Пять способов, как HR могут усилить people analytics

Перевод статьи Five ways HR can better leverage people analytics. 

Следите за статьями в нашем телеграм канале HR-аналитики. Не забывайте про Он-лайн курсы по HR-аналитике

1. Принципы создания HR-дашбордов в excel
2. Принципы создания и анализа корпоративных опросов
3. Профиль успешного сотрудника: драйверы эффективности
4. Текучесть персонала по-новому: расчет среднего срока жизни в Excel
5. Он-лайн курс "Введение в R для HR" 
6. Анализ дожития / Survival analysis (в HR)

Пять способов, как HR могут усилить people analytics

People analytics - критически важный компонент для улучшения полного жизненного цикла сотрудников, но многие компании не используют ее в полной мере. Здесь профессор В. Чарльз, директор по аналитике, и Питер Доррингтон, директор по стратегии, Anthrolytics Ltd описывают пять ключевых областей, в которых человеческая аналитика может применяться для повышения продуктивности, производительности и эффективности.

В последние годы все большее число компаний начали использовать people analytics, чтобы лучше понимать свою рабочую силу и управлять ею - и на то есть веские причины. Сотрудники являются самым большим активом компании и часто являются ее крупнейшими расходами. При хорошей поддержке производительность и продуктивность сотрудников могут повысить устойчивое конкурентное преимущество компании.

People analytics - это использование последних цифровых инноваций для получения статистической информации из данных о сотрудниках для моделирования и оптимизации человеческого капитала организации. Они позволяют лицам, принимающим решения, принимать решения, основанные на фактических данных, которые делают организации более прозрачными, справедливыми, эффективными и продуктивными, а также расширяют возможности сотрудников для личного и профессионального роста.

Инновационная people analytics может помочь менеджерам по персоналу использовать (большие) данные о сотрудниках для принятия решений и достижения операционного превосходства в различных HR-функциях, а также для улучшения полного жизненного цикла сотрудников, в результате чего сотрудники становятся более здоровыми, счастливыми и продуктивными.

Ниже приведены пять ключевых областей HR, в которых может применяться people analytics:

1. Привлечение талантов

Привлечение талантов - это большое дело, особенно с учетом значительных последствий, которые это может иметь для компании. Поиск и найм подходящих людей - это стратегический организационный процесс, который напрямую влияет на производительность и продуктивность компании. Исследование Boston Consulting Group показало, что компании, которые преуспевают в подборе персонала, имеют лучшие экономические показатели.

Тем не менее, эта функция включает в себя большой объем операций с входами, выходами и процессами, которые иногда трудно детализировать, поэтому ими может быть еще сложнее управлять или контролировать. Некоторые говорят, что привлечение талантов - это несложное занятие; с явно понятными показателями для измерения успеха, такими как количество соискателей и количество принятых на работу. Однако в реальности все не так просто. Как привлечь лучших или идеальных талантов? Как вообще определить, что «лучшее» и «идеальное» вообще выглядит? Сколько нужно платить за этот талант? И как вы защищаете свой выбор найма?

Людская аналитика может помочь, давая представление о том, что делает «идеальным» сотрудником. Путем интеграции прогнозной аналитики в процесс найма можно обучить алгоритмы с использованием исторических данных, чтобы рекомендовать наиболее подходящих кандидатов менеджерам по найму.

Кроме того, кадровая аналитика может помочь компаниям решить, каким характеристикам кандидата следует отдавать предпочтение в процессе привлечения талантов, сколько ресурсов следует задействовать для каждого кандидата и как оптимизировать весь процесс найма. Например, это может помочь вам решить, какие инструменты проверки и отбора следует использовать для оценки и сокращения первоначального пула кандидатов.

People analytics включает в себя сочетание обширных теоретических, статистических и бизнес-знаний.

Недавнее исследование показало, что можно предсказать успешный найм кандидата на определенной должности на этапе до приема на работу и использовать прогнозы для разработки глобальной модели оптимизации с использованием подхода предписывающей аналитики с помощью машинного обучения и математического программирования. В конечном итоге people analytics может улучшить общие показатели, такие как время найма и стоимость найма, а также качество найма.

2. Найм и адаптация

Использование возможностей HR-аналитики может помочь организациям ускорить путь кандидата к продуктивности. Адаптация, также известная как организационная социализация, является жизненно важной частью опыта нового сотрудника, поскольку она может повлиять на первоначальное чувство принадлежности, приверженности и успеха сотруднику. Это помогает новым сотрудникам адаптироваться к среде компании, чтобы они могли чувствовать себя вовлеченными и подготовленными к своей работе. При эффективном управлении адаптация может привести к более быстрому обучению сотрудника, что напрямую повлияет на продуктивность организации.

Интересно, что не нужно ждать первого дня кандидата, чтобы начать процесс адаптации. Оценка перед приемом на работу может дать преимущество в понимании сильных и слабых сторон сотрудников, так что действия могут быть предприняты заблаговременно для поддержки развития сотрудников. Людская аналитика может помочь, предлагая индивидуальный процесс адаптации, разработанный с учетом потребностей каждого нового сотрудника.

Например, если данные оценки перед приемом на работу показывают, что новый сотрудник менее квалифицирован в методах решения проблем, то план адаптации, который включает обучение анализу и решению проблем, может быть разработан специально для этого сотрудника. В плане также можно определить тип и количество ресурсов, которые быстрее поддержат кандидата.

