Ανάλυση πρόβλεψης στο HR: Οφέλη, μοντέλα και πραγματικές περιπτώσεις χρήσης

Φανταστείτε το ταξίδι σας ως αιτών πιστωτικής κάρτας. Θα συμπληρώσετε μια αίτηση και ο δανειστής θα εξετάσει τα προσωπικά σας στοιχεία. Θα ελέγξει το πιστωτικό σας ιστορικό, θα δει αν αυτό ευθυγραμμίζεται με το απαιτούμενο πιστωτικό σκορ, και θα αποφασίσει αν θα δεχτεί ή θα απορρίψει την αίτησή σας.

Πρόκειται για μια δοκιμασμένη και δοκιμασμένη στρατηγική που χρησιμοποιούν για να προσδιορίσουν την πιστοληπτική σας ικανότητα και βασίζεται στην ανάλυση δεδομένων .

Γιατί αυτή η προσέγγιση; Ο δανειστής πρέπει να προβλέψει πόσο υπεύθυνος θα είστε με τα χρήματά του. Χρησιμοποιούν τα δεδομένα για να εκτιμήσουν αν θα κάνετε ή θα χάσετε τις αποπληρωμές της πιστωτικής σας κάρτας και να υπολογίσουν πόσο επικίνδυνος είστε γι' αυτούς. 

Και αυτή είναι η ουσία του τρόπου με τον οποίο λειτουργεί η προγνωστική ανάλυση σε οποιονδήποτε επιχειρηματικό τομέα.

Σε αυτόν τον οδηγό, θα αναλύσουμε την προγνωστική ανάλυση στο HR, συμπεριλαμβανομένων των πολλών περιπτώσεων χρήσης και των πλεονεκτημάτων που προσφέρει σε έναν οργανισμό. 

📊 Πώς ορίζετε την προγνωστική ανάλυση στο HR; 

Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί τρέχοντα ή ιστορικά δεδομένα, στατιστικούς αλγορίθμους και τεχνικές μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό πιθανών μελλοντικών αποτελεσμάτων. Στο τμήμα Ανθρώπινου Δυναμικού, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε την προγνωστική ανάλυση για να προβλέψουμε τη συμπεριφορά των εργαζομένων με βάση τις προηγούμενες επιδόσεις, τα δημογραφικά στοιχεία ή άλλους παράγοντες. Αυτό βοηθά τους επαγγελματίες του τομέα Ανθρώπινου Δυναμικού να προβλέπουν τις μελλοντικές τάσεις και να σχεδιάζουν ανάλογα. 

Πώς λειτουργεί η προγνωστική ανάλυση; 

Η προγνωστική ανάλυση βασίζεται στην επιστήμη, αλλά με πολλούς τρόπους μιμείται το φυσικό ανθρώπινο ένστικτο να μαθαίνει από προηγούμενες εμπειρίες και να προβλέπει μελλοντικά γεγονότα. 

Παράδειγμα 1: Αν ένα παιδί παίρνει επανειλημμένα τιμωρία στο σχολείο για ένα πουκάμισο που δεν έχει φιμώσει, ιδανικά, θα μάθει γρήγορα να βάζει το πουκάμισό του μέσα για να μειώσει την πιθανότητα μελλοντικών τιμωριών. 

Παράδειγμα 2: Εάν ένας αντιπρόσωπος πωλήσεων πετύχει ένα ποτ-λακ με μια συγκεκριμένη τεχνική πωλήσεων, είναι πιθανό να την εφαρμόσει επανειλημμένα για να μεγιστοποιήσει το ποσοστό επιτυχίας του. 

Η προγνωστική ανάλυση λειτουργεί με παρόμοιο τρόπο, αλλά χρησιμοποιούμε δεδομένα για να αντλήσουμε σημαντικές πληροφορίες αντί να βασιζόμαστε στο ένστικτο ή τη διαίσθησή μας. Εξετάζει τον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούν διάφοροι παράγοντες και εντοπίζει ιστορικά μοτίβα για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σχετικά με το μέλλον. 

🆚 Περιγραφική vs. προγνωστική vs. περιγραφική ανάλυση στο HR

Υπάρχουν τρεις βασικοί τύποι αναλυτικών μεθόδων στον τομέα των ανθρώπινων πόρων: περιγραφικές, προγνωστικές και προδιαγραφικές.

Ακολουθεί ο τρόπος με τον οποίο οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να χρησιμοποιήσουν καθεμία από αυτές τις αναλυτικές τεχνικές. 

Περιγραφική ανάλυση 

Η περιγραφική ανάλυση εξετάζει δεδομένα του παρελθόντος για τον εντοπισμό τάσεων και την εξαγωγή συμπερασμάτων σχετικά με το τι έχει συμβεί. Τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού βασίζονται σε αυτό το είδος δεδομένων για να κατανοήσουν τις τάσεις στα ποσοστά κύκλου εργασιών, τα δημογραφικά στοιχεία και τις μετρήσεις απόδοσης των εργαζομένων. 

Παράδειγμα: Αναλύστε αυτά τα δεδομένα του παρελθόντος για να προσδιορίσετε τους λόγους για τους οποίους οι εργαζόμενοι εγκαταλείπουν την εταιρεία και χρησιμοποιήστε αυτές τις πληροφορίες για να αναπτύξετε στρατηγικές διατήρησης.

