İK'da Tahmine Dayalı Analiz: Faydalar, Modeller ve Gerçek Hayattan Kullanım Örnekleri

Bir kredi kartı başvuru sahibi olarak yolculuğunuzu hayal edin. Bir başvuru formu dolduracaksınız ve kredi veren kuruluş kişisel bilgilerinizi inceleyecek. Kredi geçmişinizi kontrol edecekler, gerekli kredi puanlarıyla uyumlu olup olmadığına bakacaklar ve başvurunuzu kabul edip etmemeye karar verecekler.

Bu, kredi itibarınızı belirlemek için kullandıkları denenmiş ve test edilmiş bir stratejidir ve tamamen veri analizine dayanır .

Neden bu yaklaşım? Borç veren, paralarına karşı ne kadar sorumlu olacağınızı tahmin etmelidir. Verileri, kredi kartı geri ödemelerinizi yapıp yapmayacağınızı tahmin etmek ve onlar için ne kadar riskli olduğunuzu hesaplamak için kullanırlar. 

Tahmine dayalı analitiğin herhangi bir iş alanında nasıl çalıştığının özü de budur.

Bu kılavuzda, İK'da tahmine dayalı analizin birçok kullanım alanı ve bir kuruluşa sağladığı faydalar da dahil olmak üzere, bu analizi inceleyeceğiz. 

📊 İK'da tahmine dayalı analizi nasıl tanımlıyorsunuz? 

Tahmine dayalı analitik, gelecekteki potansiyel sonuçları belirlemek için mevcut veya geçmiş verileri, istatistiksel algoritmaları ve makine öğrenimi tekniklerini kullanır. İK'da, geçmiş performansa, demografik özelliklere veya diğer faktörlere dayalı olarak çalışan davranışını tahmin etmek için tahmine dayalı analizi kullanabiliriz. Bu, İK uzmanlarının gelecekteki eğilimleri öngörmesine ve buna göre plan yapmasına yardımcı olur. 

Tahmine dayalı analitik nasıl çalışır? 

Tahmine dayalı analitik bilime dayalıdır, ancak birçok yönden, geçmiş deneyimlerden öğrenme ve gelecekteki olayları tahmin etme yönündeki doğal insan içgüdüsünü taklit eder. 

Örnek 1: Eğer bir çocuk okulda gömleğini içine sokmadığı için defalarca ceza alırsa, ideal olarak, gelecekteki cezaların olasılığını azaltmak için gömleğini içine sokmayı çabucak öğrenecektir. 

Örnek 2: Bir satış temsilcisi belirli bir satış tekniğiyle başarılı olursa, başarı oranını en üst düzeye çıkarmak için muhtemelen bu tekniği tekrar tekrar uygulayacaktır. 

Tahmine dayalı analitik de benzer şekilde çalışır, ancak içgüdülerimize veya sezgilerimize güvenmek yerine anlamlı içgörüler elde etmek için verileri kullanırız. Farklı faktörlerin nasıl etkileşime girdiğini inceler ve gelecek hakkında bilinçli kararlar almak için geçmiş kalıpları tanımlar. 

🆚 İK'da tanımlayıcı ve öngörücü ve kuralcı analitik

İK'da üç ana analitik türü vardır: tanımlayıcı, öngörücü ve kuralcı.

İK ekiplerinin bu analitik tekniklerin her birini nasıl kullanabileceği aşağıda açıklanmıştır. 

Tanımlayıcı analitik 

Tanımlayıcı analitik, eğilimleri belirlemek ve neler olduğuna dair sonuçlar çıkarmak için geçmiş verilere bakar. İK departmanları, işten ayrılma oranları, demografik özellikler ve çalışan performans ölçütlerindeki eğilimleri anlamak için bu tür verilere güvenir. 

Örnek: Çalışanların şirketten neden ayrıldığını belirlemek için bu geçmiş verileri analiz edin ve bu bilgileri elde tutma stratejileri geliştirmek için kullanın.

Tahmine dayalı analitik 

Tahmine dayalı analitik, istatistiksel modellemeye dayalı olarak gelecekteki çalışan davranışlarını veya sonuçlarını tahmin etmek için aynı verileri kullanır . İK departmanları, İK girişimlerinin iş sonuçları üzerindeki etkisini tahmin etmek için bu tekniği kullanabilir. 

