Управление вознаграждением сотрудников — одна из самых сложных областей управления персоналом. От того, насколько эффективно выстроены процессы в этой области, зачастую зависит не только мотивация отдельных сотрудников, но и существенная часть расходов компании.
Нам нужно было разработать сервис, который бы помог HR-специалистам и руководителям решать широкий круг задач:
Сервис должен быть универсальным для разных компаний, быстрым в развертывании, а также удобным для пользователей.
В крупных компаниях, которые ещё не автоматизировали задачи, связанные с пересмотром вознаграждения, процесс происходит по следующему алгоритму:
Шаг 1: HR-менеджер выгружает excel-табличку из учётной системы 1С или SAP со всеми сотрудниками компании.
Шаг 2: HR-менеджер добавляет в неё параметры, которые будут влиять на зарплату или сумму бонуса сотрудников, определяет бюджеты и рекомендации. Также он создает формулы, блокирует ячейки для ввода и прячет листы со служебной информацией.
Шаг 3: В зависимости от размера компании и ресурса HR-команды на сопровождение процесса пересмотра excel-табличку «нарезают» на десятки или сотни отдельных файлов и рассылают руководителям по почте.
В период пересмотра зарплат все сотрудники компании только и делают, что занимаются этим пересмотром.
У описанного процесса есть несколько значительных минусов, которые влияют на эффективность всей компании — среди них:
Неразумное использование времени сотрудников
Специалисты по C&B обладают высокой квалификацией и дорого стоят — ставка мидла составляет минимум 2,5 миллиона рублей в год.
В крупных компаниях бывает так, что сбором предложений от подчинённых заняты и менеджеры среднего звена. Их же зарплаты ещё выше и отвлечение от повседневных задач руководителей более критично для компании. В итоге, общие потери от неэффективного использования времени могут достигать нескольких миллионов рублей в год.
Отправка Excel-таблиц ведётся через почту или мессенджеры
Поскольку другого пути отправить excel-файл, кроме как через почту или мессенджер, нет, то вся коммуникация идёт там. Сотрудники постоянно обмениваются «кусочками» таблицы с самыми разными руководителями.
Из-за одновременного обмена частями таблицы становится сложно контролировать сроки согласования, отслеживать изменения и быстро получать самые актуальные данные.
Утечка файла с зарплатами и бонусами
Самым важным и распространенным риском на практике можно назвать человеческий фактор. Рано или поздно файл с зарплатами и бонусами будет отправлен не тому адресату. Это лишь вопрос времени. И чем больше обменов чувствительными данными, тем выше риск.
Основные элементы сервиса — разные поля ввода и таблицы — типовые и часто повторялись в других продуктах. Рисовать их с нуля было бы нецелесообразно, так как есть библиотеки, откуда можно сразу брать готовые компоненты для дизайн макетов. Например, для Figma и для фронтенда. Мы остановились на наиболее полной библиотеке компонентов Ant Design.
Это было разумно и потому, что сервис только зарождается. Пока у PayLab нет определённых требований к стилю полей ввода, таблиц или выпадающих списков. Всё что важно на этом этапе — удобство в использовании и приемлемый внешний вид. Компоненты из библиотеки справляются с этими задачами. В итоге решение использовать готовые компоненты помогло заказчику сэкономить 80% стоимости вёрстки.
В процессе общения с потенциальными клиентами Александр подтвердил гипотезу, что запрос есть не только на сервис для пересмотра вознаграждений. Клиентам нужна платформа для любых процессов массового изменения или сбора данных о сотрудниках, которые согласовываются по иерархии компании.
Мы решили разрабатывать сервис, куда можно загрузить excel-таблицу со всеми сотрудниками, выдать руководителям доступ только к своим подчинённым и отправить на согласование по иерархии.
Online-таблица получилась со всем базовым функционалом: онлайн-синхронизацией, разными типами данных и формулами. Для последних мы даже сделали собственный движок.
Загрузка данных
Очевидным решением ещё казалась и интеграция с учётными системами клиента. В ходе же CustDev мы выяснили, что выгружаемые данные, например, список сотрудников из 1С, всегда приходится дополнительно обрабатывать. Где-то есть ошибки, где-то нужно изменить ответственных. В итоге всё удобство от выгрузки данных в один клик нивелируется необходимостью серьёзно их дорабатывать.
К тому же стыковка с системой клиента замедляет внедрение сервиса. Поэтому мы остановились на загрузке excel-файлов «из коробки» и предложении кастомной интеграции для клиентов, которым будет недостаточно Excel.
Согласование в один клик
В отличие от систем согласования документов, в нашем сервисе нет привычных кнопок «согласовать» и «вернуть на доработку». Вместо них есть одна кнопка — «отправить руководителю». После нажатия которой у пользователя пропадает возможность редактирования. Это позволило создать сервис, который совмещает в себе и удобство совместной работы гугл-таблицы, и возможность согласования в один клик.
Конечно, для исключительных случаев в системе есть возможность заново открыть доступ нижестоящим руководителям, но продукт стремиться исключить бесконечное «перекидывание» таблицы.
Во-первых, пользователю необходимо настроить столбцы его таблицы — параметры сотрудников.
Пользователь может настроить нужные ему параметры — например, рейтинг, зарплату, бюджет.
Во-вторых, HR загружает заполненную таблицу с данными сотрудников и рекомендациями в сервис, проверяет и отправляет руководителям.
Форма с полями сотрудников, рекомендациями для пересмотра зарплат и выплаты бонусов.
В-третьих, руководители определяют сумму бонусов и компенсаций для своих подопечных и отправляют таблицу своему руководителю.
Сводная таблица со стороны руководителя, где видны все подчинённые ему команды.
Несколько месяцев мы вместе с Александром Виноградовым, основателем сервиса PayLab, детально изучали тему под самыми разными углами, чтобы выбрать наиболее эффективный путь реализации. От идеи создать сервис с жёсткой структурой только для работы с пересмотром вознаграждений сотрудников, мы пришли к созданию конструктора для согласования самых разных процессов по иерархии компании.
В итоге на разработку макетов у нас ушёл месяц, на MVP — два, тогда же у сервиса появились первые успешные пилоты.