Προβλεπτική ανάλυση 

Η προγνωστική ανάλυση χρησιμοποιεί τα ίδια δεδομένα για να προβλέψει τη μελλοντική συμπεριφορά ή τα αποτελέσματα των εργαζομένων με βάση τη στατιστική μοντελοποίηση. Τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτή την τεχνική για να προβλέψουν τον αντίκτυπο των πρωτοβουλιών ανθρώπινου δυναμικού στα επιχειρηματικά αποτελέσματα. 

Παράδειγμα: Ας πούμε ότι σχεδιάζετε να εισαγάγετε ένα νέο πρόγραμμα αναγνώρισης εργαζομένων. Μπορείτε να αναλύσετε παρελθούσες συσχετίσεις μεταξύ επαίνου ή θετικής ανατροφοδότησης και αυξημένης δέσμευσης των εργαζομένων και να προβλέψετε βελτιώσεις στη διατήρηση και την παραγωγικότητα. 

Προδιαγραφική ανάλυση

Η προδιαγραφική ανάλυση πηγαίνει ένα βήμα παραπέρα, χρησιμοποιώντας πολύτιμες πληροφορίες για την παροχή συγκεκριμένων συστάσεων για την επίτευξη ενός συγκεκριμένου αποτελέσματος. Τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα prescriptive analytics για να εντοπίσουν τους τομείς στους οποίους θα μπορούσατε να βελτιωθείτε. 

Παράδειγμα: Το τμήμα ανθρώπινου δυναμικού μπορεί να χρησιμοποιήσει την κανονιστική ανάλυση για να συστήσει προγράμματα κατάρτισης και ανάπτυξης των εργαζομένων για τη βελτίωση των δεξιοτήτων τους.

➡️ Μάθετε περισσότερα για το πώς να αντλείτε ουσιαστικά δεδομένα για την εργασία των ομάδων ανθρώπινου δυναμικού σας με τον αναλυτικό οδηγό μας για την ανάλυση ανθρώπινου δυναμικού. 

🕵️‍♂️ 6 Περιπτώσεις χρήσης της προγνωστικής ανάλυσης ανθρώπων στο HR

Εάν είστε νέοι στις λύσεις προγνωστικής ανάλυσης, εμπνευστείτε από αυτούς τους έξι βασικούς τρόπους με τους οποίους η ανάλυση αριθμών μπορεί να υποστηρίξει τη λειτουργία των ανθρώπων σας. 

Αναζήτηση και φιλτράρισμα υποψηφίων 

Χρησιμοποιήστε δεδομένα προηγούμενων προσλήψεων για να δημιουργήσετε ένα προφίλ επιτυχημένων προσλήψεων και να τις φιλτράρετε με βάση παράγοντες όπως το σύνολο των δεξιοτήτων, το επίπεδο εκπαίδευσης και η εμπειρία. Στη συνέχεια, χρησιμοποιήστε αυτά τα τυπικά προφίλ εργαζομένων για να ενημερώσετε τις αποφάσεις πρόσληψης και να προβλέψετε τη μελλοντική απόδοση στην εργασία. Με τον τρόπο αυτό διασφαλίζεται ότι οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού αναζητούν τους σωστούς ανθρώπους σε κάθε στάδιο της διαδικασίας πρόσληψης. 

➡️ Μάθετε περισσότερα για το πώς αυτές οι βασικές αποφάσεις εντάσσονται στη διαχείριση ταλέντων στον αναλυτικό οδηγό μας.

Ανάλυση κοινωνικού προφίλ 

Ομοίως, παρακολουθήστε τις κοινωνικές συζητήσεις για να εντοπίσετε μοτίβα στον τρόπο με τον οποίο οι εργαζόμενοι μιλούν για την εμπειρία τους από την εργασία τους σε εσάς. Αναλύστε το κοινωνικό προφίλ της εταιρείας σας σε πλατφόρμες όπως το LinkedIn ή το Glassdoor για να κατανοήσετε το συναίσθημα και τη δέσμευση των εργαζομένων. Αυτού του είδους η ανάλυση δίνει μια επισκόπηση της πρότασης αξίας του εργοδότη σας. Μπορεί να εντοπίσει τομείς για τη βελτίωση της δημόσιας εικόνας σας. 

Θυμηθείτε: Επομένως, αξίζει να επενδύσετε στα κατάλληλα εργαλεία που θα σας βοηθήσουν να αναλύσετε τα σημεία δεδομένων και να αντλήσετε σημαντικές πληροφορίες. 

Ανάλυση συνεδριάσεων 

Αναλύστε τα δεδομένα των συνεδριάσεων για την παρακολούθηση των μετρήσεων παρουσίας και συμμετοχής από προηγούμενες συνεδριάσεις. Αυτές οι πληροφορίες θα μπορούσαν να καθορίσουν ποιος είναι πιο πιθανό να συμβάλει θετικά σε μελλοντικές συνεδριάσεις. Αυτό θα βοηθήσει τις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού να εντοπίσουν τη δυναμική της ομάδας και να οικοδομήσουν καλύτερες σχέσεις μεταξύ των συναδέλφων.  