Örnek: Diyelim ki yeni bir çalışan takdir programı başlatmayı planlıyorsunuz. Övgü veya olumlu geri bildirim ile çalışan bağlılığının artması arasındaki geçmiş korelasyonları analiz edebilir ve elde tutma ve üretkenlikte iyileşmeler öngörebilirsiniz. 

Kuralcı analitik

Kuralcı analitik, belirli bir sonuca ulaşmak için özel öneriler sunmak üzere değerli veri içgörülerini kullanarak bunu bir adım öteye taşır. İK departmanları, geliştirebileceğiniz alanları belirlemek için kuralcı analitiği kullanabilir. 

Örnek: Veri analizi, belirli ekiplerin performans hedeflerine ulaşamadığını ortaya koyar; İK, çalışanların becerilerini geliştirmek için eğitim ve gelişim programları önermek üzere kuralcı analitiği kullanabilir.

➡️ İK ekiplerinizin çalışması için anlamlı verileri nasıl elde edeceğiniz hakkında daha fazla bilgi edinmek için derinlemesine insan analitiği kılavuzumuzu inceleyin. 

🕵️‍♂️ 6 İK'da öngörücü insan analitiğinin kullanım alanları

Tahmine dayalı analitik çözümler konusunda yeniyseniz, sayılarla hesaplamanın çalışan fonksiyonunuzu destekleyebileceği bu altı temel yöntemden ilham alın. 

Aday bulma ve filtreleme 

Başarılı işe alımların profilini oluşturmak için geçmiş işe alım verilerini kullanın ve bunları beceri seti, eğitim düzeyi ve deneyim gibi faktörlere göre filtreleyin. Ardından, işe alım kararlarınızı bilgilendirmek ve gelecekteki iş performansını tahmin etmek için bu tipik çalışan profillerini kullanın. Bu, İK ekiplerinin işe alım sürecinin her aşamasında doğru kişileri tedarik etmesini sağlar. 

➡️ Bu önemli kararların yetenek yönetimine nasıl uyduğu hakkında daha fazla bilgiyi kapsamlı kılavuzumuzda bulabilirsiniz.

Sosyal profil analizi 

Benzer şekilde, çalışanların sizin için çalışma deneyimleri hakkında nasıl konuştuklarına dair kalıpları belirlemek için sosyal konuşmaları takip edin. Çalışan duyarlılığını ve bağlılığını anlamak için LinkedIn veya Glassdoor gibi platformlarda şirketinizin sosyal profilini analiz edin. Bu tür bir analiz, işveren değer teklifinize genel bir bakış sağlar. Kamuoyundaki imajınızı iyileştirebileceğiniz alanları belirleyebilir. 

Unutmayın: Sosyal medya analizi de müşteri geri bildiriminin ayrılmaz bir parçasıdır, bu nedenle veri noktalarını analiz etmenize ve anlamlı içgörüler elde etmenize yardımcı olacak doğru araçlara yatırım yapmaya değer. 

Toplantı analizi 

Geçmiş toplantılardan katılım ve katılım metriklerini izlemek için toplantı verilerini analiz edin. Bu içgörüler, gelecekteki toplantılarda kimin olumlu katkıda bulunma olasılığının daha yüksek olduğunu belirleyebilir. Bu, İK ekiplerinin ekip dinamiklerini belirlemelerine ve daha iyi iş arkadaşı ilişkileri kurmalarına yardımcı olacaktır.  

Çalışan izleme 

Çalışanların refahı İK departmanları için çok önemli bir odak noktasıdır ve çalışanların zihinsel ve fiziksel sağlığını izlemek için öngörücü araçlar kullanabiliriz. Devamsızlık, izin kullanımı, çalışma saatleri ve nabız anketi verileri gibi belirli veri noktalarını takip ederek çalışan refahının doğru bir resmini oluşturun ve sorunları ele almak için girişimler geliştirin. 

Çalışanları elde tutma ve yıpratma riskleri 

İK, hangi çalışanların şirketten ayrılma olasılığının yüksek olduğunu daha iyi anlayabilir ve bu riski azaltmanın yollarını araştırabilir. 

Örnek: Çalışanların çalışma ortamları veya iş rolleri hakkında nasıl hissettiklerine dair kalıpları ortaya çıkarmak için çalışan bağlılığı verilerini analiz edin. Bunlar yüksek işten ayrılma oranlarına katkıda bulunuyor mu? İşten ayrılma oranını azaltmak için iyi zamanlanmış müdahalelerle istifa mektubunun önüne geçin. 

