MXStat
MXStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов Региональные подборки Поиск каналов
    Добавить канал
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Max
Красивая аналитика [HR]

8 Sep, 08:00

Открыть в Max Поделиться

На вебинаре про гибкие льготы в презентации одной уважаемой компании увидела слайд вот с такими тезисами:

Сотрудники, активные во льготах, системно опережают других по ключевым метрикам.

BAE (Benefit Active Employee) — сотрудник, который использовал две и более персонализированных льготы в течение последних 6 месяцев.

По результатам опроса вовлечённости эта когорта опережает остальных по всем ключевым метрикам.

Активность во льготах — измеримый коррелят вовлечённости и лояльности. Значит, амбиция целевой модели формулируется предельно конкретно: кратный рост доли BAE как способ управлять HR-метриками с доказанной связью с бизнесом.


С одной стороны, нет никаких сомнений, что гибкие льготы это круто и интуитивно хочется присоединиться к этому утверждению, т.к. метрика классная и наблюдение тоже очень интересное.

А, с другой - нет ли тут эффекта «корреляция не равно причинно-следственная связь»?

Утверждение звучит так, что активное использование льгот повышает вовлечённость. Но почему не наоборот?

Более вовлечённые сотрудники охотнее разбираются в своём соцпакете, чаще заходят в кабинет льгот и пробуют несколько опций, т.е. лояльность и вовлечённость порождает BAE-поведение. Это тоже выглядит вполне логично.

И второе предположение / вопрос - однородные ли группы сотрудников участвовали в этом сравнении (грейд, стаж, уровень должности)? Возможно причина в том, что более лояльные и вовлеченные сотрудники обладают более широким пакетом льгот, или бОльшим бюджетом на льготы, или бОльшими возможностями для использования льгот и именно поэтому они и более вовлеченные и чаще пользуются льготами?

Честности ради, я не слышала выступление онлайн, возможно, ответы на эти комментарии звучали и их просто нет в презентации.

Но, в любом случе, это хороший пример для того, чтобы еще раз напомнить:
«корреляция не равно причинно-следственная связь»

163 4
Каталог
Каталог каналов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал
Рейтинги
Рейтинг каналов Max
Контакты
Написать в Max Написать в Telegram Написать на почту
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности
Наши каналы
MXStat в Telegram MXStat в Max
Наши боты
MXAuthBot MXAnalyticsBot
Made by TGStat