Παρακολούθηση εργαζομένων 

Η ευημερία των εργαζομένων αποτελεί κρίσιμη εστίαση για τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού και μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε εργαλεία πρόβλεψης για την παρακολούθηση της ψυχικής και σωματικής υγείας των εργαζομένων. Παρακολουθήστε συγκεκριμένα σημεία δεδομένων, όπως απουσίες, χρήση αδειών, ώρες εργασίας και δεδομένα σφυγμομετρήσεων, για να δημιουργήσετε μια ακριβή εικόνα της ευημερίας των εργαζομένων και να αναπτύξετε πρωτοβουλίες για την αντιμετώπιση των προβλημάτων. 

Κίνδυνοι διατήρησης και αποχώρησης εργαζομένων 

Η Διεύθυνση Ανθρώπινου Δυναμικού μπορεί να κατανοήσει καλύτερα ποιοι εργαζόμενοι είναι πιθανό να εγκαταλείψουν την εταιρεία και να διερευνήσει τρόπους μείωσης αυτού του κινδύνου. 

Παράδειγμα: Αναλύστε τα δεδομένα δέσμευσης των εργαζομένων για να αποκαλύψετε μοτίβα στον τρόπο με τον οποίο οι εργαζόμενοι αισθάνονται για το εργασιακό τους περιβάλλον ή τους ρόλους εργασίας τους. Συμβάλλουν αυτά σε υψηλά ποσοστά αποχώρησης; Προλάβετε την επιστολή παραίτησης με έγκαιρες παρεμβάσεις για τη μείωση της αποχώρησης. 

Διαχείριση επιδόσεων 

Ανακαλύψτε αν οι υπάλληλοί σας εργάζονται συνειδητά για την επίτευξη των πρωταρχικών ΚΔΑ, χρησιμοποιώντας δεδομένα για την παρακολούθηση και τον έλεγχο των επιδόσεων.

Η ανάλυση των αξιολογήσεων απόδοσης, των αξιολογήσεων ανατροφοδότησης και των στατιστικών ολοκλήρωσης έργων μπορεί να βοηθήσει τις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού να εντοπίσουν τους τομείς στους οποίους οι εργαζόμενοι υπερέχουν ή χρειάζονται επιπλέον υποστήριξη. 

➡️ Μάθετε περισσότερα για το πώς να διαχειρίζεστε έναν οργανισμό υψηλής απόδοσης στον οδηγό μας. 

🏆 11 Οφέλη από τη χρήση της προγνωστικής ανάλυσης στο HR

Μόλις ενσωματώσετε την προγνωστική ανάλυση σε αυτές τις βασικές διαδικασίες ανθρώπινου δυναμικού, θα αρχίσετε να αποκομίζετε τα οφέλη.

Ακολουθούν έντεκα βασικά οφέλη που μπορείτε να περιμένετε.

Γρηγορότερες, ακριβείς αποφάσεις 

Τα δεδομένα βοηθούν τις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού να λαμβάνουν ταχύτερα καλύτερες αποφάσεις. Η προγνωστική ανάλυση παρέχει μια αμερόληπτη άποψη των σημείων δεδομένων των εργαζομένων, επιτρέποντας πιο τεκμηριωμένες και ακριβείς αποφάσεις. ΔΙΕΥΘΎΝΩΝ ΣΎΜΒΟΥΛΟΣ Matt Teifke εξηγεί πώς η Teifke Real Estate βασίζεται στην προγνωστική ανάλυση: 

"Η ομάδα ανθρώπινου δυναμικού μας αγκαλιάζει αυτή την τάση επενδύοντας στη λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων και αξιοποιώντας την προγνωστική ανάλυση και τη μηχανική μάθηση για να κατανοήσουμε καλύτερα το εργατικό δυναμικό μας. Διερευνούμε επίσης τη δυνητική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI) για την αυτοματοποίηση ορισμένων εργασιών HR, όπως η ταξινόμηση μεγάλου όγκου δεδομένων εργαζομένων και η παροχή πιο εξατομικευμένης ανατροφοδότησης".

Λιγότερες περιπτώσεις ανθρώπινου λάθους 

Οι γνώσεις που βασίζονται σε δεδομένα επιτρέπουν στις ομάδες των ανθρώπων σας να προβλέπουν και να προετοιμάζονται για τις προκλήσεις πριν αυτές προκύψουν. Αυτό μειώνει τον κίνδυνο δαπανηρών ανθρώπινων σφαλμάτων.

Βελτιωμένη εμπειρία των υποψηφίων 

Η χρήση προγνωστικών αναλύσεων για το φιλτράρισμα των υποψηφίων διασφαλίζει ότι οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού παίρνουν συνεντεύξεις μόνο από τα άτομα με τα περισσότερα προσόντα. Θα λάβουν ταχύτερες αποφάσεις πρόσληψης, θα παρέχουν δεδομένα ανατροφοδότησης στους απορριφθέντες υποψηφίους και θα βελτιώσουν τη συνολική εμπειρία των υποψηφίων.

Καλύτερη διαχείριση κινδύνων 

Λάβετε προληπτικά μέτρα για τον μετριασμό των κινδύνων για την υγεία και την ασφάλεια, εντοπίζοντας πιθανούς κινδύνους και λαμβάνοντας προληπτικά μέτρα για την ελαχιστοποίησή τους.

Παράδειγμα: Θα μπορούσατε να διεξάγετε εκπαίδευση για την ασφάλεια των εργαζομένων ή να ενημερώνετε τα πρωτόκολλα ασφαλείας. Χρησιμοποιήστε αναλυτικά στοιχεία για να εντοπίσετε άτομα ή ομάδες υψηλού κινδύνου και να παρέχετε στοχευμένες παρεμβάσεις για την πρόληψη περιστατικών.

