Analisi predittiva nelle risorse umane: vantaggi, modelli e casi d'uso reali

Immaginate il vostro viaggio come richiedente di una carta di credito. Compilate un modulo di richiesta e l'istituto di credito esaminerà i vostri dati personali. Controllerà la vostra storia creditizia, vedrà se è in linea con il punteggio richiesto e deciderà se accettare o rifiutare la vostra richiesta.

Si tratta di una strategia collaudata per determinare l'affidabilità creditizia, basata sull'analisi dei dati .

Perché questo approccio? L'istituto di credito deve prevedere quanto sarete responsabili con i loro soldi. Utilizza i dati per stimare se sarete in regola o meno con i pagamenti della carta di credito e calcola quanto siete a rischio per loro. 

Questa è l'essenza del funzionamento dell'analisi predittiva in qualsiasi area aziendale.

In questa guida, approfondiremo l'analisi predittiva nelle risorse umane, compresi i numerosi casi d'uso e i vantaggi che offre a un'organizzazione. 

📊 Come si definisce l'analisi predittiva nelle risorse umane? 

L'analisi predittiva utilizza dati attuali o storici, algoritmi statistici e tecniche di apprendimento automatico per identificare potenziali risultati futuri. In ambito HR, possiamo utilizzare l'analisi predittiva per prevedere il comportamento dei dipendenti in base alle prestazioni passate, ai dati demografici o ad altri fattori. Questo aiuta i professionisti delle risorse umane ad anticipare le tendenze future e a pianificare di conseguenza. 

Come funziona l'analisi predittiva? 

L'analisi predittiva è basata sulla scienza, ma per molti versi imita il naturale istinto umano di imparare dalle esperienze passate e prevedere gli eventi futuri. 

Esempio 1: se un bambino viene ripetutamente messo in punizione a scuola per una camicia non rimboccata, idealmente imparerà rapidamente a rimboccare la camicia per ridurre la possibilità di punizioni future. 

Esempio 2: se un addetto alle vendite ottiene un successo con una particolare tecnica di vendita, è probabile che la applichi ripetutamente per massimizzare la percentuale di successo. 

L'analisi predittiva funziona in modo simile, ma si utilizzano i dati per trarre spunti significativi invece di affidarsi all'istinto o all'intuizione. Esamina l'interazione tra i diversi fattori e identifica i modelli storici per prendere decisioni informate sul futuro. 

🆚 Analitica descrittiva vs. predittiva vs. prescrittiva nelle risorse umane

Esistono tre tipi principali di analisi nelle risorse umane: descrittiva, predittiva e prescrittiva.

Ecco come i team delle risorse umane possono utilizzare ciascuna di queste tecniche analitiche. 

Analisi descrittiva 

L'analisi descrittiva analizza i dati passati per identificare le tendenze e trarre conclusioni su ciò che è accaduto. I dipartimenti delle risorse umane si affidano a questo tipo di dati per capire le tendenze dei tassi di turnover, dei dati demografici e delle metriche di performance dei dipendenti. 

Esempio: Analizzare i dati del passato per determinare i motivi per cui i dipendenti lasciano l'azienda e utilizzare queste informazioni per sviluppare strategie di fidelizzazione.

Analisi predittiva 

L'analisi predittiva utilizza gli stessi dati per prevedere il comportamento o i risultati futuri dei dipendenti sulla base di modelli statistici. I dipartimenti HR possono utilizzare questa tecnica per prevedere l'impatto delle iniziative HR sui risultati aziendali. 

Esempio: Supponiamo che abbiate intenzione di introdurre un nuovo programma di riconoscimento dei dipendenti. Potreste analizzare le correlazioni passate tra gli elogi o i feedback positivi e l'aumento del coinvolgimento dei dipendenti, prevedendo miglioramenti nella fidelizzazione e nella produttività. 

Analisi prescrittiva

L'analitica prescrittiva fa un ulteriore passo avanti, utilizzando le informazioni preziose dei dati per fornire raccomandazioni specifiche per raggiungere un determinato risultato. I dipartimenti HR possono utilizzare l'analisi prescrittiva per identificare le aree in cui è possibile migliorare. 

Esempio: L'analisi dei dati rivela che determinati team non raggiungono gli obiettivi di performance; le risorse umane possono utilizzare l'analisi prescrittiva per raccomandare ai dipendenti programmi di formazione e sviluppo per migliorare le loro competenze.

