Как быстро одиночки уходят из компании

В конце 2021 года я опубликовал статью "Зависимость вероятности увольнения сотрудников от размеров рабочих групп" http://michaelsmirnov.blogspot.com/2021/12/blog-post.html в которой показал, что "сотрудники, работающие в одиночку, обладают максимальной вероятностью увольнения" (это был основной вывод той статьи). 

Сами расчеты были основаны на моей методики анализа сплоченности рабочих групп (описана здесь: Авторская методика количественной оценки сплоченности рабочих групп).

Недавно я решил продолжить исследования, так как мне было интересно посчитать, с какой скоростью сотрудники, работающие в компании в одиночку (т.е. без напарников, без стажеров или наставников и не включенные в какую-либо проектную или рабочую группу), уходят из компании. 

Я проанализировал увольнения одиночек и вот какие результаты я получил:

Здесь приведен график, который показывает какой процент сотрудников, начав работать в одиночку, все еще продолжает работать в компании через определенное количество месяцев, при этом продолжая оставаться одиночкой, (количество месяцев, прошедших с момента начала одиночной работы указано на оси абсцисс).

На графике видно, что около 30-35% сотрудников увольняются через 2-3 месяца после начала работы в одиночку (т.е. их остается порядка двух третей от изначального количества). По истечении 6-ти месяцев из них уходят уже порядка 65%, а остается только одна треть. И через 2 года от начала работы в одиночку от исходного количества остается чуть меньше 20%, а более 80% увольняются.

Чем с большим количеством коллег взаимодействует сотрудник - тем выше его зарплата

Около 2-х лет назад я опубликовал пост "Авторская методика количественной оценки сплоченности рабочих групп" (http://michaelsmirnov.blogspot.com/2021/11/blog-post.html), в котором ввел понятие "Охват сотрудника", смысл которого заключается в подсчете кол-ва коллег, с которыми сотрудник работает на одном проекте в заданный период времени.

Умозрительно предполагая, что удачный нетворкинг должен вести к повышению личного дохода, я решил проверить, нет ли явной взаимосвязи между охватом сотрудника и уровнем его зарплаты.

О том, что в итоге удалось выяснить - в данном посте.

Я исследовал порядка 400 сотрудников и вот какую среднюю зависимость я в итоге выявил:

На оси абсцисс здесь находится размер охвата сотрудника (каждое деление - это 20 коллег, с которыми взаимодействует сотрудник в течении одного календарного месяца), а на оси ординат - уровень зарплаты (я умышленно не привожу здесь абсолютные значения, т.к. по прошествии лет они потеряют актуальность).

Как видно на графике - существует прямая зависимость между охватом и зарплатой, проще говоря:  чем с большим количеством коллег взаимодействует сотрудник - тем выше его зарплата.

Особенно заметен резкий рост зарплаты при превышении порога в 80 коллег.

Связь eNPS и оценки 360

 В ответ на мой пост Сотрудники недооценивают своих руководителей или новое проявление эффекта Даннинга-Крюгера Наталья Желнова высказала мысль о том, что довольные сотрудники ставят более высокие оценки (по методу 360) свои коллегам, с чем я был полностью согласен на уровне здравого смысла, но что я хотел проверить расчетами. 

Я провел анализ результатов примерно 600 оценок, которые сотрудники давали своим коллегам, и сопоставил их с уровнем лояльности опрашиваемых, измеренным по методу eNPS (Employee Net Promoter Score).

И вот какую зависимость я обнаружил:

Здесь по оси X отложены средние значения eNPS (может принимать значение от 1 до 5) и средние оценки, выданные своим коллегам примерно по 40-ка параметрам.

Вывод такой: чем лояльней сотрудник, тем выше он оценивает своих коллег.

Сотрудники недооценивают своих руководителей или новое проявление эффекта Даннинга-Крюгера

Всем нам хорошо известен эффект Даннинга-Крюгера, прямо связанный с неосознанной некомпетентностью, сутью которого является то, что менее компетентные сотрудники, не способные осознать свою некомпетентность, оценивают свои навыки выше, чем их более компетентные коллеги. Это то, что я в контексте данной публикации называю внутренним эффектом Даннинга-Крюгера, связанным с самооценкой собственных компетенций. 

Однако, недавно я обнаружил то, что называю внешним эффектом Даннинга-Крюгера, о котором хочу рассказать ниже.

Для начала хочу сказать о том, что сотрудники, занятые на производстве, которым я руковожу, регулярно проходят оценку 360 (оценку каждого сотрудника выполняют его коллеги, его подчиненные и его руководители), которая включает в себя около 40-критериев, объединенных в 5 блоков, направленных на оценку различных областей компетентности сотрудника.

Каждый критерий имеет свой вес в итоговой оценке (значение которого меняется в зависимости от специальности сотрудника, так же, как и набор самих критериев), но для простоты можно сказать, что итоговое значение оценки 360 лежит в пределах от 0 до 100%.

