Один из самых популярных методов диагностики потенциала повышения эффективности персонала — это бенчмаркинг. Например, к нему могут прибегать, когда есть внутреннее ощущение, что оптимизироваться надо, и требуется подтвердить решение о запуске такого проекта: «Лучшие на рынке идут этим путём, у них — работает, значит и у нас заработает»
или, когда есть понимание, что оптимизация процессов и численности неизбежна и надо на что-то ориентироваться, чтобы форсировать данный процесс. Тогда логичным кажется предложить: «Давайте придём к той же численности, что и у других».
В целом, бенчмаркинг часто включают как отдельный этап во многие проекты по повышению эффективности бизнес-процессов или оптимизации трудозатрат: всегда любопытно посмотреть на то, как работают другие компании, а особенно на те, которые являются лидерами отрасли или носителями лучших практик.
Ориентация на «лучшие практики» может быть неплохим инструментом диагностики в вопросах управления численностью, однако бенчмаркинг станет рабочим инструментов только тогда, когда мы обеспечим максимально сопоставимую выборку (учитывая отрасль (особенно, для производственных компаний), размер и территориальную распределённость компаний-бенчмарок и т.п.) и не будем ожидать от бенчмаркинга готовых решений.
Как правило, при проведении бенчмаркинга эффективность приравнивается к затратам, а популярными для сравнения становятся такие метрики, как «% численности функции от СЧЧ компании» или «размер ФОТ на функцию».
Однако затраты не говорят нам об эффективности персонала: например, компания, может допустить более высокую численность, если она обеспечивает максимально быстрый и качественный результат для внутреннего заказчика и, в конце концов, за счёт этого иметь более эффективные бизнес-процессы.
Поэтому, мы предлагаем при проведении бенчмаркинга не только использование метрик, которые отражают производительность функций (например, отношение трудозатрат к текущему объёму работы), но и проводить оценку качества выполнения функций в компаниях-бенчмарках, измеряя уровень удовлетворённости внутренних заказчиков результатами работы этих функций.
Кроме того, стоит обратить внимание на степень прозрачности работы функций, чтобы убедиться, что в компании есть понимание того, как функции организованы на бумаге и в реальности, и что такая конфигурация бизнес-процессов обеспечивает оперативное получение информации о ходе работ.
Для этого мы разработали инструмент диагностики сервисных функций, который назвалиOQ (Organizational Quotient). OQ включает в себя систему метрик и показателей эффективности сервисных функций, сгруппированных по трём направлениям анализа эффективности: качество, прозрачность и производительность.
Почему проведение бенчмаркинга по модели OQ — это ОК, когда нам необходимо оценить эффективность сервисных функций?
OQ не приравнивает эффективность к затратам, что помогает избежать необдуманных сокращений численности;
OQ учитывает отраслевую и функциональную специфику за счет привлечения функциональных экспертов из сопоставимых по масштабу бизнесов;
OQ не предлагает готовых решений, бережно относясь к специфике деятельности конкретного предприятия, но дает рекомендации по фокусировке и дальнейшим направлениям работы (например, позволяет принять решение о запуске проекта по повышению эффективности функции);
OQ позволяет сравниться с компаниями-лидерами благодаря широкому набору бенчмарок из базы «ЭКОПСИ»;
OQ может стать частью регулярного мониторинга эффективности сервисных функций (метрики OQ могут выступать как целевые показатели для функциональных руководителей, отслеживание которых осуществляется через приложение-дашборд).
Диагностику проводит
Александра Лушникова автор методики OQ и Руководитель практики «Организационная эффективность»
Александра более семи лет принимает участие в проектах по трансформации организационных структур, нормированию численности, повышению организационной и операционной эффективности бизнес-процессов. Отмечена Министерством экономического развития за вклад в развитие национального проекта «Повышение производительности труда».