Почему одни команды держат высокую нагрузку, а другие ломаются при первых же изменениях? Ответ чаще всего не в лидерстве и даже не в навыках — а в сочетании поведенческих моделей внутри коллектива.
Когда мы обсуждаем эффективность компании, чаще всего разговор уходит в стратегии, продукты и рынок. Но чем больше я работаю с командами, тем отчётливее вижу: большинство проблем в бизнесе начинается не с внешних факторов, а с внутренних — с людей. Причём речь не о «плохих специалистах», а о том, что компании часто управляют людьми вслепую. Понимают, что произошло, но не понимают, почему. Именно отсюда и родилась потребность нормальной, адекватной HR-аналитики, которая помогает разложить человеческие решения и поведение на систему, а не на интуицию.

Ниже — практическое руководство, основанное на реальных проектах, а не на HR-учебниках. Оно подойдёт компаниям, которые хотят внедрить HR-аналитику так, чтобы она действительно работала и приносила пользу, а не превращалась в бесконечные таблицы.
Почему классическая HR-аналитика перестала работатьТрадиционный подход к подбору персонала устроен так:
Большая часть HR-инструментов заточена на фиксацию фактов:
текучесть выросла, вакансию закрывали 45 дней, индекс вовлечённости упал.
Проблема в том, что такие показатели говорят только о поверхности.
Вот реальные кейсы, которые встречаются постоянно:
Кандидат великолепно проходит интервью — и проваливается в течение первых трёх месяцев.
Руководитель с блестящим бэкграундом не может собрать команду вокруг себя.
Сотрудник, который стабильно тянул ключевые задачи, вдруг теряет эффективность.
Команда из сильных специалистов регулярно входит в состояние напряжения и саботажа.
Классические метрики фиксируют последствия, но не причины. А для бизнеса важны именно причины. Иначе управлять людьми невозможно — только тушить пожары.
HR-аналитика в нормальном техническом смысле
Если убрать сложные слова, HR-аналитика — это работа с данными о том, как сотрудник думает, принимает решения, взаимодействует, реагирует на нагрузку, что делает его эффективным или неэффективным.
Минимальный рабочий набор данных включает:
историю поведения (как сотрудник действовал в разных ситуациях);
особенности взаимодействия (стиль коммуникации, устойчивость к давлению и неопределённости);
реакции на стресс и изменения;
модели принятия решений;
управленческий потенциал;
совместимость внутри команды.
То есть HR-аналитика — это не про Excel с текучестью. Это попытка понять внутреннюю логику людей.

Шаг 1: собрать правильные данные (и перестать собирать мусор)
Первое, что нужно сделать компании, — остановить поток «бессмысленных метрик».
90% HR-форм реально никому не нужны, кроме самих HR.
Чтобы HR-аналитика заработала, нужны данные трёх типов:
1) данные о фактическом поведении
Как человек ведёт себя в разных условиях: стабильных, стрессовых, неопределённых.
2) данные о модели мышления
Как он принимает решения: структурно, импульсивно, логически, через влияние мнений авторитетов и др.
3) данные о взаимодействии
Как человек выстраивает коммуникацию, насколько он прозрачен, как реагирует на прямоту, как держит удар.
Что не нужно собирать:
субъективные «оценки HR»;
избыточные аттестационные листы;
чек-листы «софтскиллов», составленные на коленке;
десятки корпоративных опросов «раз в квартал».
Плохие данные = плохие решения.
Шаг 2: выбрать рабочую модель оценкиОдин из кейсов (обезличенный):
Главная ошибка компаний — попытка построить HR-аналитику на одной-двух метриках.
Например: «стрессоустойчивость + коммуникации».
Люди сложнее.
Для компании подойдет одна из трёх логик анализа:
1. Компетентностная модель
Понимание структуры поведения: что человек делает, как он это делает и почему.
2. Модель мышления
Как человек принимает решения, насколько он рационален, логичен, самостоятельен.
3. Модель взаимодействия
Как сотрудник ведёт себя в команде, какие дает сигналы, где может возникать напряжение.
Оптимальный вариант — комбинированный подход.
Шаг 3: интерпретация (самое слабое место большинства компаний)
Самый частый сценарий: компания делает оценку, получает красивый PDF и кладёт его в папку.
Это не HR-аналитика.
Правильная интерпретация должна отвечать на три вопроса:
Как это влияет на эффективность конкретного человека?
Как его поведение влияет на команду?
Как этим можно управлять?
Вот пример из практики:
Компания мучилась с отделом продаж. Производительность «гуляла» от месяца к месяцу. Оказалось, что два ключевых менеджера не справлялись не из-за навыков, а из-за паттернов поведения: один избегал прямых коммуникаций, второй слишком зависел от одобрения. После перенастройки ролей стабильность отдела выросла почти вдвое.
Шаг 4: интеграция аналитики в реальные решения
Если аналитика не влияет на решения, она бесполезна. Где данные работают лучше всего:
Найм
Оценка не только навыков, но и реальной модели поведения.
Ротация
Понимание, где сотрудник будет эффективен, а где начнёт «проседать».
Развитие руководителей
Объективная обратная связь: что усиливать, что менять.
Командная динамика
Можно заранее увидеть, где возникнет напряжение и как его снять.
Шаг 5: мониторинг → корректировка → прогнозирование
Одноразовая оценка — это как один замер давления раз в год. Бесполезно. Компании, которые работают с динамикой, получают:
ранние сигналы выгорания;
ранние сигналы ухода;
понимание, когда сотруднику нужна поддержка;
основания для пересборки команд.
Иногда снижение нескольких параметров сразу говорит о рисках раньше, чем сотрудник сам это осознаёт.
Когда HR-аналитика не работает
HR-аналитика даёт сбой в трёх случаях:
Компания не принимает решения по данным.
Оценка есть — изменений нет.Оценка проводится «для галочки».
Методология случайная, выводы поверхностные.Руководители игнорируют обратную связь.
Лучшие результаты дают компании, где топы включены в процесс.
Если компания хочет внедрить HR-аналитику, а не просто «сделать оценку», стоит начать с трёх шагов:
Определить, какие данные собираются сейчас и что из этого действительно полезно.
Выбрать рабочую модель анализа — одну или комбинированную.
Сформировать список управленческих решений, которые будут опираться на новые данные.
HR-аналитика не заменяет человека, не делает управление автоматическим — но превращает хаос в систему. А система всегда выигрывает у угадывания.
Комментарии (2)

aikus
11.12.2025 04:49Спасибо за статью. Мой опыт показывает, что проблема не в плохих метриках или сигналах, а в том, что, как правило, игнорируется даже то, что есть.
bkar
И уж точно сложнее, чем вы их сможете "измерить".
Даже в стае мартышек, одни и те же особи, и на разные вида стресса, и в зависимости от разных прочих условий, которые, в основном, нельзя ни то, что удовлетворительно измерить, а даже определить, реагируют по-разному.
Имхо, максимальная польза от хрюш достигается при их минимизации.
И, между тем, спасибо за изложение позиции.