Performans yönetimi 

Performansı takip etmek ve izlemek için verileri kullanarak çalışanlarınızın birincil KPI 'lar için bilinçli bir şekilde çalışıp çalışmadığını keşfedin.

Performans derecelendirmelerini, geri bildirim incelemelerini ve proje tamamlama istatistiklerini analiz etmek, İK ekiplerinin çalışanların başarılı olduğu veya ekstra desteğe ihtiyaç duyduğu alanları belirlemelerine yardımcı olabilir. 

➡️ Rehberimizde yüksek performanslı bir kuruluşun nasıl yönetileceği hakkında daha fazla bilgi edinin. 

🏆 İK'da tahmine dayalı analitik kullanmanın 11 faydası

Tahmine dayalı analitiği bu temel İK süreçlerine dahil ettikten sonra, ödüllerini almaya başlayacaksınız.

İşte bekleyebileceğiniz on bir temel fayda.

Daha hızlı, doğru kararlar 

Veriler, İK ekiplerinin daha iyi kararları daha hızlı almasına yardımcı olur. Tahmine dayalı analitik, çalışan veri noktalarının tarafsız bir görünümünü sağlayarak daha bilinçli ve doğru kararlar alınmasına olanak tanır. CEO Matt TeifkeTeifke Real Estate 'in tahmine dayalı analitiğe nasıl güvendiğini açıklıyor: 

"İK ekibimiz, veriye dayalı karar verme sürecine yatırım yaparak ve işgücümüzü daha iyi anlamak için tahmine dayalı analitik ve makine öğreniminden yararlanarak bu eğilimi benimsiyor. Ayrıca, büyük miktarlardaki çalışan verilerini sıralamak ve daha kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlamak gibi belirli İK görevlerini otomatikleştirmek için yapay zekanın (AI) potansiyel kullanımını araştırıyoruz."

Daha az insan hatası örneği 

Veriye dayalı içgörüler, çalışan ekiplerinizin zorlukları ortaya çıkmadan önce tahmin etmesini ve bunlara hazırlanmasını sağlar. Bu da maliyetli insan hataları riskini azaltır.

Geliştirilmiş aday deneyimi 

Adayları filtrelemek için tahmine dayalı analitik kullanmak, İK ekiplerinin yalnızca en nitelikli kişilerle görüşmesini sağlar. Daha hızlı işe alım kararları alacak, reddedilen adaylara geri bildirim verileri sağlayacak ve genel aday deneyimini iyileştireceklerdir.

Daha iyi risk yönetimi 

Potansiyel tehlikeleri belirleyerek ve bunları en aza indirmek için önleyici tedbirler alarak sağlık ve güvenlik risklerini azaltmak için proaktif adımlar atın.

Örnek: Çalışanlar için güvenlik eğitimi verebilir veya güvenlik protokollerini güncelleyebilirsiniz. Yüksek riskli bireyleri veya grupları belirlemek için analitiği kullanın ve olayların meydana gelmesini önlemek için hedefe yönelik müdahaleler sağlayın.

Geliştirilmiş üretkenlik 

İş akışlarını optimize etmek ve üretkenliği teşvik edebileceğiniz alanları belirlemek için proje kaynak verilerini veya çalışan geri bildirimlerini kullanın. Veriler, ekip işbirliğini, iletişimi ve çıktıyı iyileştiren değerli içgörüler sağlayarak ekiplerin projelere ayak uydurmasını sağlar ve mutlu müşterilerle sonuçlanır.

Daha güçlü çalışanları elde tutma stratejileri 

Hangi faktörlerin yeteneklerin elde tutulmasına katkıda bulunduğunu belirlemek için çalışan davranışlarındaki kalıpları ortaya çıkarın. Buradan hareketle, yüksek performanslı çalışanların bağlılığını, motivasyonunu ve daha güçlü bir işyeri kültürünün parçası olmasını sağlamak için ücret şeffaflığı veya kariyer ilerleme fırsatları gibi stratejiler geliştireceksiniz.

Doğru iş geliri tahminleri 

İşçilik maliyetleri ve çalışan performans ölçümleri gibi verileri analiz ederek gelecekteki işletme gelirlerini tahmin edin. Bu iki veri noktası arasındaki bağlantı, önemli iş kararlarının kar hanesini nasıl olumlu etkilediğine dair içgörü sağlayabilir.

