Predictive Analytics - 北美华人人力资源协会

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8个人力资源分析示例和实际用例数据是强大人力资源战略的基石。这里有8个人力资源分析示例可以帮助您入门。任何公司的最大目标之一就是利用员工的力量来改善他们的业务。人力资源分析旨在做到这一点。它可以帮助您收集和分析所有 HR 数据，准确显示您需要改进的地方。您如何使用此工具将取决于您的业务和目标。以下是您需要了解的所有信息，以及一些人力资源分析示例，这些示例将使您从一开始就走上正确的道路。什么是人力资源分析？人力资源分析是收集、分析和报告 HR 数据的过程，以改善业务成果并就您的员工做出明智的决策。它包括与您的人力资源相关的所有数据，包括招聘时间、提高效率时间、保留率、敬业度等。一些公司还使用人员分析和劳动力分析这两个术语。这些是相似的概念，但它们并不完全相同。顾名思义，人员分析处理与人员相关的数据。这可能代表员工，但也可能代表着公司以外的人，包括客户。劳动力分析严格处理与劳动力相关的数据。员工、自由职业者、零工，甚至顾问都属于这一类。所有类型的分析都有类似的目标：帮助企业对其员工和业务流程做出基于数据的决策。如何使用人力资源分析人力资源分析的成功秘诀不唯一。这完全取决于您的目标和策略。以下是帮助您走上正确道路的几个步骤。 1.定义你的目标。不要忘记让它们变得SMART——具体（S）、可衡量(M)、可实现（A）、相关（R）和有时限（T）。目标定义得越好，就越容易通过人力资源分析取得成功。 2.收集准确的数据。为了拥有数据而收集数据是没有意义的。选择符合您的目标、准确且最新的数据。您可以使用内部和外部资源、自动化工具或手动收集。 3.选择用于数据分析的工具。分析数据是人力资源分析的核心，但对于大多数企业来说，手动分析将是一项不可能完成的任务。选择一种易于与您的系统集成的工具，并帮助您加快和自动化流程。 4.数据分析。根据您的目标，您可以使用一种或几种类型的分析。选项包括：预测分析，指导您预测未来与人力资源相关的结果。规范性分析，帮助您了解实现特定目标所需的步骤。诊断分析，可帮助您了解发生某些事情的原因。描述性分析，提供历史趋势的摘要，以帮助您更好地了解当前趋势。鼓励数据驱动的决策。如果您在决策过程中不使用数据，人力资源分析很快就会成为资源浪费。让数据成为您所有流程的一部分，从招聘到薪酬和绩效评估。 8个人力资源分析示例有很多使用人力资源分析的方法。无论您选择预测性分析还是规范性分析，人力资源分析都可以通过多种方式为您提供帮助。人力资源分析中的预测分析示例预测性人力资源分析使用统计数据和历史数据来帮助您预测未来趋势。这里有几个例子。 1.员工流失率预测。了解什么可能促使员工辞职以及何时可能发生，这对任何企业都至关重要。通过人力资源分析，您可以了解哪些因素会影响这些决策，以便您可以利用数据并提高员工保留率。 2.绩效预测。在尝试创建程序以提高绩效时，您需要清楚地了解是什么驱使某人成为最佳绩效者。通过预测性HR分析，您可以了解您的计划成功的可能性，并创建能够产生真正影响的独家计划。 3.继任计划。要制定强有力的继任计划计划，您必须确定最有可能成为优秀领导者的员工。预测分析可以指导您进行选择过程，并帮助您创建成功的计划。 4.成功招聘。预测候选人是否会在某个职位上取得成功可以帮助您获得更好的人才。加强招聘流程可以提高绩效并加快生产力。人力资源规范性分析示例规范性分析使预测分析更进一步。预测分析向您展示了可能发生的情况。规范性分析可帮助您找出可以做些什么。这里有四个例子。 1.留住人才策略。了解员工何时以及为什么可能辞职是件好事，但如果您不想失去顶尖人才，就不能止步于此。规范性分析可以向您展示可以吸引员工的具体保留策略。 2.招聘策略。人才招聘是一个关键过程。这不仅是因为它的成本，还因为整个公司的成功都取决于它。规范性分析可以帮助您找到吸引顶尖人才、提高录取率等策略。 3.多元化和包容性举措。DE&I 不仅仅是一个流行语。这应该是每家公司的首要任务。使用规范性分析将指导您根据您今天所处的位置选择最佳的 DE&I 计划。 4.内部流动策略。员工喜欢与为他们提供横向和垂直流动机会的公司合作。通过规范性分析，您可以发现内部流动、指导等最有效的策略。要衡量的人力资源分析指标人力资源指标对于评估公司内任何计划的成功至关重要。它们会向你展示某件事的运作情况，它们是发现负面趋势的好方法。以下是要跟踪的四个人力资源分析指标。雇佣时间。填补（或雇用）的时间是衡量您的人才招聘计划效果的绝佳指标。填补职位所需的时间越多，浪费的资源就越多，招聘计划就越无效。员工流失率。此指标评估留存策略的成功与否。在使用预测性人力资源分析时，它特别有价值。它可以帮助您分析预测的正确性并相应地调整您的流程。晋升和内部流动率。跟踪公司内部的垂直和横向移动速率。数字越高，您的继任计划和内部流动策略就越好。当员工可以晋升到新职位时，这表明您拥有健康的人才管道和大量的发展机会。