Hoe voorspellende analyses u kunnen helpen bij het beheersen van gemengde personeelsplanning

Klik voor meer informatie over auteur Chetan Alsisaria.

Hoe kan de HR-functie intelligent reageren op de aanhoudende crisis en technologie gebruiken om een ​​gemengd personeelsbestand te creëren? Het artikel gaat dieper in op hoe voorspellende analyses de HR-eenheid kunnen helpen een revolutie teweeg te brengen in de toekomst van het blended personeelsbestand.

Wanneer bedrijven beginnen te heropenen en hun werk hervatten, zullen ze te maken krijgen met een nieuwe uitdaging: het managen van een gemengd personeelsbestand dat bestaat uit externe medewerkers, onsite medewerkers, contractanten, enz. Hoe kunnen HR-professionals in een dergelijk scenario strategieën ontwikkelen dit nieuwe gemengde personeelsbestand beheren om een ​​grotere betrokkenheid van medewerkers mogelijk te maken? Hoewel er geen one-size-fits-all is, hebben we gezien dat in gevallen waarin er meer gebruik wordt gemaakt van technologie in HR, ondernemingen naadlooser functioneren. Volgens een Trends in menselijk kapitaal 2020 rapport van Deloitte, schuilt de kracht van de onderneming in haar vermogen om gebruik te maken van een door technologie gecreëerde omgeving om de wereld van het werk menselijker te maken. De uitdaging voor de toekomst is om aan te pakken hoe organisaties mens kunnen blijven in een door technologie aangedreven wereld.

De kracht van voorspellende analyse

De historische focus van het toepassen van technologische tools zoals analyse op HR was laag. Dit is echter aan het veranderen en HR heeft met de opkomst van mensen analytics. Voorspellende analyse tools – een tak van geavanceerde analyse – is ook gearriveerd in HR en helpt bedrijven om essentiële informatie uit datasets te halen om patronen te ontdekken, trends te voorspellen om op de toekomst te anticiperen en de juiste beslissingen te nemen. Het helpt bij het analyseren van gegevens met betrekking tot prestatiemeting, personeelsplanning, werknemersgedrag, werknemersmobiliteit, werving en retentie.

In de film “Moneyball” gebruikte General Manager Billy Beane van Oakland Athletics voorspellende analyses om zijn potentiële honkbalrooster te evalueren door statistieken te identificeren die voorspellend waren voor het aantal runs dat een speler zou scoren. Zijn inspanningen bleken zeer effectief te zijn, waardoor hij ondanks budgetbeperkingen een succesvol team voortbracht. Beane’s opmerkelijke verhaal resoneert met het belang van voorspellende analyses en het zakelijke voordeel ervan.

Voorspellende analytische maatregelen efficiëntie, effectiviteit en resultaten, waardoor HR toekomstige strategische beslissingen kan sturen, medewerkers kan helpen identificeren aan de hand van prestatiebanden, personeelsverloop kan analyseren, leer- en ontwikkelingsbehoeften kan aanpakken, de vaardigheidskloof kan dichten, de beste cultuur-fit en kosten van aanwerving kan identificeren en bewijs kan optimaliseren zodat laat geen kansen liggen. Voorspellende analyses kunnen bijvoorbeeld helpen het verband te leggen tussen deze drie soorten metingen; door de kosten per aanwerving (efficiëntie), de kwaliteit van de aanwerving (effectiviteit) en de prestaties van de medewerker (uitkomst) te identificeren.

Als gevolg van de aanhoudende pandemie is voorspellende analyse uiterst relevant geworden om in de bedrijfsstrategie van een organisatie te integreren. De pandemie heeft ongetwijfeld geleid tot een ongekend banenverlies, waardoor veel kandidaten op dezelfde baan solliciteren. In een dergelijk scenario wordt het moeilijk om kandidaten op de shortlist te plaatsen – externe werknemers, aannemers, fulltime, enz. – zonder voorspellende analyses. Voorspellende analyses kunnen HR-leiders ook helpen om de motivatie van een kandidaat tijdens het sollicitatieproces te meten. Hoe kan HR in deze nieuwe omgeving, waar een gemengd personeelsbestand steeds vaker voorkomt, omgaan met de uitdagingen van onze tijd en ons helpen te begrijpen wat de resultaten drijft?