Çalışan sorunları için proaktif strateji 

Çalışanları etkileyen temel iş sorunlarını anlamak için çalışan duyarlılığı verilerini analiz edin. Bunu yaparak İK ekipleri, iş memnuniyetsizliği veya tükenmişlikle ilgili sorunları ele almak için proaktif insan stratejileri geliştirebilir.

Stratejik beceri geliştirme ve işe alma kararları 

Mevcut yeteneklerinizin becerilerini geliştirmek veya dışarıdan işe alım yapmak arasında karar vermeye çalışmak kafa karıştırıcı olabilir. Veriler, daha stratejik insan politikaları oluşturmanızı sağlayarak hangi yolun genel üretkenliği ve karlılığı önemli ölçüde etkileyeceğine karar vermenizi kolaylaştırır. 

Geliştirilmiş şirket kültürü 

Şirket kültürünü ölçmek ve çalışanların çalışma ortamlarında kendilerini güvende hissedip hissetmediklerini ve kendilerini ifade edip edemediklerini veya kültürünüzün yenilenmeye ihtiyacı olup olmadığını anlamak için verileri kullanın. Doğru içgörülerle, daha iyi bir aidiyet duygusunu ve güçlü bir ekip ruhunu teşvik eden girişimler oluşturabilirsiniz.

Tutarlı hibrit kurulum 

Çalışanların geri bildirimlerini ve tercihlerini dikkate alarak uzaktan çalışma ile ofis içi çalışma arasında sorunsuz bir geçiş yaratmak zor olabilir. Matthew RamirezParaphrase Tool'un CEO' su şöyle açıklıyor, 

"Hibrit çalışma ortamları, çalışanlar için her alanda tutarlılık yaratmaya çalışan yöneticiler için zorluk teşkil ediyor. İK ekiplerinin benimsediği bir trend, nerede çalışırlarsa çalışsınlar çalışanlar için tutarlı bir dizi beklenti geliştirmektir. Çalışanlar ister ofisten ister evden çalışıyor olsunlar, kendilerinden ne beklendiğini, performanslarının nasıl ölçüleceğini ve iş-yaşam dengelerinin ne olduğunu bilmeleri önemlidir."

Tahmine dayalı analitiği kullanarak mevcut iş gücü dinamiklerini daha iyi anlayacak ve herkes için işe yarayan bir hibrit kurulum oluşturacaksınız. 

💼 Başarılı bir tahmine dayalı İK analitiği sistemi uygulamak için 6 adım

İK liderleri, kuruluşları için başarılı bir tahmine dayalı analitik sistemi başlatmak üzere aşağıdaki altı adımı kullanabilir.

Kristal netliğinde iş hedefleri tanımlayın 

Bir yol haritası her şeydir. Ekibinizin hedeflerini tahmine dayalı analitikle tanımlayarak işe başlayın ve bunların kuruluşun genel hedefleriyle uyumlu olduğundan emin olun. 

Örnek: Diyelim ki çalışan kaybını azaltmak istiyorsunuz. İşten ayrılma oranını üç ay içinde %10 azaltmak gibi net hedefler ve amaçlar belirleyin, ardından hedefinize ulaşmak için izlemek istediğiniz İK metriklerini belirleyin. 

Veri etiğini göz önünde bulundurun 

Tahmine dayalı analitik modelleri geliştirirken veri etiği ilk akla gelen konulardan biri olmalıdır. Veri analizi yoluyla ortaya çıkarılan tüm içgörülerin ayrımcı olmamasını sağlarken çalışan verilerinin gizliliğini ve güvenliğini göz önünde bulundurmak çok önemlidir. Kontrol ettiğiniz bilgileri anlamak için bir veri envanteri çıkararak işe başlayın. Kogan Page, Limited tarafından hazırlanan"Veri odaklı İK: Performansı artırmak için analitik ve metrikler nasıl kullanılır?

"Hangi verilere sahip olduğunuzdan tam olarak emin değilseniz, verileri düzgün bir şekilde koruyamaz veya iyi bir veri yönetişimi uygulayamazsınız. Bu özellikle İK ekipleri için bir zorluk olabilir çünkü çalışanlarla ilgili veriler İK ekibinin dışında her türlü departman ve sistemde bulunabilir." 