Ενισχυμένη παραγωγικότητα 

Χρησιμοποιήστε δεδομένα σχετικά με τους πόρους του έργου ή τα σχόλια των εργαζομένων για να βελτιστοποιήσετε τις ροές εργασίας και να εντοπίσετε τομείς στους οποίους θα μπορούσατε να ενθαρρύνετε την παραγωγικότητα. Τα δεδομένα δίνουν τη δυνατότητα στις ομάδες να παραμείνουν στην πορεία των έργων, παρέχοντας πολύτιμες πληροφορίες που βελτιώνουν τη συνεργασία, την επικοινωνία και την παραγωγή της ομάδας, με αποτέλεσμα ευχαριστημένους πελάτες.

Ισχυρότερες στρατηγικές διατήρησης των εργαζομένων 

Αποκαλύψτε μοτίβα στη συμπεριφορά των εργαζομένων για να προσδιορίσετε ποιοι παράγοντες συμβάλλουν στη διατήρηση των ταλέντων. Από εδώ και πέρα, θα αναπτύξετε στρατηγικές, όπως διαφάνεια στις αμοιβές ή ευκαιρίες επαγγελματικής ανέλιξης, για να διατηρήσετε τους εργαζόμενους με υψηλές επιδόσεις δεσμευμένους και παρακινημένους και μέρος μιας πιο ισχυρής εργασιακής κουλτούρας.

Ακριβείς προβλέψεις επιχειρηματικών εσόδων 

Προβλέψτε τα μελλοντικά έσοδα των επιχειρήσεων αναλύοντας δεδομένα όπως το κόστος εργασίας και τις μετρήσεις απόδοσης των εργαζομένων. Η σύνδεση μεταξύ αυτών των δύο σημείων δεδομένων μπορεί να προσφέρει εικόνα για το πώς οι βασικές επιχειρηματικές αποφάσεις επηρεάζουν θετικά το τελικό αποτέλεσμα.

Προληπτική στρατηγική για θέματα εργαζομένων 

Αναλύστε τα δεδομένα συναισθημάτων των εργαζομένων για να κατανοήσετε τα υποκείμενα επιχειρηματικά ζητήματα που επηρεάζουν τους εργαζομένους. Με τον τρόπο αυτό, οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να σχεδιάσουν προληπτικές στρατηγικές για τους ανθρώπους ώστε να αντιμετωπίσουν τυχόν προβλήματα δυσαρέσκειας από την εργασία ή εξουθένωσης.

Στρατηγική αναβάθμιση των δεξιοτήτων και αποφάσεις πρόσληψης 

Το να προσπαθείτε να αποφασίσετε μεταξύ της βελτίωσης των δεξιοτήτων του υπάρχοντος ταλέντου σας ή της πρόσληψης εξωτερικού συνεργάτη μπορεί να σας προβληματίσει. Τα δεδομένα σας επιτρέπουν να δημιουργήσετε πιο στρατηγικές πολιτικές για τους ανθρώπους, διευκολύνοντας την απόφαση για το ποια πορεία θα επηρεάσει σημαντικά τη συνολική παραγωγικότητα και κερδοφορία. 

Βελτιωμένη εταιρική κουλτούρα 

Χρησιμοποιήστε δεδομένα για να μετρήσετε την εταιρική κουλτούρα και να αποκρυπτογραφήσετε αν οι εργαζόμενοι αισθάνονται ασφαλείς και μπορούν να εκφραστούν στο εργασιακό τους περιβάλλον ή αν η κουλτούρα σας χρειάζεται ανανέωση. Με τις σωστές πληροφορίες, μπορείτε να δημιουργήσετε πρωτοβουλίες που προάγουν μια καλύτερη αίσθηση του ανήκειν και ένα ισχυρό ομαδικό πνεύμα.

Συνεπής υβριδική ρύθμιση 

Η δημιουργία μιας απρόσκοπτης μετάβασης μεταξύ απομακρυσμένης εργασίας και εργασίας στο γραφείο, λαμβάνοντας υπόψη την ανατροφοδότηση και τις προτιμήσεις των εργαζομένων, μπορεί να αποτελέσει πρόκληση. Matthew Ramirez, διευθύνων σύμβουλος της Paraphrase Tool, εξηγεί, 

"Τα υβριδικά εργασιακά περιβάλλοντα δημιουργούν προκλήσεις για τους διευθυντές, καθώς προσπαθούν να δημιουργήσουν συνοχή σε όλους τους τομείς για τους εργαζόμενους. Μια τάση που αγκαλιάζουν οι ομάδες ανθρώπινου δυναμικού είναι η ανάπτυξη ενός σταθερού συνόλου προσδοκιών για τους εργαζόμενους, ανεξάρτητα από το πού εργάζονται. Είτε οι εργαζόμενοι εργάζονται από το γραφείο είτε από το σπίτι, είναι σημαντικό για αυτούς να γνωρίζουν τι αναμένεται από αυτούς, πώς θα μετρηθεί η απόδοσή τους και ποια είναι η ισορροπία μεταξύ επαγγελματικής και προσωπικής ζωής".

