Почему вам нужно начать использовать предиктивную аналитику уже сейчас?
С усложнением функции HR в компании совершенствуются и методы, используемые специалистами в сфере управления талантами. HR-аналитика – один из них. Сейчас уже недостаточно прибегать к качественным показателям и интуиции для принятия решений. Например, чтобы спрогнозировать увольнение сотрудника или его успех используется предиктивная аналитика.
Предиктивная аналитика – один из четырёх видов аналитики в HR (наряду с дескриптивной, прогнозной и прескриптивной). Для неё можно одновременно использовать новые и старые данные для предсказания активности, поведения и трендов. Она включает применение методов статистического анализа, аналитических запросов и алгоритмов автоматического машинного обучения к наборам данных для создания прогностических моделей, которые устанавливают числовое значение или оценку вероятности того или иного события.
Владимир Смагин, директор проектов CDO блока HR Сбербанка рассказывает об опыте использования данных, используемых в предиктивной аналитике: "в первую очередь для предиктивной аналитики мы используем то, что есть в учётных банковских системах по персоналу – это основные данные по социально-демографическому профилю. Также используем данные по производительности сотрудников, показатели эффективности, результаты обучения и ассесмента и т. д.".
Предиктивная аналитика имеет следующие преимущества:
1. В рекрутинге:
- Предсказание лучших кандидатов: предиктивная аналитика может быть использована для фильтрации кандидатов при размещении открытой позиции. Основное преимущество состоит в том, что HR-специалисты могут давать субъективные оценки компетенций кандидатов и быть свободны от собственных предубеждений.
- Прогноз спроса на таланты: позволяет определить, в каких департаментах и сферах понадобятся сотрудники в будущем.
- Навыки, необходимые для компании: что будет необходимо рынку в будущем и как подготовиться к этому.
2. В менеджменте:
- Прогнозирование результатов работы сотрудников: определение компетенций, которые обеспечивают континуум работы.
- Вознаграждения: предиктивная аналитика позволяет найти лучшую систему вознаграждения для сотрудника.
- Аналитика планирования обучения: прогнозирование тренингов, дающих положительную отдачу от инвестиций.
- Управление здоровьем персонала (физического и психологического): какие программы лучше всего отражаются на HR-метриках.
- Отсутствие на работе (или прогулы): как подготовится, как минимизировать расходы, какие профилактические мероприятия проводить.
3. В удержании:
- Вовлечённость сотрудников: для работы с разными группами сотрудников можно разработать свою систему действий по повышению вовлечённости. Использование предиктивной аналитики различается на данных сотрудников с отличной позицией:
"Это зависит от ряда важных факторов:
В первую очередь человеческий. Специфика направления, в котором работает человек (продажи и обслуживание, ИТ, правовое обеспечение Банка, администрирование и т.д.), накладывает определенный отпечаток и, соответственно, психотип, поведенческие паттерны сотрудников на разных должностях и в различных отраслях Банка отличаются;
Фактор данных. Массовые и не массовые должности сильно отличаются друг от друга по характеру данных. Массовые должности — больше данные (количество сотрудников – 120 тысяч при высокой текучести персонала — до 50 %), много данных по процессам, сопровождающих их деятельность (зачастую процесс работы регламентирован внутренними нормативными документами Банка и стандартизирован до мелочей), но при этом атрибутивный состав социально демографических данных скудный (в основном, это молодые люди, у которых Банк — первое место работы и резюме небогатое). А вот у немассовых должностей всё с точностью наоборот: сотрудников немного, низкий отток, существенно меньше систематизированных данных по должности, но резюме гораздо более интересные", - рассказал Владимир Смагин.
- Снижение текучести кадров;
- Приток и отток сотрудников;
- Предиктивная аналитика в управлении навыками: какие навыки и знания теряет компания при увольнении сотрудника.
- Какие сотрудники покинут компанию и когда: при увольнении сотрудника компания теряет навыки и знания.
Потенциал предиктивной аналитики широк. В реальности встретить повсеместное использование предиктивной аналитики во всех перечисленных областях сложно. Каждая компания находит для себя оптимальное применение данного инструмента. Например, Владимир Смагин отмечает: "у нас эффективнее всего получается работать с прогнозом оттока сотрудников и, насколько я знаю, в других компаниях это тоже распространенная практика. Однако в прошлом году нам удалось получить существенный прогресс в моделях построения внутренних карьерных лестниц сотрудников массовых специальностей Банка".
Хотите еще больше погрузиться в HR-аналитику, приходите на выступление Владимира Смагина "Реальные кейсы по предиктивной аналитике в HR" на конференции и выставке HR&Technology EXPO 2019, которая пройдет 3-4 апреля в Технопарке "Сколково".
