L’analisi delle risorse umane (HR Analytics) è definita come l’analisi che applica l’analisi umana e il processo analitico ai dipendenti all’interno dell’organizzazione, al fine di migliorare le prestazioni dei dipendenti e garantire la loro fidelizzazione all’interno dell’organizzazione. L’analisi delle risorse umane non raccoglie dati sulle prestazioni dei dipendenti sul lavoro. Viene utilizzato per fornire migliori informazioni su ciascuno dei processi delle risorse umane, raccogliere dati rilevanti e quindi prendere decisioni informate su come migliorare questi dati. Con l’analisi predittiva delle risorse umane si possono ottenere risultati di grande successo nell’analisi dei dati sulle risorse umane.
Che cos'è l'analisi predittiva?
È un approccio che punta ad anticipare occasioni, modelli o risultati futuri utilizzando informazioni verificabili. Questo tipo di analisi fa la differenza e anticipa i progressi dell’utilizzo di informazioni enormi, come l’analisi delle macchine e la modellazione dei fatti. Nell’ambito delle risorse umane, questo approccio può essere utilizzato in molti ambiti diversi, come l’arruolamento, l’amministrazione delle capacità, la soddisfazione dei lavoratori e la pianificazione della forza lavoro.
L’analisi predittiva delle risorse umane comprende l’utilizzo di informazioni e metodi di modellazione misurabili per formulare previsioni sui possibili risultati futuri relativi alle risorse umane. Questo tipo di analisi include la previsione di circostanze come il turnover dei lavoratori, il successo di un arruolamento non utilizzato o la probabilità che un lavoratore venga promosso.
L’analisi predittiva delle risorse umane può essere un tipo di analisi preziosa per le organizzazioni, in quanto consente loro di creare scelte ponderate in merito alle questioni relative alle risorse umane e di affrontare in modo proattivo i potenziali problemi prima che si verifichino. Le organizzazioni possono garantire la progressione dei lavoratori, aumentare l’efficienza e utilizzare meglio le risorse umane con informazioni accessibili per anticipare ed evitare i problemi. La determinazione delle risorse umane può essere una strategia per prevedere le esigenze future, osservando i cambiamenti nei livelli di lavoro di un’azienda in un periodo di tempo successivo.
La Human Resources Analytics può essere utilizzata per far progredire diverse forme legate alle risorse umane, come l’arruolamento, l’amministrazione dell’esecuzione, la preparazione e l’avanzamento. Ad esempio, l’analisi delle informazioni sui rappresentanti più validi può aiutare gli esperti delle risorse umane a riconoscere le caratteristiche o le qualità chiave che prevedono la vittoria in un ruolo specifico, fornendo così esperienze intorno alla gestione dell’arruolamento. L’analisi delle risorse umane può essere utilizzata anche per distinguere i progetti nell’esecuzione dei lavoratori. I direttori fanno la differenza, distinguendo le zone di avanzamento e consentendo agli individui del gruppo di formare dei miglioramenti. In generale, l’utilizzo dell’information analytics nelle risorse umane può aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più consapevoli e basate sui dati relativi al capitale umano. Come tutti i dipartimenti che vogliono crescere rapidamente e ottenere risultati efficaci, il dipartimento HR utilizza alcune metriche HR per il business per misurare le proprie prestazioni.
L'uso dell'analisi predittiva nella gestione delle risorse umane
Selezione dei candidati: L’analisi predittiva può essere utilizzata per valutare l’esecuzione dei candidati, la probabilità di vittoria e la versatilità durante la fase di arruolamento. Le informazioni sulla selezione autentica e le misure di vittoria possono essere utilizzate per anticipare la futura esecuzione del candidato.
Previsione e organizzazione delle risorse umane: Gli uffici delle risorse umane possono utilizzare modelli determinanti per prevedere le future esigenze di personale e organizzare la forza lavoro. Questi modelli possono decidere il fabbisogno futuro di personale prendendo in considerazione componenti come gli obiettivi di sviluppo dell’azienda, i tassi di pensionamento e i tassi di turnover.
Capacità di amministrazione: Gli uffici delle risorse umane possono utilizzare modelli predittivi per supervisionare la pipeline di candidati e contrattare i candidati corretti. Questi modelli sono in grado di distinguere le capacità e le qualità richieste da un’azienda, di valutare le attitudini e l’idoneità dei candidati e di effettuare scelte guidate dai dati per riconoscere i candidati migliori.
