Sammanfatta detta blogginlägg med:
Personalanalys anses vara revolutionerande för HR, men en nyligen genomförd undersökning från Deloitte visade att endast 8 % anser att deras organisation är stark inom personalanalys, medan 75 % av företagen anser att det är viktigt att använda personalanalys. Detta visar gapet mellan kravet och implementeringen av analys inom HR.
I dagens konkurrensutsatta och dynamiska landskap brottas HR-chefer med flera utmaningar – att hantera komplexa rekryteringsprocesser, främja en engagerad arbetsplats och följa upp sina framgångar med de investerade ansträngningarna, samt öka medarbetarnas produktivitet genom att mäta effektiviteten av sina kompetensutvecklingsprogram.
Därför är personalanalys avgörande för affärsframgång och alla framtida strategier, och HR-avdelningens ansvar är att framstå som ett strategiskt kompetenscentrum inom moderna organisationer.
HR-analysverktyg kan ge evidensbaserad insikt i grundläggande frågor inom områden som rör bättre anställningsbeslut, minskad personalavgång och ökat medarbetarengagemang, bland annat.
Den kritiska utmaningen för företag är hur man bygger upp den önskade kapaciteten inom personalanalys.
I dagens konkurrensutsatta och dynamiska landskap brottas HR-chefer med flera utmaningar – att hantera komplexa rekryteringsprocesser, främja en engagerad arbetsplats och följa upp sina framgångar med de investerade ansträngningarna, samt öka medarbetarnas produktivitet genom att mäta effektiviteten av sina kompetensutvecklingsprogram.
Dataanalys avser den övergripande uppsättning av teknologier, statistiska tekniker och processer som hjälper HR-personal att samla in data från flera källsystem, skapa datamodeller för att bygga komplex logik och sedan kommunicera HR-analysinsikterna på det mest effektiva sättet, vilket hjälper HR att fatta bättre beslut och leder till förbättrad avkastning på investeringar i personal.
HR-analys är en disciplin inom dataanalys som hänvisar till den övergripande uppsättningen av teknologier, statistiska tekniker och processer som hjälper HR-personal att samla in data från flera källsystem, skapa datamodeller för att bygga komplex logik och sedan kommunicera HR-analysinsikter på det mest effektiva sättet. En nyligen genomförd undersökning av LinkedIn visar att det har skett en massiv ökning med 242 % i kravet på dataanalysfärdigheter från HR-proffs.
Arbetar med personalanalys för att hjälpa HR att fatta bättre beslut, vilket leder till förbättrad personalomsättning och medarbetarprestation för bättre avkastning på investeringar.
HR Analytics-instrumentpanelen kan ge viktiga insikter för att förbättra befintliga HR-processer:
- Hur ser trenden för antalet anställda ut under kvartalet/året på olika platser?
- Hur mycket kostar det företaget att anställa nya medarbetare?
- Vad är avgångstrenden kontra tid sedan senaste befordran för anställda?
- Vilka är de demografiska faktorerna bakom höga prestationer bland anställda? (kvalifikation/tillhörighet till en viss plats/har arbetat på ett specifikt företag)
- Hur många och vilken procentandel högpresterande anställda lämnar organisationen inom en given period?
- Hur hänger teamets prestation ihop med mångfald i ledningsgruppen?
- Vilken inverkan har kompetensutveckling på prestanda?
- Leder högre individuell lön till högre individuell prestation?
Är du orolig för Churn i din organisation?
Lär dig hur vi använder prediktiv analys för att förutsäga om anställda sannolikt kommer att sluta, för att vidta förebyggande åtgärder innan det är för sent.
Data finns ofta i flera silos inom olika applikationer och system. Därför är den primära utmaningen hur man integrerar data från dessa platser och säkerställer tröskelnivåerna för datahelhet, integritet och renhet.
Fel i data kommer direkt att påverka kvaliteten på insikterna som härrör från analysmodellen. Därför är det mycket viktigt att utföra detta steg med noggrannhet så att användarna kan lita på kvaliteten på HR-mätvärden som levereras av modellen.
Annars kommer det ordspråket ”skräp in, skräp ut” att skapa en negativ uppfattning bland intressenterna om analysernas effektivitet, vilket begränsar dess förmåga att expandera.
Insikter från personalanalys måste kommuniceras via de mest effektiva kanalerna, om möjligt i realtid, med hjälp av bästa praxis för datavisualisering och engagerande rapporter, vilket ger en 360-gradersvy över funktionen – för att skapa önskad effekt på beslutsfattandet.
Det kräver rätt datahanteringslösning med en kraftfull motor som kan skapa robusta datamodeller och säkerställa snabb frågeprestanda för att leverera rapportering i realtid.
