Бесплатный сыр
"Если ты не платишь за продукт - ты и есть продукт"
Две вещи в части платных исследований многие коллеги HR-ы часто недопонимают:
1) Из чего складывается цена на исследование
2) Чем отличаются платные исследования от бесплатных

Отсюда и вопросы про Human Capital Index:
  • Почему так дорого?
  • Почему вы не даете возможность участвовать бесплатно в каком-то сокращенном формате?
  • Зачем платить, если есть бесплатные аналоги?
Объясняю. С цифрами.
Есть два основных фактора, определяющих стоимость исследования:
1) Работы и время, затрачиваемое на их исполнение.
2) Квалификация консультанта и стоимость его консалтингового дня.
Из этого и складывается цена исследования. И цена на профессиональные исследования просто не может быть ниже определенной суммы.

Сергей Юлдашев
Генеральный директор TalentCode
Квалификация консультанта и стоимость его консалтингового дня
Разброс цен на рынке HR-услуг довольно велик. Приличные компании выставляют от 25 тыс. за день работы младшего консультанта до 400 тыс. руб. за день работы партнера или главы компании. Ставки работы HR-консультантов, имеющих 3-5 лет работы по своей специализации, обычно колеблются от 50 до 150 тыс. в день. Возьмем за среднерыночную ставку 75 тыс./день. Эта цена даже низкая, если говорить об услугах в области HR-аналитики, где толковых специалистов днем с огнем не сыщешь. И это, кстати, ниже, чем фактическая консалтинговая ставка TalentCode.

Привязка в расчетах идет именно к рыночной ставке консультанта, а не, скажем, к его зарплате. Это обусловлено тем, как работают компании на рынке профессиональных услуг. Есть ставка, есть коэффициент загрузки консультанта, управленческие расходы, налоги, административные расходы (офис, софт и т.д.), время на обучение и разбор полетов и т.д. и т.п.

Итак, мы имеем цифру 75 тыс./день. Запомним ее.
Работы и время, затрачиваемое на их исполнение
В исследовании есть два вида издержек, можно сказать классические постоянные (или общие) издержки и переменные, зависящие от числа участников исследования.

Общие работы в проекте:
  • разработка/обновление методологии, выбор метрик и их описание (от 10 до 30 дней)
  • реклама и маркетинг для набора участников
  • проектирование/обновление форм для сбора данных (5 дней)
  • проектирование/обновление формата и дизайна отчетов (5 дней)
  • очные встречи (benchmarking day) (2 дня с подготовкой)
  • подготовка аналитики по итогам исследования (10 -20 дней)
Огрубляя, можно сказать, что на одного участника исследования приходится 0,5 дня трудозатрат на эти общие работы.

Работы, привязанные к конкретному участнику исследования
  • консультирование и ответы на вопросы (0,5 дня)
  • проверка данных (3 дня)
  • формирование и отправка отчетов (0,25 дня)
Итого переменные расходы 3,75 дня.
Все вместе 0,5 + 3,75 = 4,25 дня на клиента.
Умножаем на консалтинговую ставку 75 тыс. руб.
4,25 * 75 000 руб. = 318 750 руб.
И это без учета предварительных переговоров (затраты на продажу), времени на согласование и заключение договора и т.п.
Основная часть трудозатрат – это...
Обращаю внимание что 3 из 4,25 дней уходят на проверку данных и исправление ошибок. Это реалии текущего состояния HR-аналитики, качества учета и стандартизации в работе с метриками на российском рынке. Сегодня у каждой компании "свой огород". И если не проводить такого рода работу по унификации и устранению ошибок, ни о каком серьезном бенчмаркинге говорить не приходится. Мы все бы хотели, чтобы унифицированные и стандартизированные данные выгружались нажатием одной кнопки. Но пока это скорее светлое будущее.

Те кто говорит, что провайдер исследования просто посредник, который "складывает цифры", ничего не смыслят в аналитике и никогда не участвовали в серьезном бенчмаркинге.

