Геопространственная аналитика в HR
Геопространственная аналитика в HR
Подсмотрела в канале у Юры (https://t.me/People_Analytics/393) ссылку на статью про использование геопространственной аналитики в People Analytics (https://hq-analysis.vercel.app/hq-analysis.html)от аналитика, Steven Shoemaker
Там есть описание, не буду его переписывать, посмотрите в первоисточнике.
Я пока не очень понимаю как можно использовать эти данные, кроме чего-то типа статистики опозданий и скорости выгорания в зависимости от удаленности проживания.
Но вот в рознице у нас не раз возникали мысли на тему аналитики геолокации, правда тогда мы не умели такое делать, а было бы интересно подтвердить наше экспертное мнение реальными данными, ведь расположение розничного объекта непосредственно влияет и на его укомплектованность и на его затраты на персонал.
Например:
1. Мы точно знали, что есть прямая связь между сложностью набора команды и удаленностью расположения объекта от ближайшей станции электрички /автобуса.
2. Мы точно знали, что набирать сотрудников в магазины на западе Москвы сложнее, чем в магазины на востоке Москвы (для тех, кто не знает -стоимость жилья и аренды квартир на западе значительно дороже, чем на востоке, т.е. целевая аудитория работников розницы живет в «дешевых, бедных» районах)
3. Мы всегда мечтали, чтобы перед заключением договора на строительство или аренду места для будущего магазина кто-то изучал обстановку не только с точки зрения покупательской способности, но и с точки зрения оценки численности проживающих вокруг потенциальных кандидатов и транспортной доступности для сотрудников, передвигающихся «своим ходом» (магазины в «поселках для богатых» — onelove)
4. «Сложные» с точки зрения локации объекты требовали не только дополнительных усилий для поддержания в них укомплектованности, но и:
* дополнительных затрат на доставкe сотрудников
* невозможность гибкого планирования cмен,
* надбавки, чтобы «замотивировать» сотрудников работать не в магазине рядом с метро, а зачем-то ехать от этого метро еще 20 минут даже если ехать надо на корпоративном такси.
В общем, интересная тема эта геопространственная аналитика в HR 🙂