Çalışan verilerini depolamanın sonuçlarını ve bu verileri nasıl işlediğinizi veya paydaşlara nasıl sunduğunuzu anlamak için her zaman uyum departmanlarınız ve hukuk ekiplerinizle birlikte çalışın. Yasaların bölgenize ve hatta ABD'de eyaletten eyalete önemli ölçüde değiştiğini unutmayın.

Analitik yetkinliklerini geliştirin

İK ekibiniz anlamlı kararlar almak için verileri kullanırken ve yorumlarken kendinden emin olmalıdır. Bir Gallup makalesi açıklıyor, 

"İK çok fazla veriyle (genellikle yüzeysel verilerle) ve yeterli ya da doğru rehberlik olmadan hızla batağa saplandı. Sayıların ne anlama geldiğinden emin değilseniz, sayılara dayalı veri odaklı kararlar almak zordur."

İnsan Kaynakları (İK) departmanınız henüz gerekli becerilerle donatılmadıysa, saflarınıza katılması için bir veri bilimcisini işe almayı düşünün. 

➡️ Kurumunuzda bir veri bilimcisini nasıl etkili bir şekilde işe alacağınızı öğrenin. 

Öncelikli verilerinizi seçin 

Hedeflerinizi etkili bir şekilde ölçmek için hangi veri noktalarına ihtiyacınız olduğuna ve bunları nerede bulacağınıza karar verin. İK verileri tipik olarak aşağıdaki kategorilere ayrılır: 

• Dahili: Çalışan bağlılığı puanları gibi kuruluşunuzla ilgili veriler. Verileri diğer kuruluşlarla karşılaştırmanız gerekiyorsa bu sınırlı olabilir.
• Harici: Kuruluşunuzun dışındaki kaynaklardan gelen veriler - örneğin maaşlar, iş ilanı hacimleri ve sektör eğilimleri. 
• Yapılandırılmış: Beceri yetenek puanları, performans değerlendirme puanları veya devamsızlık oranları gibi bir elektronik tabloya düzgün bir şekilde sığan veriler.
• Yapılandırılmamış: E-posta konuşmaları, sosyal medya gönderileri, videolar, ses dosyaları, CCTV görüntüleri veya müşteri yorumları gibi kategorize edilmesi daha zor olan veriler. 

Uzun vadeli iş hedeflerinize ulaşmak için hangi veri türünün gerekli olduğunu düşünün, ardından bunları çıkarmak ve analiz etmek için bir strateji geliştirin. Örneğin, bazı kuruluşlar e-postaları ve sosyal medya konuşmalarını incelemek için yapay zekaya dayalı duygu analizi kullanmaktadır.

Verilerinizi nerede saklayacağınıza karar verin 

Hangi verileri takip edeceğinize karar verdikten sonra, bu verileri en iyi nerede saklayacağınızı düşünmeniz çok önemlidir. Zaten bir HRIS kullanıyorsanız, bu bariz bir çözüm olabilir. Aksi takdirde, verilerinize yalnızca ihtiyacı olanların erişebilmesini sağlamak için veri gölü veya deposu gibi güvenli bir depo bulmanız gerekecektir. Verilerinizi şirket içinde depolamak yerine bulutta depolamanın avantajlarını (ve dezavantajlarını) göz önünde bulundurun. 

Unutmayın: Doğruluk ve tutarlılığı sağlamak için verilerinizi düzenli olarak düzenleyin ve temizleyin.

Tahmine dayalı bir model geliştirin 

Aşağıdakilerden biri arasından kuruluşunuza uygun bir tahmin modeli seçmek için bir veri bilimciyle birlikte çalışın:   