Με τη χρήση προγνωστικών αναλύσεων, θα κατανοήσετε καλύτερα τη δυναμική του υπάρχοντος εργατικού δυναμικού και θα δημιουργήσετε μια υβριδική ρύθμιση που θα λειτουργεί για όλους. 

💼 6 βήματα για την εφαρμογή ενός επιτυχημένου συστήματος προγνωστικής ανάλυσης ανθρώπινου δυναμικού

Οι ηγέτες ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να χρησιμοποιήσουν τα ακόλουθα έξι βήματα για να δρομολογήσουν ένα επιτυχημένο σύστημα προγνωστικής ανάλυσης για τον οργανισμό τους.

Καθορισμός κρυστάλλινων επιχειρηματικών στόχων 

Ο οδικός χάρτης είναι το παν. Ξεκινήστε καθορίζοντας τους στόχους της ομάδας σας με προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία - και βεβαιωθείτε ότι ευθυγραμμίζονται με τους γενικούς στόχους του οργανισμού. 

Παράδειγμα: Ας πούμε ότι θέλετε να μειώσετε την απομάκρυνση των εργαζομένων. Καθορίστε σαφείς σκοπούς και στόχους, όπως η μείωση της εναλλαγής προσωπικού κατά 10% σε τρεις μήνες, και στη συνέχεια καθορίστε τις μετρήσεις ανθρώπινου δυναμικού που θέλετε να παρακολουθείτε για την επίτευξη του στόχου σας. 

Εξετάστε τη δεοντολογία των δεδομένων 

Η δεοντολογία των δεδομένων θα πρέπει να βρίσκεται στην κορυφή του μυαλού κατά την ανάπτυξη μοντέλων προγνωστικής ανάλυσης. Είναι σημαντικό να λαμβάνεται υπόψη η προστασία της ιδιωτικής ζωής και η ασφάλεια των δεδομένων των εργαζομένων, ενώ παράλληλα πρέπει να διασφαλίζεται ότι όλες οι γνώσεις που αποκαλύπτονται μέσω της ανάλυσης δεδομένων δεν εισάγουν διακρίσεις. Ξεκινήστε κάνοντας μια απογραφή δεδομένων για να κατανοήσετε τις πληροφορίες που ελέγχετε. Όπως αναφέρεται λεπτομερώς στο βιβλίο"Data-driven HR: How to use analytics and metrics to drive performance" της Kogan Page, Limited:

"Δεν μπορείτε να προστατεύσετε σωστά τα δεδομένα ή να ασκήσετε ορθή διακυβέρνηση δεδομένων εάν δεν είστε απολύτως βέβαιοι για το ποια δεδομένα έχετε. Αυτό μπορεί να αποτελέσει πρόκληση ιδίως για τις ομάδες ανθρώπινου δυναμικού, επειδή τα δεδομένα που σχετίζονται με τους εργαζομένους μπορεί να βρίσκονται σε όλα τα είδη των τμημάτων και συστημάτων εκτός της ίδιας της ομάδας ανθρώπινου δυναμικού". 

Συνεργάζεστε πάντα με τα τμήματα συμμόρφωσης και τις νομικές ομάδες σας για να κατανοήσετε τις επιπτώσεις της αποθήκευσης των δεδομένων των εργαζομένων και τον τρόπο με τον οποίο τα επεξεργάζεστε ή τα παρουσιάζετε στα ενδιαφερόμενα μέρη. Να γνωρίζετε ότι οι νόμοι αλλάζουν σημαντικά ανάλογα με την περιοχή σας ή ακόμη και από πολιτεία σε πολιτεία στις ΗΠΑ.

Ανάπτυξη ικανοτήτων ανάλυσης

Η ομάδα ανθρώπινου δυναμικού σας πρέπει να αισθάνεται σίγουρη για τον χειρισμό και την ερμηνεία των δεδομένων ώστε να λαμβάνει ουσιαστικές αποφάσεις. Ένα άρθρο της Gallup εξηγεί, 

"Το ανθρώπινο δυναμικό έχει γρήγορα κολλήσει με πάρα πολλά δεδομένα (συχνά επιφανειακού επιπέδου) και χωρίς αρκετή ή σωστή καθοδήγηση. Είναι δύσκολο να πάρεις αποφάσεις με βάση τα δεδομένα, βασισμένες σε αριθμούς, αν δεν είσαι σίγουρος τι σημαίνουν οι αριθμοί".

Εάν το τμήμα Ανθρώπινου Δυναμικού (HR) σας δεν είναι ακόμη εξοπλισμένο με τις απαραίτητες δεξιότητες, σκεφτείτε να προσλάβετε έναν επιστήμονα δεδομένων για να ενταχθεί στις τάξεις σας. 

➡️ Μάθετε πώς να εντάξετε αποτελεσματικά έναν επιστήμονα δεδομένων στον οργανισμό σας. 