3. Обучение

Понятно, что people analytics может помочь организациям глубже понять своих сотрудников. Когда дело доходит до обучения и развития, people analytics также может согласовывать требования к возможностям организации с потребностями обучения отдельных сотрудников. Мягкие навыки, эмоциональный интеллект и лежащие в основе отношения также могут быть оценены и рассмотрены.

Прогнозная кадровая аналитика использует алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы помочь специалистам по персоналу улучшить обучение на рабочем месте, уменьшить предвзятость при оценке кандидатов, а также удержать и мотивировать существующих сотрудников.

Например, предписывающая аналитика может предложить программу обучения для сотрудников, чья продуктивность страдает, чтобы можно было управлять их производительностью, тем самым снижая текучесть кадров. Людская аналитика также может помочь оценить результаты обучения и производительности, чтобы определить, какие программы обучения дают самые высокие результаты.

Кроме того, он может помочь организации отслеживать и применять объективную стратегию карьерного роста, основанную на знаниях, опыте, продемонстрированной компетентности и необходимых и достигнутых результатах. Таким образом, можно устранить важную причину неудовлетворенности сотрудников; чувство несправедливо обойдено.

4. Вовлеченность и мотивация

Вовлеченность сотрудников и их мотивация - это тема, которая привлекла значительное внимание как практиков, так и исследователей, особенно в ответ на нарушение традиционного мира труда, вызванное пандемией. Вопросы о том, где и как сотрудники находят смысл в работе, на протяжении десятилетий интересовали психологов, социологов, экономистов и ученых-организаторов.

Поиск смысла и цели в выполняемой ими работе - это глубоко личный опыт для каждого сотрудника, и не существует такого понятия, как «стандартный сотрудник». Инструменты прогнозной кадровой аналитики могут помочь не только измерить индивидуальный опыт сотрудников в режиме реального времени, но и определить, что в первую очередь способствует вовлеченности и производительности сотрудников, чтобы можно было адаптировать методы для их улучшения.

People analytics может помочь менеджерам по персоналу сосредоточиться на изменении повседневного опыта сотрудников на работе и реализовать действия, которые сделают рабочее место более позитивным, значимым и продуктивным. Он также может помочь организациям измерить свой прогресс в достижении целей разнообразия и инклюзивности, предоставляя объективную и основанную на данных структуру для анализа и целенаправленных действий.

5. Удержание

Традиционно HR-аналитика носит описательный характер, что означает, что прошлые данные о сотрудниках обычно анализируются для выявления закономерностей в таких показателях, как текучесть кадров и удержание. Затем такие шаблоны используются в соответствующей организационной политике, направленной на удержание талантов.

Описательная аналитика не может предсказать будущие результаты на уровне отдельных сотрудников, в отличие от прогнозной кадровой аналитики. Достижения в области искусственного интеллекта и технологий машинного обучения расширили возможности прогнозирования удержания на уровне отдельных сотрудников.

В системе человеческого капитала, основанной на талантах, организациям необходима способность предсказывать, какие сотрудники, обладающие определенными навыками и талантами, с наибольшей вероятностью уйдут. Это жизненно важно, потому что, если организация знает «почему» достаточно рано, она может разработать своевременные меры для повышения удовлетворенности работой, предложить соответствующие стимулы и сдержать отток сотрудников.

Это еще более актуально, если учесть, что исследования показали, что текучесть кадров является контекстно-зависимым явлением. Например, при определенных условиях отношение к работе (например, удовлетворенность) может лучше предсказывать текучесть кадров в одном контексте, чем в другом. Таким образом, имеет смысл, чтобы каждая организация выделяла ресурсы на построение своих собственных моделей удержания.

Исследования показали, что общие переменные, предсказывающие убыль персонала, включают, среди прочего, такие вещи, как стиль управления, оплату и льготы, баланс между работой и личной жизнью, продолжительность перерывов, а также служебные аттестации и продвижение по службе.

Прогнозная кадровая аналитика может помочь выявить скрытые связи между удовлетворенностью сотрудников и другими ключевыми факторами, способствующими текучести кадров.

Резюме

Сегодня многие организации применяют кадровую аналитику, чтобы получить более целостное представление о своем бизнесе и потребностях сотрудников, а также о командных и индивидуальных возможностях. В свою очередь, такое понимание может выявить сильные и слабые стороны и помочь, указав, где необходимы дальнейшие инвестиции в людей.

People analytics включает в себя сочетание обширных теоретических, статистических и бизнес-знаний. Построение модели проходит через различные этапы и несколько итераций, чтобы обеспечить оптимальное соответствие данных; он также включает этап тестирования, на котором модель применяется к реальному набору данных, чтобы определить, насколько точно она может предсказать фактические результаты.

При правильном использовании эти модели могут оптимизировать набор персонала, упростить процесс адаптации, ускорить обучение и развитие, повысить вовлеченность и мотивацию сотрудников, а также сократить отток персонала.

Однако разумно признать пределы имеющихся знаний и передовых технологий. Потому что, как и в случае с любыми другими передовыми статистическими моделями, при неправильном подходе прогнозное моделирование и кадровая аналитика могут включать некоторую степень ошибки. Более того, модели прогнозирования - это не конец, а только средство для достижения лучшей и более устойчивой производительности организации.

Без человеческого толкования, суждения, участия, приверженности, здравого смысла и этических ценностей модели могут быть как бессмысленными, так и бесполезными. Это последний шаг от предсказания к действию, и когда дело доходит до реализации решений, которые могут повлиять на профессиональную и личную жизнь сотрудников, последнее слово в процессе должно принадлежать реальному человеку.