➡️ Scoprite come estrarre dati significativi per il lavoro dei vostri team HR con la nostra guida approfondita alla people analytics. 

🕵️‍♂️ 6 Casi d'uso dell'analisi predittiva delle persone in ambito HR

Se non conoscete le soluzioni analitiche predittive, lasciatevi ispirare da questi sei modi principali in cui i numeri possono supportare la vostra funzione di gestione delle persone. 

Sourcing e filtraggio dei candidati 

Utilizzate i dati relativi alle assunzioni passate per costruire un profilo delle assunzioni di successo e filtrarle in base a fattori come le competenze, il livello di istruzione e l'esperienza. Quindi, utilizzate questi profili tipici dei dipendenti per informare le vostre decisioni di assunzione e prevedere le prestazioni lavorative future. In questo modo si garantisce che i team delle risorse umane stiano cercando le persone giuste in ogni fase del processo di assunzione. 

➡️ Per saperne di più su come queste decisioni chiave si inseriscono nella gestione dei talenti, consultate la nostra guida completa.

Analisi del profilo sociale 

Allo stesso modo, tracciate le conversazioni sui social per identificare gli schemi di come i dipendenti parlano della loro esperienza di lavoro per voi. Analizzate il profilo sociale della vostra azienda su piattaforme come LinkedIn o Glassdoor per capire il sentiment e il coinvolgimento dei dipendenti. Questo tipo di analisi fornisce una panoramica della proposta di valore del vostro datore di lavoro. Può identificare le aree in cui migliorare la vostra immagine pubblica. 

Ricordate: L'analisi dei social media è anche parte integrante del feedback dei clienti, quindi vale la pena di investire negli strumenti giusti che vi aiutino ad analizzare i dati e a trarne spunti significativi. 

Analisi della riunione 

Analizzare i dati delle riunioni per monitorare le metriche di presenza e partecipazione delle riunioni passate. Questi dati possono determinare chi ha maggiori probabilità di contribuire positivamente alle riunioni future. Questo aiuterà i team delle risorse umane a identificare le dinamiche di gruppo e a costruire migliori relazioni tra colleghi.  

Monitoraggio dei dipendenti 

Il benessere dei dipendenti è un aspetto cruciale per i dipartimenti delle risorse umane e possiamo utilizzare strumenti predittivi per monitorare la salute fisica e mentale dei dipendenti. Tenete traccia di dati specifici come l'assenteismo, l'utilizzo delle ferie, le ore di lavoro e i dati dei sondaggi per costruire un quadro preciso del benessere dei dipendenti e sviluppare iniziative per risolvere i problemi. 

Rischi di fidelizzazione e abbandono dei dipendenti 

Le risorse umane possono capire meglio quali dipendenti probabilmente lasceranno l'azienda ed esplorare i modi per ridurre questo rischio. 

Esempio: Analizzare i dati relativi all'impegno dei dipendenti per evidenziare i modelli di percezione dell'ambiente di lavoro o dei ruoli. Questi elementi contribuiscono a un alto tasso di abbandono? Anticipate la lettera di dimissioni con interventi tempestivi per ridurre il turn over. 

Gestione delle prestazioni 

Scoprite se i vostri dipendenti stanno lavorando consapevolmente per raggiungere i KPI primari utilizzando i dati per tracciare e monitorare le prestazioni.

L'analisi delle valutazioni delle prestazioni, delle recensioni di feedback e delle statistiche di completamento dei progetti può aiutare i team delle risorse umane a identificare le aree in cui i dipendenti eccellono o hanno bisogno di ulteriore supporto. 

➡️ Per saperne di più su come gestire un'organizzazione ad alte prestazioni, consultate la nostra guida. 

🏆 11 Vantaggi dell'utilizzo dell 'analisi predittiva nelle risorse umane

Una volta incorporata l'analisi predittiva in questi processi chiave delle risorse umane, inizierete a raccogliere i frutti.

Ecco gli undici vantaggi principali che potete aspettarvi.