多样性和包容性指标。您可能已经猜到了，但这些指标向您展示了 DE&I 计划的成功。除了人力资源分析外，它们还可以帮助您创建更具包容性的文化，让每个人都感到受欢迎并拥有平等的机会。使用人力资源分析的公司示例了解好处以及如何使用人力资源分析是一回事。但是在实践中看到它总是比仅仅通过理论要好。让我们来看看一些成功实施人力资源分析的公司。 1. eBay 全球商务公司 eBay 使用人力资源分析和洞察力的一种方式是做出数据驱动的决策，以改善员工体验。Scott Judd，人员分析与技术高级总监分享道：“在许多方面，员工是任何公司拥有的最重要的资产，你需要数据来了解如何帮助他们留在你的公司并帮助他们进步。分析是利用数据推动这些讨论的好方法，并帮助让员工的未来更加激动人心，让客户的未来更加美好。” 通过在整个员工生命周期中使用人力资源分析，eBay 可以发现提高员工保留率的新方法，例如晋升、薪酬变化和职业发展规划。 2. Providence Providence使用人力资源分析来改进招聘策略。在紧张的劳动力市场中，他们的团队能够利用洞察力准确预测职位空缺，并主动招聘合适的人才，以确保他们在正确的时间让合适的人担任合适的职位，最终为公司节省了 300 万美元。通过集中人员和业务数据，Providence获得了强大、易于理解的见解，企业领导者可以使用这些见解来做出影响劳动力和底线的明智招聘决策。 3. Protective Life Protective Life 使用人力资源分析来预测员工流动率，以减缓辞职速度，衡量 DE&I 进展，并让HR以外的企业领导者参与进来。人力资源分析与人力资源信息系统副总裁马修·汉密尔顿(Matthew Hamilton)说道：“将数据交到领导者手中并使数据民主化非常重要。很多变化发生在一线或中层经理级别。因此，将相关见解掌握在他们手中非常重要，这样他们就可以使用数据并最终利用这些变革杠杆来改善员工体验、增加工作多样性、提升人才水平和提高获取能力。” 通过使用 HR 分析并将人员洞察直接交到领导者手中，Protective Life能够为关键决策者提供影响业务绩效所需的见解。 Source VISIER

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2024年01月31日
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2024年的HRTech：GenAI、分析和技能技术 In 2024, the field of Human Resources is experiencing a transformative shift with the integration of cutting-edge technologies such as Generative AI (GenAI), advanced analytics, and skills technology. This article by Dave Zielinski, featured on SHRM Online, delves into the evolving landscape of HR, highlighting the significant impact of these technologies on enhancing the employee experience, improving regulatory compliance, and revolutionizing talent management. Industry analysts and thought leaders share insights on the growing importance of GenAI in HR processes, the challenges of maintaining employee experience in cost-cutting scenarios, and the potential of predictive analytics in optimizing workforce planning. 接受SHRM Online采访的人力资源行业分析师、从业者和思想领袖表示，今年，人力资源职能部门将采用生成式人工智能 (GenAI)，投资于提升员工体验的技术，并采用强大的预测分析和技能技术。人力资源领导者将转向技术，这些技术不仅可以提高法规遵从性，还可以帮助其组织做出更好、更快的人才决策并重新定义工作方式。有远见的公司将继续投资 EX 一些分析师预测，随着高管将注意力转向降低成本和提高效率，远离包容性、公平和多样性等问题，员工体验 (EX) 将在 2024 年出现“衰退”；灵活的工作安排；和员工心理健康。员工的工作选择将减少，雇主将收回一些影响力。不过，尽管许多组织可能会在 2024 年减少或冻结 EX 支出，但专家对此类举措的后果提出警告。 