1. Att göra rätt anställningar
För att förutsäga vem som sannolikt kommer att passa bra. Extrahera viktiga datapunkter från befintlig medarbetardata – såsom kandidaternas demografiska data och tidigare anställningshistorik (identifiera ytterligare datapunkter) för att bygga noggranna och tillförlitliga prediktionsmodeller. Använd denna modell i kandidaternas CV-arkiv för att poängsätta kandidater baserat på hur sannolikt det är att de kommer att passa bra för organisationen.
2. Främja en mycket engagerad arbetsstyrka
Genom att mäta viktiga datapunkter från medarbetarundersökningar, gamification, medarbetarevenemang och deltagande i aktiviteter, samt förslagslådor, kan man ge ett mått på "nöjeskvot" som hjälper organisationen att identifiera vilka områden den behöver investera mer i för att främja högre medarbetarengagemang och tillhörighet.
3. Att behålla högvärdiga anställda med risk för omsättning
Kostnaden för att ersätta en anställd kan vara över 200 % av deras årslön, enligt AmericanProgress.org. Datavetare kan träna maskininlärningsmodellen på befintliga kandidatdatabaser, och mycket exakta och tillförlitliga maskininlärningsmodeller kan distribueras för att identifiera och varna högvärdiga anställda som löper hög risk för churn. Använda associativa regelutvinningsalgoritmer för att identifiera kluster, dvs. anställda som matchar profilen från tidigare churns. Förstå churn efter kön, CTC, ålder, anställningskohort. Kolla in vår produkt -Early Warning System - om du vill veta mer.
4. Ökad produktivitet
Genom att bygga användbara modeller för att förutsäga produktivitetsskillnader, analysera orsaker som utökad kapacitet, personalomsättning, brist på utbildning etc. och utnyttja kraften i preskriptiv analys för att hjälpa HR-chefer att hålla greppet och proaktivt hantera framtida personalbehov och besvara följande viktiga frågor.
- Vem är det som sannolikt kommer att överträffa?
- Var finns investeringarna/utbildningen som behövs?
- Vilka är framtidens ledare?
- Vilken typ av mentorsprogram passar för varje segment?
Till exempel använde Amway analyser för att identifiera rätt kandidater från interna jobbannonser. Amway kunde anställa en kandidat som var två nivåer lägre i organisationshierarkin för den önskade tjänsten. Hans beteende- och prestationsindikatorer visade att han passade perfekt, så han blev befordrad.
För att säkerställa att analyser konsumeras på önskat sätt bör de inte enbart behandlas som en investering i teknik. Det kan i många fall kräva ett storskaligt och grundläggande skifte i organisationens paradigm och kultur. Designen måste införliva bästa praxis. Lösningsingenjörerna behöver först förstå vilken typ av insikter som HR-ledarna behöver – varje organisation är unik. Målet med analyser kommer att misslyckas om de inte tar upp de frågor de letar efter svar på.
De behöver bedöma vilken teknik som passar bra – genom att förstå hur tekniskt kunniga användarna är och på vilka plattformar insikterna kommer att konsumeras. Du kan överväga att bädda in rapporterna (ge hyperlänkar) och dashboards direkt i användarportalerna för att ge användaren tillgång till analyser direkt. Med den önskade nivån av ökad hastighet och flexibilitet för beslutsfattande avgörande, måste organisationer också säkerställa stark styrning för att kontrollera åtkomsten till tvärfunktionella datatillgångar. Det kommer att bidra till att hantera riskerna och säkerställa ett ansvarsfullt införande av denna teknik.
Affärsdynamiken förändras snabbt. Proaktivt beslutsfattande, underlättat av analyser, är ett viktigt behov. Annars riskerar organisationer att hamna på efterkälken. Du måste vara uppdaterad om trenderna inom analyser för att kunna ligga i framkant. För att förstå hur omvälvningarna kommer att påverka din verksamhet och hur dina konkurrenter utnyttjar dem för att driva framgång.
Öka din ROI på HR-analys
Letar du efter ett konceptuellt ramverk, en metod och verktyg för att hantera HR-analys? Fortsätt läsa
Genom att följa bästa praxis för att utforma system för tidig varning använder vi vårt ramverk för att hantera revision, felhantering och schemaläggning för att spåra effektivitet i realtidsanalys av personal för att ge insyn i kostnaderna. Vi har arbetat med ledande aktörer för att leverera banbrytande HR-lösningar och hjälpa dem att få insikter över hela anställnings- till pensioneringscykeln.
Vår lösning hjälper dig att analysera orsaken och när olika parametrar påverkas, vilket hjälper dig att fatta bättre beslut varje gång.
Låt oss bara veta, så bokar vi gärna en demo åt dig .