Imagine a world where businesses can anticipate every twist and turn in their staffing needs, seamlessly adapting to market changes, economic fluctuations, and unforeseen global events such as pandemics. It’s the emerging reality in the realm of workforce planning, thanks to the prowess of data analytics.
HR Analytics: Een nieuw tijdperk
Naast werving speelt HR-gegevensanalyse een centrale rol bij talentmanagement, prestatie-evaluatie en betrokkenheid van werknemers. Door HR-gegevens te analyseren kunnen bedrijven patronen identificeren, personeelsverloop voorspellen en zelfs toekomstige aannamebehoeften voorspellen.
In plaats van traditionele methoden zoals Delphi en de nominale groepstechniek (NGT) gebruiken organisaties zoals Google nu Machine Learning-modellen om proactieve strategieën vorm te geven. De Tabular Workflow van Google is bijvoorbeeld een complete pijplijn die speciaal is ontworpen voor het voorspellen van taken en helpt bij geïnformeerde besluitvorming en toekomstige planning.
Methoden voor gegevensverzameling
Effectieve HR-analyses en vraagvoorspellingen zijn afhankelijk van verschillende gegevensbronnen:
- Feedback van medewerkers: Enquêtegegevens voor inzichten in werktevredenheid en beleidsimpact.
- Analyse van prestaties en beoordelingen: Het extraheren van gegevens uit functioneringsgesprekken voor informatie over training en ontwikkeling.
- Exit interviews en aanwezigheidsregistratie: Analyseren van vertrek en werkpatronen voor beleidsverbetering en welzijnsmaatregelen.
- Toekomstige functietrendgegevens: Banentrends, demografische gegevens en talentpoolgegevens integreren voor vaardigheidsvoorspellingen.
- Inzicht in concurrentie: Analysegegevens van concurrenten voor inzichten in cultuur en arbeidsvoorwaarden die essentieel zijn voor het aantrekken van talent.
Neeyamo's Survey tool biedt aanpasbare en meertalige enquêtes voor effectieve feedback en betrokkenheid van medewerkers. De rapportagetool biedt interactieve, wereldwijde HR- en salarisrapportage voor strategische inzichten in de organisatie.
Gegevens opschonen en voorbereiden
Op het gebied van gegevensanalyse is het eeuwenoude gezegde "garbage in, garbage out" bijzonder waar. Dit proces zorgt ervoor dat ontbrekende waarden worden aangepakt, dubbele waarden worden verwijderd en de consistentie van gegevens wordt behouden. Deze nauwgezette aandacht voor details resulteert in gegevens van hoge kwaliteit die klaar zijn voor diepgaande en inzichtelijke analyses.
Het belang van gegevensintegriteit in AI-analysesoftware voor teambeheer kan niet genoeg worden benadrukt. Schone en goed voorbereide gegevens verbeteren de nauwkeurigheid van analysemodellen en stroomlijnen het proces om zinvolle patronen en trends te extraheren.
Technieken voor personeelsvoorspelling
- Voorspellende analyses voor seizoensgebonden salarisbeheer:
Laten we een hypothetisch scenario bekijken: in samenwerking met een HR payroll bedrijf wilde een horecabedrijf seizoensgebonden loonfluctuaties aanpakken. Door gebruik te maken van regressieanalyse en tijdreeksvoorspellingen onderzochten ze loongegevens uit het verleden, het aantal werkuren van werknemers en trends in de bezetting van gasten.
Deze uitgebreide analyse leidde tot een aanzienlijke aanpassing van hun loonlijst tijdens piekseizoenen. Door snel een flexibele personeelsaanpak te implementeren, konden ze hun personeelsbestand aanpassen aan de seizoensvraag, de loonkosten optimaliseren en de flexibiliteit van de organisatie vergroten.
Deze strategie stroomlijnt niet alleen de salariskosten, maar zorgt ook voor flexibiliteit binnen de organisatie. Dit illustreert de bekwaamheid van het HR-bedrijf in het toepassen van voorspellende analyses om strategisch salarisbeheer te transformeren.
2. Het Markov Model voor dynamisch personeelsinzicht:
Laten we in een ander voorbeeld rollen in een IT-organisatie relateren aan toestanden (bijvoorbeeld van Junior Ontwikkelaar naar Projectmanager gekoppeld aan toestand 1, toestand 2 enzovoort...). Het Markov Model maakt gebruik van historische roltransitiegegevens om de waarschijnlijkheid van rolveranderingen binnen de organisatie in te schatten. Deze methode genereert een matrix die de verdeling van rollen voor de komende periode voorspelt. Dit inzicht helpt bij het nemen van weloverwogen beslissingen over training en aanname, waardoor het personeelsbestand beter wordt afgestemd op de veranderende behoeften van de organisatie.
Voorspellende analyses gebruiken: Drie succesverhalen
- Google's inzichtelijke teamdynamiek: Project Aristoteles bij Google was een zoektocht naar de echte kracht van geweldige teams. Hun analyse van rijke onderzoeksgegevens leidde tot doorbraken in het begrijpen van effectieve teamsamenwerking.
- Cisco's proactieve personeelsplanning: Cisco's gebruik van voorspellende analyses is niet alleen slim, het is ook strategisch. Door marktgegevens te integreren met interne HR-inzichten, voorspellen en bereiden ze zich vakkundig voor op toekomstige vaardigheidseisen.
- De naadloze overgang van American Express naar werken op afstand: Toen werken op afstand de norm werd, maakte American Express een soepele overgang dankzij gegevensanalyse. Door mogelijke IT-problemen te voorzien, zorgden ze voor een probleemloze overstap voor hun werknemers.
De integratie van gegevensanalyse in personeelsplanning heeft een tijdperk ingeluid van ongeëvenaard aanpassingsvermogen, precisie en succes. Het stelt organisaties in staat om de fijne kneepjes van teamdynamiek te ontcijferen en salarisvereisten te voorspellen, waardoor gegevensgedreven inzichten de basis vormen van proactieve strategieën.
Het is een wereld waarin organisaties niet alleen door onzekerheden navigeren, maar er ook in gedijen, door de kunst van het voorspellen van veranderingen in het personeelsbestand te beheersen, één inzicht per keer.
Ontdek de mogelijkheden van payroll analytics en geavanceerde rapportage om uw personeelsplanning te verbeteren. Neem contact met ons op via onze Contactpagina of neem contact met ons op via irene.jones@neeyamo.com voor oplossingen op maat die succes stimuleren.
