Рад представить вам новый формат материалов нашего блога –
интервью по теме HR-аналитики.
И открываем новый формат Сбербанком. Я готовлю еще одно интервью, и прошу вас,
если вы бы хотели прочитать о чьем-то опыте в HR-аналитике, сообщайте мне. Я совсем не
против, если вы предложите свою кандидатуру. Причем, совсем не обязательно
показывать звездные достижения, если вы в интервью поставите вопрос, это будет замечательно.
Владимир – Директор проектов в Сбербанке, я познакомился с
ним в 2016 году, когда сам работал со Сбером. Могу сказать коротко: ему можно
верить (при моей щепетильности в выборе это серьезная оценка). В HR-аналитике, особенно такой
как в Сбере, уметь двигать махину важнее, имхо, чем считать цифры, пусть даже в
террабайтах (читаем в статье). И это был реально нелегкий труд – склеить все
данные и довести до предиктивной аналитики.
Причем, заметьте, считают они как раз «банальную»
логистическую регрессию. Это к разговору о промышленном использовании модели –
я придерживаюсь той точки зрения, что вы хоть Хи квадрат сделайте, лишь бы это
работало и приносило пользу (в статье есть цифры про ROI от внедрения модели).
И про модели. Основная логика понятна и стандартна, но хочу
обратить внимание на модель подбора консультантов на клиентском сайте.
Наверняка в Росси многие пользуются мобильным приложением, он-лайн банком. Так
вот в Сбере создали модель, которая прогнозирует, кому из клиентов можно
сделать предложение стать консультантов Сбербанка. Красиво, правда? Такие кейсы
есть на Западе, и вообще клиенты компании – один из самых качественных
источников трафика.