Decisioni più rapide e precise 

I dati sono fondamentali per aiutare i team delle risorse umane a prendere più rapidamente decisioni migliori. L'analisi predittiva fornisce una visione imparziale dei dati dei dipendenti, consentendo di prendere decisioni più informate e accurate. CEO Matt Teifke spiega come Teifke Real Estate si affida all'analisi predittiva: 

"Il nostro team HR sta abbracciando questa tendenza investendo nel processo decisionale guidato dai dati e sfruttando l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico per ottenere una migliore comprensione della nostra forza lavoro. Stiamo anche esplorando il potenziale uso dell'intelligenza artificiale (AI) per automatizzare alcune attività HR, come l'ordinamento di grandi quantità di dati sui dipendenti e la fornitura di feedback più personalizzati".

Meno casi di errore umano 

Gli approfondimenti basati sui dati consentono ai team di personale di anticipare e prepararsi alle sfide prima che si presentino. Questo riduce il rischio di costosi errori umani.

Miglioramento dell'esperienza dei candidati 

L'utilizzo di analisi predittive per filtrare i candidati assicura che i team delle risorse umane intervistino solo le persone più qualificate. In questo modo prenderanno decisioni di assunzione più rapide, forniranno dati di feedback ai candidati respinti e miglioreranno l'esperienza complessiva dei candidati.

Migliore gestione del rischio 

Adottare misure proattive per ridurre i rischi per la salute e la sicurezza, identificando i potenziali pericoli e adottando misure preventive per ridurli al minimo.

Esempio: Potreste organizzare corsi di formazione sulla sicurezza per i dipendenti o aggiornare i protocolli di sicurezza. Utilizzate le analisi per identificare individui o gruppi ad alto rischio e fornire interventi mirati per evitare che si verifichino incidenti.

Produttività migliorata 

Utilizzate i dati sulle risorse del progetto o i feedback dei dipendenti per ottimizzare i flussi di lavoro e identificare le aree in cui è possibile incoraggiare la produttività. I dati consentono ai team di rimanere in carreggiata con i progetti, fornendo preziose informazioni che migliorano la collaborazione, la comunicazione e la produzione del team, con la conseguente soddisfazione dei clienti.

Strategie di fidelizzazione dei dipendenti più incisive 

Scoprite i modelli di comportamento dei dipendenti per determinare quali fattori contribuiscono alla fidelizzazione dei talenti. Da qui, svilupperete strategie come la trasparenza dei compensi o le opportunità di avanzamento di carriera per mantenere i dipendenti ad alte prestazioni impegnati e motivati e per renderli parte di una cultura lavorativa più solida.

Previsioni accurate dei ricavi aziendali 

Prevedere le entrate future dell'azienda analizzando dati come il costo del lavoro e le metriche di performance dei dipendenti. Il collegamento tra questi due dati può offrire una visione del modo in cui le decisioni aziendali chiave influiscono positivamente sui profitti.

Strategia proattiva per i problemi dei dipendenti 

Analizzare i dati sul sentiment dei dipendenti per comprendere le problematiche aziendali sottostanti che hanno un impatto sui dipendenti. In questo modo, i team delle risorse umane possono elaborare strategie proattive per affrontare eventuali problemi di insoddisfazione o burnout.

Decisioni strategiche di upskilling e di assunzione 

Cercare di decidere tra il miglioramento delle competenze dei talenti esistenti e l'assunzione di personale esterno può essere un rompicapo. I dati consentono di creare politiche del personale più strategiche, rendendo più facile decidere quale percorso avrà un impatto significativo sulla produttività e sulla redditività complessive. 

Miglioramento della cultura aziendale 

Utilizzate i dati per misurare la cultura aziendale e capire se i dipendenti si sentono sicuri e in grado di esprimersi nel loro ambiente di lavoro o se la vostra cultura ha bisogno di un rinnovamento. Con le giuste informazioni, è possibile creare iniziative che favoriscano un migliore senso di appartenenza e un forte spirito di squadra.

Configurazione ibrida coerente 

Creare una transizione senza soluzione di continuità tra il lavoro in remoto e quello in ufficio, tenendo conto dei feedback e delle preferenze dei dipendenti, può essere una sfida. Matthew Ramirez, CEO di Paraphrase Tool, spiega, 

"Gli ambienti di lavoro ibridi rappresentano una sfida per i manager che cercano di creare coerenza tra i dipendenti. Una tendenza abbracciata dai team delle risorse umane è quella di sviluppare un insieme coerente di aspettative per i dipendenti, indipendentemente dal luogo in cui lavorano. Che i dipendenti lavorino dall'ufficio o da casa, è importante che sappiano cosa ci si aspetta da loro, come verranno misurate le loro prestazioni e qual è il loro equilibrio tra lavoro e vita privata".