Επιλέξτε τα δεδομένα προτεραιότητάς σας 

Αποφασίστε ποια σημεία δεδομένων χρειάζεστε για την αποτελεσματική μέτρηση των στόχων σας και πού θα τα βρείτε. Τα δεδομένα ανθρώπινου δυναμικού συνήθως εμπίπτουν στις ακόλουθες κατηγορίες: 

• Εσωτερικά: Δεδομένα που αφορούν τον οργανισμό σας, όπως οι βαθμολογίες δέσμευσης των εργαζομένων. Αυτό μπορεί να είναι περιορισμένο εάν πρέπει να συγκρίνετε δεδομένα με άλλους οργανισμούς.
• Εξωτερικά: Για παράδειγμα, μισθοί, όγκος δημοσιεύσεων θέσεων εργασίας και τάσεις του κλάδου. 
• Δομημένο: Δεδομένα που χωράνε καθαρά σε ένα υπολογιστικό φύλλο, όπως οι βαθμολογίες ικανοτήτων, οι βαθμολογίες αξιολόγησης της απόδοσης ή τα ποσοστά απουσιών.
• Μη δομημένο: Δεδομένα που είναι πιο δύσκολο να κατηγοριοποιηθούν, όπως συνομιλίες ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, βίντεο, αρχεία ήχου, υλικό από κάμερες κλειστού κυκλώματος παρακολούθησης ή κριτικές πελατών. 

Εξετάστε ποιος τύπος δεδομένων είναι απαραίτητος για την επίτευξη των μακροπρόθεσμων επιχειρηματικών σας στόχων και, στη συνέχεια, σχεδιάστε μια στρατηγική για την εξόρυξη και ανάλυσή τους. Για παράδειγμα, ορισμένοι οργανισμοί χρησιμοποιούν ανάλυση συναισθήματος με βάση την τεχνητή νοημοσύνη για να κοσκινίσουν τα μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου και τις συζητήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης.

Αποφασίστε πού θα αποθηκεύσετε τα δεδομένα σας 

Αφού αποφασίσετε ποια δεδομένα θα παρακολουθείτε, είναι σημαντικό να εξετάσετε πού θα τα αποθηκεύσετε καλύτερα. Εάν χρησιμοποιείτε ήδη ένα HRIS, αυτή μπορεί να είναι μια προφανής λύση. Διαφορετικά, θα πρέπει να βρείτε ένα ασφαλές αποθετήριο για τα δεδομένα σας -όπως μια λίμνη ή αποθήκη δεδομένων- για να διασφαλίσετε ότι είναι προσβάσιμα μόνο σε όσους τα χρειάζονται. Εξετάστε τα πλεονεκτήματα (και τα μειονεκτήματα) της αποθήκευσης των δεδομένων σας στο cloud σε σχέση με την αποθήκευση στις εγκαταστάσεις σας. 

Θυμηθείτε: Να οργανώνετε και να καθαρίζετε τακτικά τα δεδομένα σας για να εξασφαλίζετε ακρίβεια και συνέπεια.

Ανάπτυξη προγνωστικού μοντέλου 

Συνεργαστείτε με έναν επιστήμονα δεδομένων για να επιλέξετε ένα κατάλληλο μοντέλο πρόβλεψης για τον οργανισμό σας από ένα από τα ακόλουθα:   

• Μοντέλο ταξινόμησης: Για παράδειγμα, θα είναι μια επιτυχημένη πρόσληψη;
• Μοντέλο πρόβλεψης: Χρησιμοποιήστε αυτό το ευέλικτο μοντέλο για να προβλέψετε μελλοντικά γεγονότα, όπως τα ποσοστά αποχώρησης ή τον κύκλο εργασιών.
• Μοντέλο ομαδοποίησης: Αυτό προσδιορίζει ομάδες παρόμοιων αντικειμένων ή ατόμων, επιτρέποντάς σας να εντοπίσετε πιθανά ζητήματα και ευκαιρίες.
• Μοντέλο ακραίων τιμών: Αυτό αναζητά ανωμαλίες στα δεδομένα σας που θα μπορούσαν να υποδηλώνουν ευκαιρίες ή προβλήματα. 
• Μοντέλο χρονοσειράς: Αυτό προβλέπει μελλοντικές τιμές με βάση τις τάσεις του παρελθόντος. Χρησιμοποιήστε το για τον εντοπισμό πιθανών προτιμήσεων των εργαζομένων ή αλλαγών στο συναίσθημα κατά τη διάρκεια μιας περιόδου.
• Δέντρο αποφάσεων: Αυτό κατασκευάζει μια δενδροειδή σειρά ερωτήσεων ναι/όχι με βάση τα δεδομένα εισόδου. Χρησιμοποιήστε το για τον εντοπισμό πιθανών κινδύνων ή πιθανοτήτων. 
• Νευρωνικό δίκτυο: Αυτό εντοπίζει μοτίβα συνδέοντας διαφορετικούς τύπους δεδομένων. Χρησιμοποιήστε το για να εξατομικεύσετε τις στρατηγικές ανθρώπινου δυναμικού ή να δημιουργήσετε αγωγούς ταλέντων.
• Γενικό γραμμικό μοντέλο: Αυτό προσδιορίζει τις σχέσεις μεταξύ πολλαπλών μεταβλητών και είναι ιδανικό για τον εντοπισμό συσχετίσεων. 
• Μοντέλο ενισχυμένο με κλίση: Αυτό συνδυάζει διάφορα αδύναμα μοντέλα για να δημιουργήσει ένα ισχυρότερο. Χρησιμοποιήστε το για να προβλέψετε την ικανοποίηση των εργαζομένων ή το δυναμικό απόδοσης. 
• Μοντέλο προφήτη: Αυτό προβλέπει μελλοντικά γεγονότα, ιδίως όταν υπάρχει εποχιακή συνιστώσα, όπως η μέτρηση της παραγωγικότητας κατά την περίοδο των διακοπών. 