JP Gownder 是 Forrester 的副总裁兼首席分析师。他在博文中写道，根据 Forrester 研究，66% 的技术决策者表示，他们将在 2024 年增加对 EX 或人力资源技术的投资，其中许多投资将旨在提高效率，而不是 EX 结果。但逆流而上的领导者将在 2024 年获得实实在在的好处。 “通过开发成熟的 EX 计划，您的组织可以提高生产力、降低人员流失率并提高创造力，”Gownder 写道。其他专家认为，足智多谋的人力资源领导者会在预算紧张的情况下找到投资 EX 的方法。管理咨询公司光辉国际 (Korn Ferry) 首席人力资源官 (CHRO) 业务的高级客户合伙人丹·卡普兰 (Dan Kaplan) 表示：“人力资源部门将被迫在低迷的市场中保持参与度，甚至在成本削减和削减的整个过程中也不例外。” “这将是一场艰难的舞蹈，但最好的人力资源领导者会找到办法做到这一点。” 光辉国际 (Korn Ferry) 专门负责人力资源问题的高级客户合伙人胡安·巴勃罗·冈萨雷斯 (Juan Pablo Gonzalez) 表示，组织对 EX 的承诺在 2024 年不会减弱，但 EX 看起来会非常不同。 “EX 的本质可能会变得更加个性化，同时也会变得不那么个性化，”冈萨雷斯说。“例如，通过使用 Microsoft Office Copilot、Workday 和 Salesforce 等大型软件平台中已有的人工智能功能，雇主和员工已经改变了他们的 EX。正在发生的情况是，员工与技术的互动越来越多地取代了与人的互动，但与技术的互动已经变得更加适合员工的特定需求和情况。” 亚特兰大人力资源咨询公司 IA 的创始人兼管理负责人 Mark Stelzner 表示，虽然由于组织面临控制盈利的挑战，预算将在 2024 年重新分配，但良好的 EX 相关技术投资将继续为公司带来红利。 “我认为投资 EX 实际上会提高效率并降低成本，”Stelzner 说。“到 2024 年，我们可能会看到组织不断转向‘流程主导、技术支持’的理念。端到端流程的优化通常会导致诸如消除现有技术债务以及统一工具和技术等决策，以减少员工的困惑并优化个性化，从而减少集成良好的接触点。” Gartner 专门研究人力资源技术的副总裁分析师 John Kostoulas 表示，做出更具战略性的采购决策和改善现有技术生态系统的治理是改善 EX 的两个关键。Gartner 最近的研究发现，60% 的人力资源领导者认为他们当前的技术阻碍而不是改善了员工体验。 Nucleus Research 专门负责员工体验的研究经理 Evelyn McMullen 表示，仅仅为了提高效率而不是 EX 结果而设计的技术投资可能被证明是短视的。她指出，改进的 EX 通常会带来更好的绩效并降低与营业额相关的成本。麦克马伦说：“考虑到劳动力市场和求职者优势的不断波动，减少 EX 预算的风险尤其大。” “当控制权不可避免地回到求职者手中时，保留 EX 投资的组织将能够更好地捕获和留住最优秀的人才。” GenAI 从实验转向加速采用到 2024 年，通过更多地采用该技术，人力资源职能将从涉足 GenAI 转向更深的领域。随着领导者制定更严格的 GenAI 治理计划以及使用该技术的风险开始降低，人力资源和招聘部门将越来越多地使用其 HRIS 平台中已有的 GenAI 工具来编写职位描述和面试指南、创建敬业度调查、开发培训课程、分析数据，并制定政策。世界大型企业联合会 2023 年底对首席人力资源官的调查发现，61% 的首席人力资源官计划在 2024 年投资人工智能以简化人力资源流程。分析师 Eser Rizaoglu 表示：“许多人力资源领导者的 GenAI 之旅仍处于起步阶段，但要么通过现有的人力资源技术提供商获得 GenAI 功能，要么到 2024 年中期购买新的 GenAI 工具。” Gartner 的人力资源研究和咨询实践。 Rizaoglu 表示，许多人力资源技术供应商仍在努力弄清楚如何充分利用 GenAI 的功能，同时平衡保护数据、确保有效治理和考虑道德因素的需求。他表示：“在实现这种精细的平衡之前，GenAI 能力在人力资源领域的大规模扩散将面临挑战。” Stelzner 表示，虽然去年 GenAI 带来了兴奋并刺激了人力资源领域的实验，但“冷酷的现实”是许多组织仍然没有准备好全力投入。 “到 2024 年，GenAI 采用率的任何增长都可能是渐进式的，包括更好地利用聊天机器人、增强员工沟通的个性化、更加关注人才招聘领域的可能性以及系统升级和实施测试的自动化。”他说。埃森哲进行的研究发现，GenAI 有潜力改变组织 40% 的工作时间。“这并不意味着 40% 的工作岗位将会消失，而是反映了工作方式的转变，”负责该公司人力资源转型和交付实践的埃森哲董事总经理迈克尔·本亚明 (Michael Benyamin) 表示。“技术将取代一些任务，让员工在工作中变得更有生产力、更具创造力和效率。人工智能是人类能力的倍增器。” 