Data-driven в HR: як аналітика ментального стану допомагає зберегти команди

Часто HR-менеджер відчуває, що щось не так. Знижується залученість, люди виглядають виснаженими, але це важко пояснити цифрами. І ще важче ー обґрунтувати, чому варто щось змінювати в бізнес-процесах чи необхідність бюджету на підтримку команди.

Уявіть собі дві ситуації. В першій компанії HR-фахівець каже: "Здається, наші співробітники втомлені, ми поміряли вигорання і треба щось робити". У другій: “Продуктивність команди знижується не лише через навантаження, а через те, як почуваються люди всередині. За результатами регулярної оцінки їх психоемоційного стану 51% працівників мають високі показники за шкалою “Проблеми на роботі”, 40% ー складно залишатися залученими в процес, а 60% мають ознаки депресивних станів (від помірних до високих). Це може бути сигналом системного емоційного вигорання, яке накопичується і потребує конкретних дій”. Причому якщо в першій ситуації це дослідження раз на квартал з ручним підрахунком і без точного розуміння валідності інструменту, то друга ситуація ー це постійний онлайн-моніторинг побудований на науковій валідованій системі.

Яка з цих компаній матиме більш обґрунтовану відповідь для вирішення проблем із добробутом персоналу?

Від інтуїції до аналітики

Ментальне здоров’я співробітників ー це не “додаткова опція” для бізнесу. Воно напряму впливає на те, як працюють люди: наскільки вони залучені, як взаємодіють, чи залишаються в компанії надовго. І якщо раніше ми здогадувались про це інтуїтивно, то зараз можемо бачити це на цифрах. Тому час переходити на data-driven підхід в цьому напрямку.

На ринку з’являються різні інструменти вимірювання психоемоційного стану, яке вже зараз стають частиною культури: коли турбота про себе стає звичкою, а не винятком. HR і керівникам необхідно бачити реальну динаміку в команді. Не домислювати, а відслідкувати ті речі, які неможливо виміряти на око: ознаки ПТСР, тривоги, депресії, проблем зі сном, фізичного дискомфорту. Усе те, що впливає на людину, а згодом і на команду. І що може вказувати на схильність до деструктивної поведінки у стресових ситуаціях. Крім того, дізнаватись про рівень стресу, який переживають люди в колективі, чи не стикаються з симптомами вигорання, які прямо впливають на ефективність. Важливо побачити стан команди ще до того, як зʼявляється вигорання, відтік кадрів або емоційна нестабільність.

Важливий момент, щоб результати справді відображали реальну картину, в онлайн-рішеннях повинна бути наявність опитувальників, які пройшли соціокультурну адаптацію та валідовані до українського контексту, щоб точно «зчитати» стан людини. Тоді людина навіть проходячи короткий скринінг (лише за 8 хвилин), одразу побачить, що зараз відбувається з її станом. Отримає зрозуміле пояснення результатів по всіх сферах життя та персоналізовані рекомендації: що можна зробити самостійно, і коли варто звернутись до спеціаліста.

HR-фахівці насправді можуть з'ясувати причини: чи то надмірне навантаження, чи внутрішні конфлікти, чи нововведення бізнес-процесів так вплинуло. Для цього і створюються інновації для скринінгу психоемоційного стану співробітників та повноцінної аналітики. Щоб залежно від отриманих результатів планувати чи коригувати програми підтримки людям. Але тільки спираючись на цифри, а не припущення, тоді це буде точка для дії.

Питання конфіденційності

У середньому до психолога в межах класичних корпоративних програм звертаються лише 2–7% співробітників і це точно не значить, що інші не відчувають потреби розуміти свій стан. Процес діагностики за допомогою онлайн-інструментів повинен бути анонімним, зрозумілим, з результатом, який дійсно щось пояснює.

Наскільки взагалі онлайн-інструменту діагностики можна довіряти?

• Перевіряйте, щоб ніхто не мав доступу до результатів конкретного користувача.
• Персональні та медичні дані повинні зберігатися в різних базах даних, а резервні копії зашифровані відповідно до вимог GDPR.
• Усі результати мають бути повністю конфіденційні. Щоб HR бачив лише загальну картину по команді, без персональних відповідей.

Це дає змогу діяти м’яко і точно ー там, де справді потрібна підтримка.

Прийняття рішень на основі даних

Головна перевага data-driven підходу ー можливість приймати обґрунтовані рішення про програми підтримки. Замість загальних заходів без повного розуміння їх ефективності, компанії можуть точно виявити, що потрібно їхнім командам.

Якщо дані показують, що значна частина людей буквально «живе в роботі» ー це не завжди плюс. Це може бути ознакою перенавантаження, яке рано чи пізно вплине і на мотивацію, і на стосунки в команді, і на якість рішень. У такому випадку ми радимо поглянути глибше: провести фокусну діагностику на вигорання, подивитись на розклад, ритм, щоденні навички відновлення.

Якщо система сигналізує про високий рівень стресу ー це не про кризу, це про можливість дати команді трохи повітря. Іноді достатньо простих кроків: мікропауз протягом дня, коротких рефлексій на рівні відділів, обговорення того, що наповнює, а що виснажує.

Новий підхід дозволяє відстежувати, як змінюється стан людей після впровадження тієї чи іншої ініціативи. І це не абстрактні враження ー це вимірювані речі. Наприклад, після запуску програм ментального здоровʼя в деяких компаніях рівень стресу знижувався на 25%, а прихований гнів ー майже на 40%. Це не просто “хороші новини”, а чіткий сигнал, що напрям правильний. І в нього можна (і варто) інвестувати далі ー обґрунтовано, не наосліп.

Аналітика дає HR-фахівцям побачити динаміку: як змінюється продуктивність, як скорочується кількість лікарняних, як підвищується стабільність у командах. Але важливіше ー зберегти найцінніших спеціалістів. Автоматизовані звіти допомагають не просто реагувати, а планувати свідомо, точково, з урахуванням того, що насправді потрібно людям у командах.

Ми не завжди бачимо, як почуваються люди поруч. Але це не означає, що проблеми немає. Дані ー не для контролю, а щоб помітити, коли варто зупинитися, подивитися навколо і запитати: “А як ми, насправді?”

Діагностика ментального стану потрібна всім ー, щоб запобігти, а не лікувати наслідки. Data-driven дозволяє виявляти проблеми на ранніх стадіях, коли їх ще можна вирішити малими зусиллями.