В 2016 году, когда мы стали владельцами HCI и первый раз собирали данные в рамках исследования, мы были крайне "удивлены" тому, что стали получать. Количество ошибок и нестыковок в данных поражало. Летом 2016-го в какой-то момент я вообще перестал верить в данные любых исследований. Т.к. казалось, что концы с концами свести невозможно, и, будучи внешним провайдером, за качество данных отвечать вообще не можешь. Но кризис миновал, мы выстроили свою систему проверки данных. Не могу сказать, что мы находим все ошибки. Но по крайней мере в 2016 и 2017 не было ни одной анкеты, в которой мы бы не нашли каких-то противоречий и нестыковок.
Если все это правда, тогда возникает масса вопросов
1. Так что, получается TalentCode работает в убыток?
Можно сказать, что мы инвестируем в это направление. С увеличением выборки сократится доля общих затрат приходящихся на 1 участника. Может быть, культура работы с данными, а за ней и качество предоставления данных вырастут. Но если этого не произойдет, мы вынуждены будем повысить цену. Сейчас цена откровенно низкая.

2. Почему другие исследования продают дешевле или бесплатно?
Это для меня самая большая загадка. Есть 3 предположения на этот счет:
  • Компании ставят на проект недорогих консультантов. И тогда страдает качество методологии, качество проверки данных, качество и глубина аналитики.
  • Компании не делают каких-то работ в исследовании. Например, можно не проверять данные на предмет корректности, это самый трудозатратный этап. Или не делать глубокой аналитики после исследования, а предоставить только статистические выкладки.
  • Работают в убыток. Многие компании не пытаются зарабатывать на исследование и вообще делать из исследований сколько-нибудь полноценный и самостоятельный продукт. Часто исследования это лишь информационный повод для общения с клиентами. Тогда расходы на исследование можно отнести к затратам на маркетинг. Вот тут появляются многочисленные бесплатные исследования формата "мы опросили 1000 руководителей". И мы так делаем. Но все-таки это два разных жанра - исследования ради маркетинга и профессиональные исследования, за которые платит клиент. И странно их сравнивать. Как Harvard Business Review и газеты, раздаваемые бесплатно у метро.
Повторюсь, я не знаю, как обстоят дела у других организаторов исследований. Это их внутренняя кухня. Может, имеют место все три причины, а может я не прав, и есть какая-то четвертая. Но все же я верю в то, что для каждого продукта есть адекватный и неадекватный диапазон цен. Например, говорят что вино ниже определенной цены нельзя покупать. Так и с любым продуктом и услугой - если цена ниже какой-то планки, это крайне подозрительно. Вы купите iPhone X за 100 баксов? Может, это ликвидация залежалого и невостребованного товара? Может, это щедрость продавца и он продает в убыток ради рекламы? Все может быть. Но вероятность этого уж слишком мала.

3. Почему не работает схема с сокращенным бесплатным участием?
Мы рассматривали этот вариант, так называемая модель фримиум (англ. freemium). Тут все просто. Мировая статистка говорит о соотношении 10 к 1 в такого рода модели. Т.е. на 1 платящего клиента придут 10 бесплатных. И наша практика проведения бесплатных и платных исследований говорит, что это соотношение похоже на правду. Но, чтобы не снижать планку качества, мы должны проверить данные, которые предоставляют эти 10 бесплатных участников. Как они заполняли, нет ли там ошибок и т.д. Имеем те же 3 дня на 1 участника. Итого мы должны потратить 30 дней на проверку данных бесплатных участников. А также 3 дня на проверку данных платящего участника. И этот платящий должен компенсировать эти расходы. Получаем 33 дня работ, умножаем на 75 000 руб., получаем 2 475 000 руб. Эту сумму и должен будет заплатить платящий клиент, чтобы покрыть затраты на проверку данных всех бесплатных участников. Совершенно нереально и цен таких на исследования мы не видим. Так что, модель freemium не работает для исследований, где необходима серьезная проверка данных.

Как итог:
  • Профессиональные бенчмаркинговые исследования с нормальной проверкой данных не могут стоить меньше чем 200 - 300 тыс. руб.
  • Все, что стоит меньше, все бесплатные исследования или модели с возможностью сокращенного бесплатного участия вынуждены либо снижать качество, либо работать в убыток.
Надеюсь, мои выкладки были интересны и что-то прояснили. Готов обсудить!