🏢 3 Παραδείγματα επιτυχημένων εταιρειών που αξιοποιούν τη δύναμη της προβλεπτικής ανάλυσης. 

Η Google προβλέπει την ποιότητα της πρόσληψης 

Η Google είχε δοκιμάσει επί μακρόν διάφορες στρατηγικές πρόσληψης, όπως η εστίαση στην εκπαιδευτική εμπειρία ή η απαίτηση από τους υποψηφίους να συμπληρώσουν πολύπλοκους γρίφους. Όμως απογοητεύτηκαν από τα αποτελέσματα. Οι υποψήφιοι που προσέλαβαν δεν είχαν ομαδικές δεξιότητες και δεν είχαν τα απαραίτητα χαρακτηριστικά για να επιτύχουν στον οργανισμό. 

Αντ' αυτού, ο γίγαντας των μηχανών αναζήτησης επικεντρώθηκε στην πρόσληψη των καλύτερων υποψηφίων της επιχείρησης και στη διατήρησή τους εκεί. Ωστόσο, το αρχικό τους σύστημα απαιτούσε πολλούς πόρους, οπότε πέρασαν σε μια προγνωστική διαδικασία πρόσληψης που βασίστηκε σε μια μετα-ανάλυση των Frank Schmidt και John Hunter σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο οι αξιολογήσεις προβλέπουν την απόδοση. Αυτή η προσέγγιση με βάση τα δεδομένα περιλαμβάνει τη χρήση δειγμάτων εργασίας, δομημένων συνεντεύξεων με συνεπείς ερωτήσεις και τεστ γνωστικών ικανοτήτων. 

Στους κανόνες εργασίας: Laszlo Bock εξηγεί πώς λειτουργούν αυτές οι δοκιμές, 

"Είναι προγνωστικές, επειδή η γενική γνωστική ικανότητα περιλαμβάνει την ικανότητα μάθησης και ο συνδυασμός της ακατέργαστης νοημοσύνης και της ικανότητας μάθησης θα κάνει τους περισσότερους ανθρώπους επιτυχημένους στις περισσότερες θέσεις εργασίας".

Η Google έχει μειώσει το χρόνο που δαπανάται για προσλήψεις κατά 75% και απολαμβάνει υψηλότερη ποιότητα προσλήψεων. 

Η BestBuy εξάγει δεδομένα δέσμευσης για την πρόβλεψη εσόδων 

Η BestBuy, μια εταιρεία λιανικής πώλησης ηλεκτρονικών ειδών, χρησιμοποίησε προγνωστικές αναλύσεις για να προσδιορίσει τη συσχέτιση μεταξύ της δέσμευσης και των πωλήσεων του καταστήματος. Η ανάλυσή τους αποκάλυψε ότι μια απλή αύξηση της δέσμευσης κατά 0,1% θα μπορούσε να οδηγήσει σε αξιοσημείωτη αύξηση των εσόδων κατά 100.000 δολάρια ανά κατάστημα.

Ως αποτέλεσμα αυτής της σημαντικής διαπίστωσης, η BestBuy άρχισε να μετρά τακτικά τη δέσμευση και να προσδιορίζει τους παράγοντες που οδηγούν στη δέσμευση. Με τον τρόπο αυτό μπορούσαν να εφαρμόσουν στρατηγικές ανθρώπινου δυναμικού που ενισχύουν τη δέσμευση και τα έσοδα του καταστήματος. 

Η Credit Suisse εντοπίζει τις τάσεις αποχώρησης των εργαζομένων 

Η Credit Suisse ανέλυσε τα δεδομένα απόσχισης εργαζομένων για να εντοπίσει τους βασικούς λόγους για τους οποίους οι υπάλληλοί της παραιτούνται. Για να αντιμετωπίσει τα προβλήματα διατήρησής της, οι προϊστάμενοι γραμμής εξέτασαν τα τυφλά δεδομένα. Επίσης, έλαβαν εξειδικευμένη εκπαίδευση σχετικά με το πώς να αποτρέψουν τους κορυφαίους εργαζόμενους από το να αναζητήσουν εργασία αλλού.

Αυτό το έργο πρόβλεψης χαιρετίστηκε ως επιτυχία, αφού η επενδυτική τράπεζα εξοικονόμησε 70 εκατομμύρια δολάρια σε δαπάνες πρόσληψης και πρόσληψης κάθε χρόνο. 

Μάθετε περισσότερα απίστευτα παραδείγματα στρατηγικής για τους ανθρώπους εδώ. 

➡️ Συλλογή και ανάλυση ουσιαστικών δεδομένων με το Zavvy

Η προγνωστική ανάλυση βασίζεται σε ποιοτικές πληροφορίες, οι οποίες ξεκινούν με ισχυρές μεθόδους συλλογής δεδομένων. Η Zavvy προσφέρει μια επιλογή εργαλείων για την υποστήριξη του προοδευτικά σκεπτόμενου οργανισμού σας και τη δημιουργία θετικών εμπειριών των εργαζομένων. 