Toepassingen van geavanceerde analyse voor een gemengd personeelsbestand

Door geavanceerde analyses toe te passen, kunnen bedrijven beginnen te kijken naar KPI’s – bijvoorbeeld voltooiing van het werk – en deze opsplitsen over categorieën, zoals fulltime / parttime / gig-werknemers, en probleemstellingen analyseren, of het een gebrek aan trainingsprogramma’s, hiaten in processen, enz. Hier zijn enkele toepassingen van voorspellende analyse voor een gemengd personeelsbestand.

Het juiste talent inhuren: Een van de grootste uitdagingen voor ondernemingen is het aantrekken van het juiste talent. Met behulp van voorspellende analyses kunnen bedrijven ‘samenvoegingsvoorspelling’ identificeren om een ​​objectief beeld van de talentpijplijn te behouden. Bovendien kan een groot aantal uitdagingen worden opgelost, die vaak een kostbare aangelegenheid zijn als men de kosten per uur van alle betrokken belanghebbenden vergelijkt met een bepaalde vordering. Organisaties kunnen ook wervingsbeoordelingen gebruiken om de plaatsing te voorspellen.

Behoud en betrokkenheid van medewerkers: Als het gaat om het behoud van werknemers, kunnen bedrijven voorspellende analyses gebruiken om de duur van werknemers te voorspellen op basis van het cv, de markt en de eigen interne parameters van een organisatie. Door voorspellende modellen te trainen om afwijkend gedrag op te sporen, kunnen organisaties bovendien enorme dollars besparen die omhoog gaan bij het behouden en trainen van een inkomende / nieuwe medewerker. Google schat bijvoorbeeld de kans dat een werknemer het bedrijf verlaat door voorspellende analyses toe te passen. Een van hun bevindingen is dat een nieuwe verkoper het bedrijf veel eerder verlaat als hij binnen vier jaar geen promotie krijgt.

Leren en ontwikkeling: Trainingsprogramma’s kunnen, mits goed geïmplementeerd, leiden tot verbeterde retentiegraden. Naast het aanpassen van trainingsinhoud, kunnen bedrijven geavanceerde analyses gebruiken om individuele aanbevelingen te doen voor hun werknemers in de vorm van feedback, promoties, enz., Die het systeem identificeert op basis van functieverantwoordelijkheden. Voorspellende analyses kunnen verder suggereren of training vereist is voor een bepaalde werknemer op basis van verschillende parameters op individueel en peergroepniveau, evenals de verwachtingen op een bepaald functieniveau, waardoor het hele proces van leren en ontwikkelen uiteindelijk zinvol wordt.

Het pad vooruit

De combinatie van analyse en AI kan zorgen voor een betere manier om gemengde personeelsplanning en -beheer onder de knie te krijgen. Voorspellende analyses kunnen nu bijvoorbeeld helpen bij het analyseren van patronen voor tijdbeheer op basis van e-mail- / agendagegevens, wat kan helpen bij het beheren van een verspreid personeelsbestand. Bovendien, AI-tools kan nu video-interviews analyseren om de interesse en eerlijkheid van werknemers te bepalen. Technologieën die monitoring, feedback, gamification en personalisatie mogelijk maken, zullen een grote rol blijven spelen bij het beheren van een gemengd personeelsbestand. In de toekomst zullen HR-leiders blijven vertrouwen op gegevens om actie te ondernemen die productieve bedrijfsresultaten zal opleveren, waardoor ze een concurrentievoordeel krijgen.

follow:
Jernst van Veen

Jernst van Veen

Related Posts