Красивая аналитика | HR | Tech
Авторский канал Про HRTech продукты, автоматизацию HR процессов, аналитику, данные о людях, опыт пользователей и жизнь вокруг РКН: https://vk.cc/cHknrk за сотрудничеством к @victoria_pi или https://telega.in/c/whrdata/?r=hC2dMj5r HR
显示更多📈 Telegram 频道 Красивая аналитика | HR | Tech 的分析概览
频道 Красивая аналитика | HR | Tech (@whrdata) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 18 021 名订阅者,在 职业 类别中位列第 2 163,并在 俄罗斯 地区排名第 36 303 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 18 021 名订阅者。
根据 26 九月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -77,过去 24 小时变化为 -5,整体触达仍然可观。
- 认证状态: 未认证
- 互动率 (ER): 平均受众互动率为 4.29%。内容发布后 24 小时内通常能获得 2.12% 的反应,占订阅者总量。
- 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 774 次浏览,首日通常累积 383 次浏览。
- 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 9。
- 主题关注点: 内容集中在 аналитика, адаптация, метрика, c&b, рекрутер 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
“Авторский канал
Про HRTech продукты, автоматизацию HR процессов, аналитику, данные о людях, опыт пользователей и жизнь вокруг
РКН:
https://vk.cc/cHknrk
за сотрудничеством к @victoria_pi
или https://telega.in/c/whrdata/?r=hC2dMj5r HR”
凭借高频更新(最新数据采集于 27 九月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 职业 类别中的关键影响点。
Мурат Уртембаев - советский программист, которого называют первым официально зафиксированным «хакером» в СССР.Он стал им тогда, когда такого явление как компьютерные взломы еще не существовало. Дело было так: После окончания мехмата МГУ он начал работать инженером-программистом на АвтоВАЗе. В 1981 году истекал срок отработки Уртембаева на ВАЗе как молодого специалиста. Он уже собрался уволиться, но начальство отговорило его, пообещав повышение в должности до старшего инженера и, соответственно, в окладе. Вскоре наступил июнь 1982 года, время аттестации, после которой выяснилось, что руководство ВАЗа не сдержало свое обещание повысить Марату должность и оклад. Уртембаев был очень подавлен и перестал верить людям. Во время своей работы Уртембаев обратил внимание на то, что специалистов, которые пишут ответственные программы, не наказывают за ошибки, которые приводят к простою производства. Наоборот, к таким программистам обращаются как к незаменимым работникам, а когда они исправляют ошибку, на них смотрят как на героев. У Уртембаева созрел план ввести в программу ошибку, оперативно ее устранить, и тем самым завоевать авторитет у руководства для изменения результата аттестации (по другим сведениям - для повышения авторитета перед руководством и получения премии) Но план сорвался - программа сработала на несколько дней раньше запланированного, конвейер встал на три дня, что привело к недовыпуску 460 машин, невыполнению плана и ущербу. В итоге он не только не получил повышение, но и был осужден на 3 года условно и переведён в бригаду цеха, где начал отрабатывать нанесённый ущерб. Такая вот #история
Bradford Factor = S² × D, где S - число отдельных эпизодов (периодов) отсутствия за период (обычно скользящие 12 месяцев/52 недели), D - суммарное число дней отсутствия за тот же период Квадрат берется именно у числа эпизодов, а не у дней. Это намеренно делает частые короткие отсутствия математически «дороже», чем один длинный больничный с тем же итоговым числом дней. Из-за этого одни и те 10 дней в разном «миксе» будут давать разное количество баллов: 1 случай × 10 дн = 1×1×10 = 10 баллов 2 случая × 5 дн = 2×2×10 = 40 баллов 5 случаев × 2 дн = 5×5×10 = 250 баллов 10 случаев × 1 дн = 10×10×10 = 1000 балловА эфир можно посмотреть 🗓 15 сент. в 14:00 МСК Регистрация по ссылке: https://healthbalance.timepad.ru/event/4189139
Сотрудники, активные во льготах, системно опережают других по ключевым метрикам [опроса вовлеченности]. 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 подмены понятий между корреляцией и причинно-следственной связью? 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, этих деталей просто нет в презентации. Но, в любом случае, это хороший момент чтобы вспомнить про критическое мышление и еще раз напомнить, что «корреляция не равно причинно-следственная связь» Еще один пример про критическое мышление, и кстати, тоже корпоративные льготы: * Баба Яга и критическое мышление Кстати, один из топ постов по лайкам)