• Analytics: προβάλλετε τα δεδομένα που έχουν σημασία μέσω των προσαρμόσιμων πινάκων μας. Φιλτράρετε τα βασικά δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των στατιστικών για τις αμοιβές, τις ημερομηνίες πρόσληψης, τα ποσοστά αποχώρησης, τις δημογραφικές πληροφορίες και τα στατιστικά στοιχεία των διευθυντών.  
• Έρευνες παλμού: Ελέγξτε τακτικά τους υπαλλήλους σας για να εντοπίσετε τις τάσεις και το συναίσθημα και να αναλάβετε δράση σε ευκαιρίες ή ζητήματα. 
• Ανατροφοδότηση απόδοσης: συγκεντρώνει και αξιολογεί δεδομένα σχετικά με τους κύκλους αξιολόγησης, την πρόοδο της ανάπτυξης και τους ατομικούς δείκτες απόδοσης
• Onboarding: Αναλύστε πόσο γρήγορα οι νέοι σας υπάλληλοι εγκαθίστανται και γίνονται παραγωγικοί. 
• Διαχείριση μάθησης: Κατανοήστε πόσο αφοσιωμένοι είναι οι εκπαιδευόμενοι σας με το εκπαιδευτικό υλικό και το περιεχόμενο των μαθημάτων και αν σημειώνουν ουσιαστική πρόοδο προς την επίτευξη των στόχων ανάπτυξής τους. 

📅 Κλείστε ένα demo για να δοκιμάσετε το Zavvy σήμερα.

❓ Συχνές ερωτήσεις

Δείτε μερικές από τις πιο συχνές ερωτήσεις σχετικά με την προγνωστική ανάλυση στο HR.

Υπάρχουν συνιστώμενες τεχνικές ανάλυσης που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε στην προγνωστική ανάλυση ανθρώπινου δυναμικού;

Διάφορα εργαλεία και τεχνικές προγνωστικής ανάλυσης είναι διαθέσιμα για τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού, όπως η ανάλυση παλινδρόμησης, οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και η εξόρυξη κειμένου. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι εύχρηστοι για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων. Ταυτόχρονα, η εξόρυξη κειμένου μπορεί να βοηθήσει στον εντοπισμό μοτίβων σε σχόλια ή έρευνες εργαζομένων. 

Γιατί είναι σημαντική η προγνωστική ανάλυση στο HR; 

Χρησιμοποιώντας προβλέψεις βασισμένες σε στοιχεία και αξιοποιήσιμες πληροφορίες, η Διεύθυνση Ανθρώπινου Δυναμικού μπορεί να εντοπίσει τους τομείς στους οποίους θα πρέπει να εστιάσει τις προσπάθειές της και τα πιθανά ζητήματα που μπορεί να προκύψουν από τον κύκλο εργασιών των εργαζομένων ή τα επίπεδα δέσμευσης. Επιπλέον, τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να χρησιμοποιήσουν την ανάλυση προβλέψεων για να κατανοήσουν καλύτερα το εργατικό δυναμικό τους, να εντοπίσουν περιοχές βελτίωσης και να δημιουργήσουν πιο ικανοποιητικές εμπειρίες για τους εργαζόμενους. 

Τι σημαίνει προγνωστική ανάλυση; 

Η προγνωστική ανάλυση είναι ένας τύπος ανάλυσης δεδομένων που χρησιμοποιεί ιστορικά δεδομένα για να προβλέψει μελλοντικά αποτελέσματα. Οι οργανισμοί μπορούν να χρησιμοποιούν την προγνωστική ανάλυση για να προετοιμάζονται καλύτερα για μελλοντικές προκλήσεις και ευκαιρίες συγκρίνοντας τις τρέχουσες και τις παρελθοντικές τάσεις. Η ανάλυση πρόβλεψης μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε διάφορους κλάδους, από τη χρηματοδότηση έως την υγειονομική περίθαλψη, για να βοηθήσει τους οργανισμούς να λαμβάνουν αποφάσεις βάσει στοιχείων και να βελτιώνουν την απόδοση. 

Ποια είναι τα 4 βήματα της προγνωστικής ανάλυσης; 

Τα τέσσερα βήματα της προγνωστικής ανάλυσης είναι η συλλογή και οργάνωση δεδομένων, η ανάπτυξη μοντέλων, η αξιολόγηση και επικύρωση και η ανάπτυξη.

1. Η συλλογή δεδομένων περιλαμβάνει τη συλλογή σχετικών πληροφοριών, όπως η συμπεριφορά των πελατών ή τα πρότυπα απασχόλησης. 
2. Η ανάπτυξη μοντέλων περιλαμβάνει τη δημιουργία και τη χρήση ενός προγνωστικού μοντέλου για την πραγματοποίηση ακριβών προβλέψεων. 
3. Η αξιολόγηση και η επικύρωση αναφέρονται στη δοκιμή του μοντέλου για να διασφαλιστεί η ακρίβεια και η αξιοπιστία.
4. Η ανάπτυξη συνίσταται στη θέση του μοντέλου στην παραγωγή, ώστε οι υπεύθυνοι λήψης αποφάσεων να μπορούν να το χρησιμοποιήσουν. 

Ποιες είναι οι μετρήσεις προγνωστικής ανάλυσης ανθρώπινου δυναμικού;

Οι μετρήσεις προγνωστικής ανάλυσης ανθρώπινου δυναμικού είναι σημεία δεδομένων που μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε για τη μέτρηση και την ανάλυση της απόδοσης των εργαζομένων. Αυτά θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν, μεταξύ άλλων, τα ποσοστά κύκλου εργασιών, τα επίπεδα δέσμευσης ή την ικανοποίηση από την εργασία.