Kako koristiti prediktivnu analitiku za upravljanje ljudskim resursima
Share
Table of Contents
- Uvod
- Šta je prediktivna analitika?
- Prednosti prediktivne analitike u HR-u
- Kako implementirati prediktivnu analitiku u HR
- Primjeri prediktivne analitike u HR
- Zaključak
- Često postavljana pitanja
Uvod
Zamislite situaciju u kojoj možete predvidjeti koji će zaposlenici napustiti vašu kompaniju prije nego što donesu konačnu odluku. Prediktivna analitika omogućava upravo to, pružajući HR menadžerima alate za analizu podataka i donošenje informiranih odluka. Sa sve većim brojem organizacija koje se oslanjaju na podatke za optimizaciju svojih ljudskih resursa, važno je razumjeti kako koristiti prediktivnu analitiku za upravljanje ljudskim resursima (HR).
Ovo je posebno značajno u današnjem poslovnom okruženju gdje se brzo mijenjaju potrebe zaposlenika i tržišta. Prediktivna analitika omogućava organizacijama da ne samo reaguju na trenutne probleme, već i da predviđaju buduće izazove i prilike. Kroz ovaj blog, istražit ćemo ključne aspekte korištenja prediktivne analitike u HR-u, uključujući njene prednosti, kako je implementirati, kao i primjere iz stvarnog života koji ilustriraju njene mogućnosti.
Šta je prediktivna analitika?
Prediktivna analitika koristi historijske podatke, statističke metode i algoritme mašinskog učenja kako bi predvidjela buduće događaje i trendove. U kontekstu ljudskih resursa, to može uključivati predikcije o zaposlenicima koji su skloni napuštanju kompanije, uspješnosti kandidata u procesu zapošljavanja ili potencijalnim problemima u angažmanu zaposlenika.
U osnovi, prediktivna analitika omogućava HR timovima da prepoznaju obrasce u podacima koji mogu pomoći u donošenju strateških odluka. Na primjer, ako podaci pokazuju da zaposlenici koji nisu primili povišicu u određenom vremenskom okviru imaju veću vjerojatnost da će napustiti kompaniju, HR odeljenje može proaktivno raditi na motivaciji tih zaposlenika.
Prednosti prediktivne analitike u HR-u
1. Smanjenje fluktuacije zaposlenika
Jedna od najvećih prednosti prediktivne analitike je sposobnost smanjenja stope fluktuacije zaposlenika. Kroz analizu podataka o angažmanu, uspješnosti i zadovoljstvu, HR može identificirati zaposlenike koji su u riziku od napuštanja kompanije i poduzeti mjere za njihovo zadržavanje.
2. Unapređenje procesa zapošljavanja
Prediktivna analitika može pomoći u identifikaciji kandidata koji će biti najuspješniji u određenoj ulozi. Analizom historijskih podataka o zaposlenima koji su postigli visoke rezultate, HR može razviti profile idealnih kandidata, čime se optimizira proces zapošljavanja.
3. Povećanje angažmana zaposlenika
Kroz analizu podataka o angažmanu, organizacije mogu prepoznati čimbenike koji najviše utječu na zadovoljstvo zaposlenika. To može uključivati analizu povratnih informacija iz anketa o zadovoljstvu, što pomaže HR-u da razvije strategije za poboljšanje radnog okruženja.
4. Efikasnije upravljanje talentima
Prediktivna analitika omogućava HR-ima da bolje upravljaju talentima unutar organizacije. Identifikovanjem potencijalnih lidera i zaposlenika s visokim performansama, organizacije mogu razviti ciljanje programe obuke i mentorstva koji će pomoći u razvoju karijera.
Kako implementirati prediktivnu analitiku u HR
1. Prikupljanje i analiza podataka
Prvi korak u implementaciji prediktivne analitike je prikupljanje relevantnih podataka. To može uključivati podatke iz HR sistema, kao što su bilješke o zaposleni, rezultati anketa o zadovoljstvu, i podaci o performansama. Važno je osigurati da su podaci tačni i ažurirani kako bi analize bile pouzdane.