Programmi di preparazione e avanzamento: Gli uffici delle risorse umane possono utilizzare modelli preveggenti per estendere la fattibilità dei programmi di preparazione e avanzamento. Questi modelli sono in grado di riconoscere le attitudini richieste, di valutare l’effetto dei programmi di preparazione e di fornire suggerimenti personalizzati per l’avanzamento del rappresentante.
Turnover e mantenimento dei rappresentanti: L’amministrazione delle risorse umane può creare modelli predittivi per ridurre il turnover e aumentare l’affidabilità dei lavoratori. È possibile analizzare le panoramiche sull’adempimento dei rappresentanti, le critiche sull’esecuzione e altre informazioni per determinare quali variabili influiscono maggiormente sul turnover dei rappresentanti.
Esecuzione e manutenzione dei lavoratori: L’analisi predittiva può essere utilizzata per fare passi avanti nell’esecuzione e nell’efficienza. Le informazioni e gli input relativi all’esecuzione possono essere utilizzati per decidere quali componenti hanno un impatto sulla vittoria dei lavoratori e fare progressi in queste aree.
Gestione dei compensi e dei benefit: Gli uffici del personale possono creare strutture retributive ragionevoli e competitive utilizzando modelli di stima nella gestione delle retribuzioni e dei benefit. Questi modelli sono in grado di analizzare le condizioni della vetrina e di decidere i salari e i benefit appropriati per aumentare la soddisfazione dei lavoratori e ottimizzare i costi del personale.
Supervisionare l’adempimento dei rappresentanti e la salute della forza lavoro: I dipartimenti delle risorse umane possono utilizzare modelli predittivi per aumentare la soddisfazione dei lavoratori e il benessere della forza lavoro. Questi modelli possono determinare l’appagamento dei lavoratori, i livelli di stress e burnout e creare tecniche di mediazione.
Vantaggi dell'analisi predittiva nella gestione delle risorse umane:
Obiettività nel processo di scelta: Un approccio guidato dai dati consente agli esperti delle risorse umane di creare scelte più obiettive e guidate dai dati. In realtà, le analisi eseguite su informazioni autentiche di esecuzione e sui moduli di richiesta di lavoro possono offrire assistenza nel riconoscere i candidati con un potenziale di vittoria futura.
Gestione delle capacità: Gli esperti delle risorse umane possono riconoscere quali capacità sono vitali per l’organizzazione utilizzando analisi preveggenti e creare programmi di avanzamento personalizzati.
Organizzazione delle chiavi e stima del futuro: L’analisi predittiva può aiutare i responsabili delle risorse umane a organizzare meglio il lungo periodo e a creare metodologie su misura per le esigenze dell’organizzazione. Gli esami eseguiti sull’adempimento dei rappresentanti possono essere di supporto nel riconoscere i modelli di turnover e nell’espandere l’affidabilità dei rappresentanti. Può indirizzare gli uffici delle risorse umane nel decidere le esigenze future della forza lavoro e nell’intraprendere attività di adattamento in caso di necessità.
Risparmio di tempo e costi: Con una grande analisi, i costi di arruolamento possono essere ridotti, il turnover dei rappresentanti può essere diminuito e l’efficienza dei rappresentanti può essere ampliata, facendo la differenza per l’organizzazione che risparmia denaro, tempo e risorse.
Svantaggi dell'analisi predittiva nella gestione delle risorse umane:
- Qualità e sicurezza delle informazioni: Sono necessarie informazioni solide ed esatte per sollecitare l’ottenimento di dati analitici precisi. Inoltre, è necessario tenere in considerazione anche la sicurezza e la protezione delle informazioni individuali.
- Precisione della dimostrazione: L’esattezza di una dimostrazione determinante dipende dalla qualità delle informazioni utilizzate e dalla complessità della dimostrazione. Per questo motivo, è fondamentale effettuare uno screening costante e avanzare con precisione.
- Variabili umane: Affidarsi esclusivamente alle informazioni per formare le scelte del personale può non essere sufficiente. Anche le variabili umane, le emozioni, le variabili culturali e altre componenti devono essere prese in considerazione.