В следующей таблице видно, что чем выше "сеньорность" сотрудника, тем большее значение имеет среднее значение оценки 360 такого сотрудника, что вполне очевидно.

Однако, намного более интересным является то, что, как видно из таблицы, с ростом уровня самого сотрудника растет и среднее значение оценки, даваемой этим сотрудником, при оценке им его руководителей.

Продемонстрирую это на графике еще раз:

Примечательным является тот факт, что оценки, которые сотрудники дают своим руководителям, практически совпадают с теми оценками, которыми обладают сами сотрудники в момент оценки. 

Это именно то, что я называю внешним эффектом Даннинга-Крюгера - сотрудники (особенно начинающие), не способные осознать компетенции своих руководителей, как следствие этой неспособности, не считают своих руководителей компетентными. 

По мере роста компетентности сотрудника, его кругозор расширяется, способность к осознанию растет и, соответственно, растет и его оценка по отношению к его руководителям (умозрительным продолжением чего является рост лояльности).

Зависимость вероятности успеха проекта от степени сплоченности проектной команды

В одной из своих предыдущих публикаций Авторская методика количественной оценки сплоченности рабочих групп я собирался дополнительно исследовать вопрос о том, какая существует зависимость между степенью сплоченности проектной команды, определяемой по моему методу, и вероятностью успеха этого проекта.

Очевидно, что такая зависимость быть должна, но одно дело - понимать это на бытовом уровне  -  и совсем другое - подтвердить свои догадки результами исследования.

Такое исследование я провел и хочу поделиться его результатами.

Для начала напомню то, какой проект считается успешным -  это проект, в котором был реализован весь требуемый функционал в плановые сроки и в рамках планового бюджета (напомню, что анализ зависимости вероятности успеха проекта от его размера я проводил в другом исследовании - Зависимость вероятности успеха проекта от его размера).

Всего я провел анализ примерно 2200 проектов за 6 последних лет и вот какие результаты я получил: 

 

 

Для наглядности приведу график зависимости:

 

Результаты позволчют сделать однозначный вывод о наличии прямой зависимости между уровнем сплоченности рабочей группы, рассчитанным по моему методу, и вероятностью успеха проекта.

Тренды 2021 в ИТ РФ (мой взгляд)

Тезисно для себя зафиксировал основные замеченные, наблюдаемые на рынке ИТ в РФ в 2021.

Понятно, что зрели они давно, но в этом году, что называется, "прорвало".

Обзор не претендует на полноту и отражает исключительно мои наблюдения.

 

Что произошло

• Пандемия резко популяризировала удаленку
• ~35% сотрудников перешли на удаленку и не готовы возвращаться в офис (лучше увольнение, чем возврат в офис)
• Резко обострилась конкуренция в банковском секторе РФ в части развития ИТ-сервисов (Сбер, ВТБ, Ренессанс, Альфа, Тинькофф, МКБ и др.)
• Банки смягчили требования в части ИБ и разрешили удаленку
• Острая потребность в ресурсах и удаленка открыла для банков региональные рынки труда
• Банки стали предлагать удаленщикам из регионов московские зарплаты
• Банки стали нанимать удаленный персонал низкой квалификации для реализации будущих проектов
• Конкуренция за региональные ресурсы привела к резкому росту зарплат по всей стране (по нашим оценкам на 30-60%)
   

 

Что имеем по итогам 2021

• Регионального рынка труда больше не существует – теперь существует только федеральный рынок
• Чтобы получать московскую зарплату сотрудникам больше не надо переезжать в Москву
• Рынок монополизируется федеральными игроками, которые выдавливают мелких игроков с рынка
• Текучка персонала в регионах до 30% в год

 

 Какие перспективы?

• Замена федерального рынка труда глобальным рынком (будем конкурировать за сотрудников с Google, Tesla и им подобными, которые платят в валюте)
• Дальнейший рост зарплат и обострение конкуренции за ресурсы
• Снижение лояльности персонала
• Отчаянный хантинг, как обыденная практика
• Истощение ИТ-ресурсов в госсекторе
  

Зависимость вероятности увольнения сотрудников от размеров рабочих групп

По ходу своей работы я давно сделал субъективное наблюдение о том, что чем меньше социальных связей сотрудник сформировал в своей рабочей группе, тем выше вероятность его увольнения, что согласуется с известным постулалом о том, что взаимоотношения рождаются в процессе совместной деятельности.

Основываясь на своей меодике анализа сплоченности (описана здесь: Авторская методика количественной оценки сплоченности рабочих групп) , я решил проанализировать зависомость вероятности увольнения сотрудников в каждый момент времени от размера рабочей группы на момент их увольнения (этот показатель в методике назывался "Охват").

И вот какие результаты я получил (всего было проанализировано 132 увольнения):

 

На графике хорошо видно, что сотрудники, работающие в одиночку, обладают максимальной вероятностью увольнения и добавление им хотя бы еще одного сотрудника в пару (например, стажера) в разы уменьшает эту вероятность, а дальнейший рост размера группы еще больше снижает такую вероятность, хотя уже и не так значительно.