2. Razvoj prediktivnih modela
Nakon prikupljanja podataka, sljedeći korak je razvoj prediktivnih modela. Ovo može uključivati korištenje statističkih tehnika i algoritama mašinskog učenja kako bi se analizirali podaci i razvili modeli koji će predviđati buduće događaje. Saradnja s IT timom može biti ključna u ovom procesu kako bi se osigurala pravilna implementacija i korišćenje tehnologije.
3. Testiranje i validacija
Jednom kada su modeli razvijeni, potrebno ih je testirati i validirati. To uključuje primjenu modela na stvarne podatke kako bi se provjerila njihova tačnost i efikasnost. Ako modeli ne daju očekivane rezultate, potrebno ih je prilagoditi i optimizirati.
4. Kontinuirano praćenje i prilagođavanje
Prediktivna analitika nije jednokratni proces. Nakon implementacije, važno je kontinuirano pratiti performanse modela i prilagođavati ih prema potrebama organizacije. Ovo može uključivati redovno ažuriranje podataka i poboljšanje modela na osnovu novih informacija.
Primjeri prediktivne analitike u HR
1. HP i smanjenje fluktuacije zaposlenika
HP je koristio prediktivnu analitiku kako bi smanjio stopu fluktuacije zaposlenika u svojim prodajnim timovima. Razvili su model koji je predviđao koji će zaposlenici najvjerojatnije napustiti kompaniju. Kroz analizu podataka o plaćama, promocijama i performansama, HP je uspio uštedjeti značajnu svotu novca smanjenjem fluktuacije.
2. Google i poboljšanje procesa zapošljavanja
Google je implementirao projekt pod nazivom "Project Aristotle" kako bi identificirali čimbenike koji doprinose uspješnosti timova. Kroz analizu podataka iz anketa o angažmanu i performansama, Google je uspjela poboljšati svoje procese zapošljavanja i razviti strategije koje su dovele do većeg zadovoljstva zaposlenika.
3. Best Buy i predikcija prihoda
Best Buy je koristio prediktivnu analitiku kako bi istražio kako angažman zaposlenika utječe na prihode. Otkrili su da povećanje angažmana od 0,1% dovodi do povećanja prihoda od 100,000 dolara po prodavnici. Ova spoznaja omogućila im je da razviju strategije za povećanje angažmana i, samim tim, prihoda.
Zaključak
Prediktivna analitika predstavlja moćno sredstvo za upravljanje ljudskim resursima, omogućavajući organizacijama da prepoznaju i reše potencijalne izazove prije nego što se dogode. Kroz analizu podataka, HR timovi mogu donositi informirane odluke koje će poboljšati angažman zaposlenika, smanjiti fluktuaciju i unaprijediti procese zapošljavanja.
Kako bi iskoristili sve prednosti koje prediktivna analitika nudi, organizacije moraju uložiti u prikupljanje tačnih podataka, razvoj i testiranje modela, kao i kontinuirano praćenje njihovih performansi. Kroz ovakve strategije, HR odjeljenja mogu postati ključni partneri u strategijskom upravljanju organizacijom, osiguravajući njenu konkurentnost i održivost na tržištu.
Često postavljana pitanja
Šta je prediktivna analitika u HR-u?
Prediktivna analitika u HR-u je proces korištenja historijskih podataka i statističkih metoda za predviđanje budućih događaja povezanih sa zaposlenicima i njihovim ponašanjem.
Kako prediktivna analitika poboljšava proces zapošljavanja?
Prediktivna analitika pomaže u identifikaciji kandidata koji su najvjerojatniji da će uspjeti u određenoj ulozi, optimizirajući proces zapošljavanja.
Koje su prednosti korištenja prediktivne analitike za HR?
Prednosti uključuju smanjenje fluktuacije zaposlenika, poboljšanje angažmana, efikasnije upravljanje talentima i unapređenje procesa zapošljavanja.
Kako implementirati prediktivnu analitiku u HR?
Implementacija uključuje prikupljanje podataka, razvoj prediktivnih modela, testiranje i validaciju, te kontinuirano praćenje i prilagođavanje modela.
Može li prediktivna analitika pomoći u zadržavanju zaposlenika?
Da, prediktivna analitika može identificirati zaposlenike u riziku od napuštanja kompanije i omogućiti HR-u da poduzme mjere za njihovo zadržavanje.