10%
Оставьте заявку
Заполните форму, мы свяжемся с Вами в ближайшее время и ответим на все интересующие вопросы
Мы обрабатываем файлы cookie (некоторые данные передаются в сервис интернет-статистики Яндекс Метрика). Вы можете запретить обработку сookies в настройках браузера.
Екатерина Демина
руководитель практики оценки персонала
Мэппинг оценок: точные инструменты для развития руководителей
Основные тезисы по итогам выступления
1. Мэппинг оценок — ключ к объективным кадровым решениям
Разрозненные данные о сотрудниках (результаты ассессмент-центров, 360, тестов способностей) создают калейдоскоп оценок, который затрудняет принятие кадровых решений. Мэппинг данных позволяет связать разнокалиберные результаты, устраняя субъективность и повышая точность прогнозов по сотрудникам.
2. Снижение субъективности кадровых решений
Решения о сотрудниках часто принимаются под влиянием когнитивных искажений. Например, если информация о сотруднике кажется знакомой, она воспринимается как правильная. Впечатление от первого параметра оценки кандидата в резерв влияет на его следующую оценку (эффект ореола). Осознание этих эффектов позволяет минимизировать ошибки в кадровых решениях.
3. Как не допустить сравнения «яблок и апельсинов» в оценке персонала
Сравнение несопоставимых параметров, таких как мотивация и навыки, или тесты способностей и результаты ассессмент-центров, приводит к ошибочным выводам. Правильный мэппинг требует приведения данных к единой шкале или использования последовательных фильтров и матриц.
4. Фильтры двух типов: как они помогают выбрать лучших?
Использование фильтров на отсев (например, по ценностным ориентирам) и фильтров на выбор (по способностям и компетенциям) позволяет дифференцировать сотрудников с высокой точностью. Такой подход исключает кандидатов, не готовых к проактивной позиции, и фокусируется на сотрудниках с высоким потенциалом.
5. Как использовать суммарный рейтинг для сравнения разнокалиберных данных?
Суммарный рейтинг объединяет разнокалиберные оценки (ассессмент, 360, тесты способностей) в унифицированную систему, сохраняя нюансы. В отличие от процентной шкалы, он позволяет выявить дифференциацию среди кандидатов, показывая не только итоговый результат, но и сильные и слабые стороны по каждому параметру.
6. Ретроспектива данных помогает предсказать будущее поведение сотрудников
Историческая ретроспектива результатов оценки (например, поведение в прошлом, реакция на изменения, динамика эффективности) позволяет видеть тенденции в развитии сотрудников. Такой подход дает возможность предсказать будущее поведение и лояльность сотрудников к компании, повышая точность кадровых решений.