Utilizzando l'analisi predittiva, potrete comprendere meglio le dinamiche della forza lavoro esistente e costruire una configurazione ibrida che vada bene per tutti. 

💼 6 passi per implementare un sistema di analisi predittiva delle risorse umane di successo

I responsabili delle risorse umane possono utilizzare le sei fasi seguenti per lanciare un sistema di analisi predittiva di successo per la loro organizzazione.

Definire obiettivi aziendali cristallini 

Una tabella di marcia è tutto. Iniziate definendo gli obiettivi del vostro team con l'analisi predittiva e assicuratevi che siano in linea con gli obiettivi generali dell'organizzazione. 

Esempio: Supponiamo che vogliate ridurre il turnover dei dipendenti. Stabilite obiettivi chiari, ad esempio ridurre il turnover del 10% in tre mesi, quindi determinate le metriche HR da monitorare per raggiungere il vostro obiettivo. 

Considerare l'etica dei dati 

L'etica dei dati deve essere al primo posto quando si sviluppano modelli di analisi predittiva. È essenziale considerare la privacy e la sicurezza dei dati dei dipendenti, assicurando al contempo che tutte le intuizioni rivelate dall'analisi dei dati non siano discriminatorie. Iniziate a fare un inventario dei dati per capire quali sono le informazioni che controllate. Come descritto in"Data-driven HR: How to use analytics and metrics to drive performance" di Kogan Page, Limited:

"Non è possibile proteggere adeguatamente i dati o praticare una buona governance dei dati se non si è del tutto sicuri di quali dati si possiedono. Questo può essere un problema soprattutto per i team delle risorse umane, perché i dati relativi ai dipendenti possono essere ospitati in tutti i tipi di reparti e sistemi al di fuori del team delle risorse umane stesso". 

Collaborate sempre con i vostri dipartimenti di conformità e i team legali per comprendere le implicazioni dell'archiviazione dei dati dei dipendenti e il modo in cui li elaborate o li presentate agli stakeholder. Tenete presente che le leggi cambiano in modo significativo a seconda della regione o addirittura da stato a stato negli Stati Uniti.

Sviluppare le competenze analitiche

Il team delle risorse umane deve sentirsi sicuro nel gestire e interpretare i dati per prendere decisioni significative. Un articolo di Gallup spiega, 

"Le risorse umane si sono rapidamente impantanate in una mole eccessiva di dati (spesso di superficie) e senza una guida sufficiente o adeguata. È difficile prendere decisioni basate sui dati se non si è sicuri del loro significato".

Se il vostro reparto Risorse Umane (HR) non è ancora dotato delle competenze necessarie, prendete in considerazione l'assunzione di un data scientist da inserire nei vostri ranghi. 

➡️ Scoprite come integrare efficacemente un data scientist nella vostra organizzazione. 

Selezionare i dati prioritari 

Decidete quali dati vi servono per misurare efficacemente i vostri obiettivi e dove trovarli. I dati sulle risorse umane rientrano tipicamente nelle seguenti categorie: 

• Interno: Dati relativi alla vostra organizzazione, come i punteggi di coinvolgimento dei dipendenti. Questo può essere limitato se avete bisogno di confrontare i dati con quelli di altre organizzazioni.
• Esterni: Dati provenienti da fonti esterne all'organizzazione, ad esempio stipendi, volumi di annunci di lavoro e tendenze del settore. 
• Strutturati: Dati che si adattano perfettamente a un foglio di calcolo, come i punteggi attitudinali, i punteggi delle valutazioni delle prestazioni o i tassi di assenteismo.
• Non strutturati: Dati più difficili da classificare, come le conversazioni via e-mail, i post sui social media, i video, i file audio, i filmati delle telecamere a circuito chiuso o le recensioni dei clienti. 

Considerate quale tipo di dati è essenziale per raggiungere gli obiettivi aziendali a lungo termine, quindi elaborate una strategia per estrarli e analizzarli. Ad esempio, alcune organizzazioni utilizzano l'analisi del sentiment guidata dall'intelligenza artificiale per vagliare le e-mail e le conversazioni sui social media.