• Sınıflandırma modeli: Bu, bir şeyin muhtemelen gerçekleşip gerçekleşmeyeceğine dair basit bir Evet/Hayır tahmini oluşturur; örneğin, başarılı bir işe alım olacak mı?
• Tahmin modeli: Bu çok yönlü modeli, yıpranma oranları veya ciro gibi gelecekteki olayları tahmin etmek için kullanın.
• Kümeleme modeli: Bu, benzer nesnelerden veya bireylerden oluşan grupları tanımlayarak potansiyel sorunları ve fırsatları belirlemenize olanak tanır.
• Aykırı değerler modeli: Bu, verilerinizde fırsatlara veya sorunlara işaret edebilecek anormallikleri arar. 
• Zaman serisi modeli: Bu, geçmiş eğilimlere dayanarak gelecekteki değerleri tahmin eder. Bir dönem boyunca potansiyel çalışan tercihlerini veya duyarlılık değişikliklerini belirlemek için kullanın.
• Karar ağacı: Bu, veri girdilerine dayalı olarak ağaç benzeri bir dizi evet/hayır sorusu oluşturur. Potansiyel riskleri veya olasılıkları belirlemek için kullanın. 
• Sinir ağı: Bu, farklı veri türlerini birbirine bağlayarak kalıpları tespit eder. İK stratejilerini kişiselleştirmek veya yetenek boru hatları oluşturmak için kullanın.
• Genel doğrusal model: Bu, çoklu değişkenler arasındaki ilişkileri tanımlar ve korelasyonları belirlemek için idealdir. 
• Gradyan destekli model: Bu, daha güçlü bir model oluşturmak için birkaç zayıf modeli birleştirir. Çalışan memnuniyetini veya performans potansiyelini tahmin etmek için kullanın. 
• Peygamber modeli: Bu, özellikle tatil sezonunda verimliliğin ölçülmesi gibi mevsimsel bir bileşen olduğunda gelecekteki olayları tahmin eder. 

🏢 3 Tahmine dayalı analitiğin gücünden yararlanan başarılı şirketlerin sahadaki örnekleri 

Google işe alım kalitesini tahmin ediyor 

Google uzun süredir eğitim deneyimine odaklanmak ya da adaylardan karmaşık bulmacaları tamamlamalarını istemek gibi farklı işe alım stratejileri denemişti. Ancak sonuçlardan hayal kırıklığına uğradılar. İşe aldıkları adaylar ekip becerilerinden yoksundu ve organizasyonda başarılı olmak için gerekli niteliklere sahip değillerdi. 

Bunun yerine arama motoru devi, sektördeki en iyi adayları işe almaya ve onları orada tutmaya odaklandı. Ancak, ilk sistemleri yoğun kaynak gerektirdiğinden, Frank Schmidt ve John Hunter 'ın değerlendirmelerin performansı nasıl tahmin ettiğine ilişkin meta analizine dayanan tahmine dayalı bir işe alım sürecine geçtiler. Bu veri odaklı yaklaşım, iş örneklerinin, tutarlı sorular içeren yapılandırılmış mülakatların ve bilişsel yetenek testlerinin kullanılmasını içeriyor. 

İş Kuralları'nda: Google'ın İçinden Yaşam ve Liderlik Şeklinizi Dönüştürecek Bilgiler'de Laszlo Bock bu testlerin nasıl çalıştığını açıklıyor, 

"Genel bilişsel yetenekler öğrenme kapasitesini de içerdiğinden ve ham zeka ile öğrenme yeteneğinin birleşimi çoğu insanı çoğu işte başarılı kılacağından, bunlar tahmin edici niteliktedir."

Google, işe alım için harcanan zamanı %75 oranında azalttı ve daha yüksek kalitede işe alım gerçekleştirdi. 

BestBuy gelir tahmini için etkileşim verilerini çıkarıyor 

Bir elektronik perakendecisi olan BestBuy, etkileşim ve mağaza satışları arasındaki korelasyonu belirlemek için tahmine dayalı analitik kullandı. Analizleri, etkileşimde yalnızca %0,1'lik bir artışın mağaza başına gelirde 100.000 $'lık kayda değer bir artışa yol açabileceğini ortaya koydu.

Bu önemli bulgunun bir sonucu olarak BestBuy, bağlılığı düzenli olarak ölçmeye başladı ve bağlılığı artıran faktörleri belirledi. Bu sayede bağlılığı ve mağaza gelirini artıran İK stratejileri uygulayabildiler. 

Credit Suisse çalışan yıpranma eğilimlerini belirliyor 

Credit Suisse, çalışanlarının işten ayrılmasının temel nedenlerini belirlemek için çalışan kayıp verilerini analiz etti. Elde tutma sorunlarının üstesinden gelmek için, bölüm yöneticileri kör verileri gözden geçirdi. Ayrıca, en iyi performans gösterenleri başka bir yerde iş aramaktan nasıl caydıracakları konusunda uzman eğitimi aldılar.

Bu tahmine dayalı proje, yatırım bankasının her yıl işe alma ve işe yerleştirme maliyetlerinde 70 milyon dolar tasarruf sağlamasının ardından başarılı olarak nitelendirildi. 

Sahadaki inanılmaz insan stratejisi örneklerini buradan öğrenin. 