随着 GenAI 开始增强或转变更多的工作角色，人力资源和学习领导者将需要创建敏捷的学习计划，以重新培训员工使用快速发展的 GenAI 工具的技能。许多工人几乎没有接受过如何使用该技术的培训。 Salesforce 于 2023 年进行的一项调查发现，62% 的员工表示他们缺乏有效、安全使用 GenAI 的技能。波士顿咨询集团的另一项研究发现，尽管该技术有望从根本上重塑他们的工作方式，但只有 14% 的一线员工接受过与人工智能相关的技能提升。 Benyamin 表示，随着 GenAI 在工作场所变得越来越普遍，人力资源部门必须帮助制定负责任和道德的人工智能使用政策，并制定培训计划来解决偏见、歧视、数据保护和适当数据使用等问题。更加关注变革管理，提高新人力资源软件的采用率专家认为，许多人力资源领导者将寻求通过采用变革管理策略来提高 2024 年技术投资的回报，例如确保员工使用新采用的技术解决方案。人力资源面临的一项持续挑战是管理云技术供应商源源不断的更新和新功能，导致许多人力资源软件即服务 (SaaS) 许可证闲置。位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的 SaaS 智能平台 Productiv 于 2023 年进行的一项研究发现，组织中 53% 的 SaaS 许可证总体未使用。位于阿拉巴马州亨茨维尔的人力资源咨询和研究公司 Lighthouse Research 的首席研究官本·尤班克斯 (Ben Eubanks) 表示，许多组织低估了如何确保员工在新的人力资源平台和应用程序推出后定期使用它们。 “人力资源和人才技术不是‘按下开关就可以开始’类型的解决方案，”尤班克斯说。“但许多雇主仍然这么认为，并低估了采用该技术所需的行为改变。” 重新思考员工敬业度调查更多的人力资源和执行团队将重新考虑如何创建敬业度调查以及分发调查的频率，以减少“调查疲劳”。 ServiceNow 高级副总裁兼员工工作流程产品总经理 Gretchen Alarcon 表示，随着组织继续努力寻找“秘方”，让员工在 2024 年更频繁地重返办公室，人力资源领导者将需要使用更有意义的方法测量工具。她说：“组织将利用员工的声音调查和反馈来分析在办公室花费的时间与员工情绪和生产力的关系。” “这将使领导者能够根据数据而不是假设做出决策，这样他们就可以根据员工的需求、行为和提高生产力的因素来调整重返办公室 [RTO] 策略。” 从改进的技能技术中获益转向基于技能的招聘和晋升策略的人力资源和招聘领导者将受益于技术的发展，例如使用人工智能和机器学习自动创建、组织和更新员工技能数据库的技能本体，从而显着减少体力工作量人力资源部要求。下一代本体论和其他新兴技能技术可以使人力资源领导者更轻松地识别组织中的技能差距，然后相应地调整招聘或学习和发展计划。虽然市场上没有真正的端到端技能技术解决方案，但许多人力资源领导者正在将人工智能驱动的点解决方案结合在一起，以创建有效的技能数据库和评估工具。 “到 2024 年，随着组织采用技能智能技术，他们将开始认识到，这不是拥有最大的技能数据库，而是一个不断更新的丰富且互联的技能数据库，”Alarcon 说。她补充说，此类数据库使公司能够了解人才缺口是否是由于缺乏合适的人才或缺乏技能造成的，以及他们是否需要为未来培养、购买或借用人才。预测分析工具变得更加强大人力资源从业者和分析师认为，人力资源部门将受益于日益强大的预测分析工具，这些工具将改善劳动力规划和数据驱动的决策。光辉国际 (Korn Ferry) 的冈萨雷斯 (Gonzalez) 表示：“凭借更大的数据集和改进的算法，人力资源部门应该能够采取一些措施，例如缓和过去几年的招聘盛衰周期。” 例如，冈萨雷斯表示，雇主不会雇佣数千名员工，然后在六个月后解雇其中一半，而是能够更好地预测在合理的时间内他们需要的员工数量和类型。他说：“然后他们可以雇用和培养一支更稳定的员工队伍，以造福所有组织利益相关者。” Stelzner 认为，许多人力资源部门由于没有充分发挥数据分析的潜力而错失了机会。他说，如果未能投资分析人力资源数据所需的工具和技能，可能会导致洞察力缺失，并阻碍人力资源战略与更广泛的业务目标保持一致的能力。 “从历史上看，人力资源部门也一直在努力解决数据的准确性问题，”斯特尔兹纳说。“这会影响该职能部门依靠报告和数据分析来通知和支持其决策的能力。更糟糕的是，企业的其他部门已经接受过培训，预计人力资源系统会提供有问题的数据，因此在数据清理、报告和分析方面还有很多工作要做，以重新获得整个企业的可信度。” Dave Zielinski 是 Skiwood Communications 的负责人，这是一家位于明尼阿波利斯的商业写作和编辑公司。作者：Dave Zielinski

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2024年01月09日

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