Decidere dove archiviare i dati 

Una volta deciso quali dati tracciare, è essenziale considerare dove archiviarli al meglio. Se utilizzate già un sistema HRIS, questa potrebbe essere una soluzione ovvia. Altrimenti, dovrete trovare un archivio sicuro per i vostri dati, come un data lake o un magazzino, per garantire che siano accessibili solo a chi ne ha bisogno. Considerate i vantaggi (e gli svantaggi) dell'archiviazione dei dati nel cloud rispetto a quella on-premise. 

Ricordate: Organizzate e pulite regolarmente i vostri dati per garantirne l'accuratezza e la coerenza.

Sviluppare un modello predittivo 

Collaborate con un data scientist per scegliere un modello predittivo adatto alla vostra organizzazione tra i seguenti:   

• Modello di classificazione: Genera una semplice previsione Sì/No sulla probabilità che qualcosa accada; ad esempio, sarà un'assunzione di successo?
• Modello di previsione: Utilizzate questo modello versatile per prevedere eventi futuri, come i tassi di abbandono o il turnover.
• Modello di clustering: Identifica gruppi di oggetti o individui simili, consentendo di individuare potenziali problemi e opportunità.
• Modello degli outlier: Cerca le anomalie nei dati che potrebbero indicare opportunità o problemi. 
• Modello a serie temporali: Prevede i valori futuri sulla base delle tendenze passate. Si può utilizzare per identificare le preferenze dei dipendenti o i cambiamenti di sentiment in un periodo.
• Albero decisionale: Costruisce una serie di domande ad albero di tipo "sì/no" in base ai dati inseriti. Si usa per identificare i rischi potenziali o le probabilità. 
• Rete neurale: Individua modelli collegando diversi tipi di dati. Utilizzatela per personalizzare le strategie HR o creare pipeline di talenti.
• Modello lineare generale: Identifica le relazioni tra più variabili ed è ideale per individuare le correlazioni. 
• Modello con incremento del gradiente: Combina diversi modelli deboli per crearne uno più forte. Si usa per prevedere la soddisfazione dei dipendenti o il potenziale di rendimento. 
• Modello Profeta: Prevede eventi futuri, in particolare quando c'è una componente stagionale, come la misurazione della produttività durante le festività natalizie. 

🏢 3 Esempi concreti di aziende di successo che sfruttano la potenza delle analisi predittive 

Google prevede la qualità delle assunzioni 

Google ha provato a lungo diverse strategie di reclutamento, tra cui l'attenzione all'esperienza educativa o la richiesta ai candidati di completare puzzle complessi. Ma i risultati erano deludenti. I candidati assunti mancavano di competenze di squadra e non avevano le caratteristiche necessarie per avere successo nell'organizzazione. 

Il gigante dei motori di ricerca si è invece concentrato sull'assunzione dei migliori candidati del settore e sul loro mantenimento. Tuttavia, il sistema iniziale richiedeva molte risorse, per cui si è passati a un processo di assunzione predittivo basato su una meta-analisi di Frank Schmidt e John Hunter su come le valutazioni prevedono le prestazioni. Questo approccio basato sui dati comprende l'utilizzo di campioni di lavoro, colloqui strutturati con domande coerenti e test sulle capacità cognitive. 

In Regole del lavoro: Insights from Inside Google That Will Transform How You Live and Lead, Laszlo Bock spiega come funzionano questi test, 

"Sono predittivi perché l'abilità cognitiva generale include la capacità di apprendere e la combinazione di intelligenza grezza e capacità di apprendere farà sì che la maggior parte delle persone abbia successo nella maggior parte dei lavori".

Google ha ridotto del 75% il tempo dedicato al reclutamento e gode di una maggiore qualità delle assunzioni. 

BestBuy estrae i dati di engagement per prevedere i ricavi 

BestBuy, un rivenditore di elettronica, ha utilizzato l'analisi predittiva per determinare la correlazione tra coinvolgimento e vendite nei negozi. L'analisi ha rivelato che un aumento dello 0,1% del coinvolgimento può portare a un notevole incremento di 100.000 dollari di fatturato per negozio.

A seguito di questa importante scoperta, BestBuy ha iniziato a misurare regolarmente il coinvolgimento e a identificare i fattori che lo determinano. In questo modo ha potuto implementare strategie HR in grado di aumentare il coinvolgimento e i ricavi del negozio. 