➡️ Zavvy ile anlamlı veriler toplayın ve analiz edin

Tahmine dayalı analitik, sağlam veri toplama yöntemleriyle başlayan kaliteli bilgiye dayanır. Zavvy, ileri görüşlü kuruluşunuzu desteklemek ve olumlu çalışan deneyimleri yaratmak için çeşitli araçlar sunar. 

• Analitik: özelleştirilebilir gösterge tablolarımız aracılığıyla önemli verileri görüntüleyin. Ücret istatistikleri, işe alım tarihleri, yıpranma oranları, demografik bilgiler ve yönetici istatistikleri gibi temel verileri filtreleyin.  
• Nabız anketleri: Eğilimleri ve duyarlılıkları tespit etmek ve fırsatlar veya sorunlar konusunda harekete geçmek için çalışanlarınızla düzenli olarak görüşün. 
• Performans geri bildirimiİnceleme döngüleri, gelişim ilerlemesi ve bireysel KPI'lara ilişkin verileri harmanlamak ve değerlendirmek
• İşe Alım: Yeni katılımcılarınızın ne kadar çabuk yerleştiğini ve üretken hale geldiğini analiz edin. 
• Öğrenme yönetimi: Öğrencilerinizin eğitim materyalleri ve kurs içeriği ile ne kadar ilgili olduklarını ve gelişim hedeflerine doğru önemli bir ilerleme kaydedip kaydetmediklerini anlayın. 

📅 Zavvy'yi bugün test sürüşüne çıkarmak için bir demo rezervasyonu yapın.

❓ SSS

İK'da tahmine dayalı analitik hakkında en sık sorulan sorulardan bazılarına göz atın.

Tahmine dayalı İK analitiğinde kullanabileceğiniz önerilen analiz teknikleri var mı?

İK departmanları için regresyon analizi, makine öğrenimi algoritmaları ve metin madenciliği gibi çeşitli tahmine dayalı analitik araçları ve teknikleri mevcuttur. Makine öğrenimi algoritmaları büyük veri kümelerini analiz etmek için kullanışlıdır. Aynı zamanda metin madenciliği, çalışan yorumlarındaki veya anketlerindeki kalıpları belirlemeye yardımcı olabilir. 

İK'da tahmine dayalı analitik neden önemlidir? 

İK, kanıta dayalı tahminler ve eyleme geçirilebilir içgörüler kullanarak çabalarını odaklamaları gereken alanları ve çalışan devri veya bağlılık seviyelerinden kaynaklanabilecek potansiyel sorunları belirleyebilir. Ayrıca İK departmanları, işgücünü daha iyi anlamak, iyileştirme alanlarını belirlemek ve daha ödüllendirici çalışan deneyimleri oluşturmak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. 

Tahmine dayalı analiz ile ne kastedilmektedir? 

Tahmine dayalı analiz, gelecekteki sonuçları tahmin etmek için geçmiş verileri kullanan bir veri analitiği türüdür. Kuruluşlar, mevcut ve geçmiş eğilimleri karşılaştırarak gelecekteki zorluklara ve fırsatlara daha iyi hazırlanmak için tahmine dayalı analitiği kullanabilir. Tahmine dayalı analiz, kuruluşların kanıta dayalı kararlar almasına ve performansı artırmasına yardımcı olmak için finanstan sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörlerde kullanılabilir. 

Tahmine dayalı analitiğin 4 adımı nedir? 

Tahmine dayalı analitiğin dört adımı veri toplama ve düzenleme, model geliştirme, değerlendirme ve doğrulama ile dağıtımdır.

1. Veri toplama, müşteri davranışı veya istihdam modelleri gibi ilgili bilgilerin toplanmasını içerir. 
2. Model geliştirme, doğru tahminler yapmak için bir tahmin modeli oluşturmayı ve kullanmayı içerir. 
3. Değerlendirme ve doğrulama, doğruluk ve güvenilirliği sağlamak için modelin test edilmesini ifade eder.
4. Dağıtım , karar vericilerin kullanabilmesi için modelin üretime geçirilmesinden oluşur. 

İK tahmine dayalı analitik metrikleri nelerdir?

İK tahmine dayalı analitik metrikleri, çalışan performansını ölçmek ve analiz etmek için kullanabileceğimiz veri noktalarıdır. Bunlar, diğerlerinin yanı sıra ciro oranlarını, bağlılık seviyelerini veya iş memnuniyetini içerebilir.