Что еще можно сделать с помощью тестов в компании

Напомню про готовую интеграцию Webtutor и системы тестирования Лаборатории Гуманитарных Технологий и хочу показать, какую красотулину можно сделать на основе тестов

С данными этого кейса я выступал на разных конференциях и на своем вебинаре
Пост про то, какие результаты можно получать в прогнозе эффективности кандидатов.

Описание 

У нас есть собранные данные по нашим работникам:
  • результаты теста способностей при приеме на работу
  • ответ на вопрос рекрутера "Есть ли у вас аналогичный опыт работы"
  • показатели продаж за полгода работы
Задача проста: по имеющимся данным научиться прогнозировать эффективность / успешность кандидатов.
В описании анализа я буду некоторые шаги опускать, поскольку. в противном случае, будет длинно.
Первым шагом нам необходимо выявить взаимосвязь между показателем эффективности (продажами) и результатами теста и наличием опыта.
Мы выявили корреляцию: эффективность коррелирует с показателями теста и наличием опыта.
Взаимосвязь между тестом IQ и продажами
Корреляция есть, но как теперь ее использовать при прогнозе? Мы говорим, что бизнес определяет точку нулевой эффективности на уровне 80 (рублей, % и т.п..).
Мы строим прогнозную модель (на картинке визуализация)


Итоговая точность модели - 81, 5 %. Т.е. мы ошибаемся в каждом пятом случае. Это неплохая точность, наверное. Но мы в данном случае отвечали по сути на вопрос, кого не стоит пускать в нашу компанию. Нам стоило бы ответить на вопрос о более широкой градации: не просто подходит / не подходит, а насколько эффективно будет продавать.
Для этого существует инструмент Regession Tree.
Нет смысла рассказывать смысл стат анализа, покажу сразу некоторые результаты.

Программа выделяет группы работников и показывает их медианные значения.
На левом графике показано, что медианное значение продаж работников без опыта составляет 80 с копейками, медианное значение работников с опытом составляет 90 с копейками.
На правом графике видно, про программа выделяет три группы работников:
  1. с IQ до 92 баллов - их медианное значение продаж - 82, 
  2. до 92 до 103 баллов - значение медианы продаж 92, 
  3. и свыше 103 баллов - эта продают в медиане на 101. 
Теперь мы объединим в одно уравнение эти данные и получим дерево.
Дерево читается так.
  1. Те кандидаты, кто имеет IQ менее 92 баллов и не имеет опыта продаж, имеет медианное значение продаж - 69 рублей. И таких работников у нас 20 %.
  2. IQ менее 92 балла и наличие опыта - 84 рублей. И таких работников - 15 %
  3. IQ меньше 103 и больше или равно 92 балла и отсутствие опыта - 82 рубля, 14 %
  4. IQ меньше 103  и больше или равно 92 балла и наличие опыта - 92 рубля и 34 % (каждый третий фактически)
  5. IQ больше или равно 103 балла - 101 рубль и 17 %
Если интересно подробнее, приходите на вебинар Прогноз эффективности кандидатов на основе тестов

Комментарии

Популярные сообщения из этого блога

Какие инструменты необходимы для организации дистанционного обучения

Стандарты электронного обучения

Современные HR тренды (по материалам исследований Deloitte и книги “The 2020 Workplace”)