Credit Suisse identifica i trend di abbandono dei dipendenti 

Il Credit Suisse ha analizzato i dati sulla rotazione dei dipendenti per identificare i motivi principali per cui i suoi dipendenti si licenziano. Per affrontare i problemi di retention, i manager di linea hanno esaminato i dati ciechi. Inoltre, hanno ricevuto una formazione specialistica su come dissuadere i top performer dal cercare lavoro altrove.

Questo progetto predittivo è stato salutato come un successo dopo aver fatto risparmiare alla banca d'investimento 70 milioni di dollari in costi di reclutamento e onboarding ogni anno. 

Scoprite qui altri incredibili esempi di strategia delle persone sul campo. 

➡️ Raccogliere e analizzare dati significativi con Zavvy

L'analisi predittiva si basa su informazioni di qualità, che iniziano con metodi solidi di raccolta dei dati. Zavvy offre una selezione di strumenti per supportare la vostra organizzazione lungimirante e creare esperienze positive per i dipendenti. 

• Analytics: visualizzate i dati che contano attraverso i nostri cruscotti personalizzabili. Filtrate i dati chiave, tra cui le statistiche sui compensi, le date di assunzione, i tassi di abbandono, le informazioni demografiche e le statistiche sui manager.  
• Sondaggi a impulsi: Verificate regolarmente i vostri dipendenti per individuare tendenze e sentimenti e intervenire su opportunità o problemi. 
• Feedback sulle prestazioniRaccogliere e valutare i dati sui cicli di revisione, sui progressi di sviluppo e sui KPI individuali.
• Onboarding: analizzate la rapidità con cui i nuovi assunti si ambientano e diventano produttivi. 
• Gestione dell'apprendimento: capire quanto i vostri studenti sono impegnati con i materiali di formazione e i contenuti dei corsi e se stanno facendo progressi sostanziali verso i loro obiettivi di sviluppo. 

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❓ FAQ

Scoprite alcune delle domande più frequenti sull'analisi predittiva nelle risorse umane.

Esistono tecniche di analisi consigliate per l'analisi predittiva delle risorse umane?

Per i dipartimenti HR sono disponibili diversi strumenti e tecniche di analisi predittiva, come l'analisi di regressione, gli algoritmi di apprendimento automatico e il text mining. Gli algoritmi di apprendimento automatico sono utili per analizzare grandi insiemi di dati. Allo stesso tempo, il text mining può aiutare a identificare gli schemi nei commenti dei dipendenti o nei sondaggi. 

Perché l'analisi predittiva è importante per le risorse umane? 

Grazie a previsioni basate su dati concreti e a intuizioni attuabili, le risorse umane possono identificare le aree in cui concentrare i propri sforzi e i potenziali problemi che potrebbero emergere dal turnover dei dipendenti o dai livelli di coinvolgimento. Inoltre, i dipartimenti HR possono utilizzare l'analisi predittiva per comprendere meglio la propria forza lavoro, identificare le aree di miglioramento e creare esperienze più gratificanti per i dipendenti. 

Cosa si intende per analisi predittiva? 

L'analisi predittiva è un tipo di analisi dei dati che utilizza i dati storici per prevedere i risultati futuri. Le organizzazioni possono utilizzare l'analisi predittiva per prepararsi meglio alle sfide e alle opportunità future, confrontando le tendenze attuali con quelle passate. L'analisi predittiva può essere utilizzata in diversi settori, dalla finanza alla sanità, per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni basate su dati concreti e migliorare le prestazioni. 

Quali sono le 4 fasi dell'analisi predittiva? 

Le quattro fasi dell'analisi predittiva sono la raccolta e l'organizzazione dei dati, lo sviluppo del modello, la valutazione e la convalida e la distribuzione.

1. La raccolta dei dati consiste nel raccogliere informazioni rilevanti, come il comportamento dei clienti o i modelli di occupazione. 
2. Lo sviluppo del modello comporta la creazione e l'utilizzo di un modello predittivo per fare previsioni accurate. 
3. La valutazione e la validazione si riferiscono alla verifica del modello per garantirne l'accuratezza e l'affidabilità.
4. Il deployment consiste nel mettere in produzione il modello in modo che i decisori possano utilizzarlo. 

Quali sono le metriche di analisi predittiva delle risorse umane?

Le metriche di analisi predittiva delle risorse umane sono punti di dati che possiamo utilizzare per misurare e analizzare le prestazioni dei dipendenti. Tra questi, i tassi di turnover, i livelli di coinvolgimento e la soddisfazione sul lavoro.