Ако някой каже, че аналитичното прогнозиране на големи данни е относително ново в сферата на Човешките ресурси (HR), не му вярвайте. Истината е, че голяма част от работата на HR експертите е да планират. Не можете да имате добро планиране без добро прогнозиране, проблем, който многократно сме обсъждали в нашия блог за data analytics. От друга страна, изглежда, че HR професионалистите и тяхната индустрия като цяло все още е далеч от зрелостта по отношение на използването на данните. Проучване на Deloitte сред бизнес и HR експерти показва, че компаниите, използващи HR analytics са все още малко – 4% през 2015 г. и 8% през 2016 г. Deloitte прогнозират, че тази цифра предстои да се увеличава заради нарастващите очаквания към HR експертите.
Аналитичното прогнозиране във всичките му форми може да бъде изключително полезно в области като идентифицирането, наемането и задържането на таланти. Интелигентното и ефективното планиране на човешките ресурси е друга област, в която аналитичното прогнозиране може да бъде полезно.
Задържани и напускащи служители
Задържането на талантите е ключов момент за всеки бизнес, доколкото той инвестира ресурси в обучението на всеки отделен служител. В индустрии като ИТ, кривата на обучението продължава много време и достига своя пик след поне 2 години. Това означава, че всеки напуснал преди това служител е загуба за компанията.
Трябва да имаме предвид и това, че когато хората напускат една организация това е здравословно до едно определено ниво. Напускащите означават, че бизнесът не се задръства със стари практики и свежите сили идват с нов, по-ефективен подход. HR професионалистите приемат, че 5% напускащи годишно е здравословен процент, който варира за различните пазари и бизнеси. Всичко съществено под или над тази стойност трябва да буди сериозни въпроси в HR и оперативното ръководство.
Аналитичното прогнозиране може да предложи непредубедени решения на ключови проблеми от този характер. То може да установи техния генезис или да предложи бързо и ефективно решение. Казусът с неуспеха в задържането на качествените кадри може да се дължи на ниските нива на възнаграждение, на корпоративната култура (или липсата на такава), на мениджмънта, на възможностите за допълнително обучение, допълнителните придобивки, натоварването и кариерните възможности. Експериментирането и тестването на хипотези е често пъти скъпо и времеемко начинание.
KPI, които трябва да бъдат следени
HR платформата Visier споделя интересно виждане за индикаторите, които трябва да бъдат следени в HR данните. Информацията, с която разполагат им помага да отличат основните причини, заради които служителите решават да напуснат или да останат да работят за даден бизнес.
Заплащане и резултати
Увеличаването на заплатите като мярка срещу увеличения процент напускащи е често срещана грешка при оперативните мениджъри. Професионалистите в HR знаят колко важно е бенчмаркването с други компании от сектора и по тази причина те са много внимателни, когато става дума за увеличение на възнаграждението. Тяхната ключова задача е да открият изключителните служители, както и тези с потенциал да се превърнат в такива и да ги задържат. Това се случва и с допълнително възнаграждение.
Data analytics може да прогнозира най-ефективното ниво на заплащане спрямо постигнатите резултати, което да прави разликата между средното и изключителното постижение. Превръщането на този ключов въпрос в ясно число дава възможност за придобиването на информация от различни обекти, бизнес звена, групи служители и т.н., които лесно могат да бъдат сравнени чрез графична информация, казва Ян Кук от Visier в публикация на HRZone.
Аналитичното прогнозиране и HR
Извън това, че data analytics може да бъде мощен инструмент за увеличаване на бизнес ефективността, той може да бъде приложен за решения като изграждане на допълнителни придобивки, повишения, управление на таланти и т.н. Аналитичното прогнозиране може да измери ефективността на обучения или да идентифицира служителите, които с висока степен на вероятност ще изпълнят заложените цели и защо. Може да посочи и коя от инициативите за корпоративна и социална отговорност е най-ефективна по отношение принос към корпоративната култура и ангажирането на служителите. Такъв тип информация има голямо значение за успешното управление на човешките ресурси и подобрява неговата ефективност.
Pingback: How Predictive Analytics Knows When You Are Going to Quit Your Job | A4E Blog