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留住人才,你需要強大的人才預測分析

21世紀什麼最貴?當然是人才。對于企業來說, 可持續的長期發展的關鍵不是削減項目,而是更明智的投資,尤其是人員投資。而如何運用創新的IT手段優化企業的人才管理,則是最需要認真考慮的問題。

最近幾年裡,關于人才科學與分析的讨論日益激烈。最近該話題還出現在《時代》雜志上,封面上還出現了俄羅斯總理普京和Facebook的馬克·紮克伯格,充分說明了人才分析已經成為熱門話題。

人才科學是一種實踐,它使用數學原理、算法和大資料更客觀地管理人才的發掘和聘用,實作長期留人。而預測分析則更加深入,它基于曆史資料,使用客觀原則預測未來。這些預測包括人才庫管理、人力排程,更加以人為本。例如,為某一職位推薦更優秀的候選人,以及應設定哪些教育訓練才能幫助員工在職業上獲得更大成功等。

“員工保留”隸屬于人力資本管理(HCM,Human Capital Management)的範疇。近年來HCM市場越來越關注人才科學和預測分析。有些HCM企業能夠利用人力資源系統收集的員工離職資料預測員工離開公司的可能性。有些公司則使用應聘資料結合現有在職員工和績效表現資料,預測誰更有可能離職。

何為人才流失模型?

企業内對員工流失的預測源自于對客戶流動或者流失的研究。許多企業将客戶流失作為關鍵的業務名額,并且對預測其何時以及如何發生非常重視。根據這一需求,企業就導緻客戶流失的原因以及解決或防止問題發生的政策制定了預測模型。與員工流動相似,企業會區分自願和非自願流失,區分可控因素(即客戶離開後跑到競争對手那裡)和不可控制因素(即搬家、死亡)導緻的流失。

客戶不會毫無征兆地離開,一般都會有各種各樣的原因。同樣,員工也不是說走就走。他們離開是為了去更好的企業,追求更好的工作和薪水。由于離職成本以及對績效要求越來越高,確定員工長期留職對企業來說意義重大。鑒于這些相似之處,HCM解決方案提供商可以利用與客戶流失類似的研究和實踐方法,去分析與員工流動相關的因素,并開發出預測模型。

什麼樣的模型才是正确的?

市場上的很多人員流失預測模型主要取自聘用後收集的資料。一旦員工進入企業,就會針對他收集各種資料。随着時間的推移和員工的不斷增加,更多資料被添加到系統中,來開發和完善預測模型,然後重新應用于在職的員工,以确定其離職的可能性。最終得到的預測模型描述了導緻員工流失的關鍵因素。這些因素包括各種原因,例如:長期得不到升職或薪酬與同僚和市場相比差距較大等。

很多模型沒有考慮員工在聘用後一開始是否适應工作,以及在應用過程中可收集到的其他特征。可以利用基于行為、認知和文化偏好資料的預測分析生成的資料來判斷某個人是否适合某一職位。

對候選人進行準确和客觀的行為測量後,下一個問題就是,“企業如何清楚地知道他們需要什麼樣的人?”這個問題産生了“人才科學”的一個關鍵組成部分,即定制“績效分析”。Infor Talent Science™ 是一種獲得專利的、基于雲的 Predictive Talent Analytics™ (預測人才分析)解決方案,在評估新候選人之前,為每一客戶公司的每個角色都建立了這一獨特的基準。Infor的工業心理學家團隊通過利用來自公司員工樣本的績效名額和行為資料以及大資料人力資源分析,來建立這些基準。這些資料相結合後,可以建立一種客觀的基準,進而找出能夠提高某一職位績效的行為模式。  

要重點注意的是,這些基準的建立依賴于員工普遍的績效表現,而不僅僅是表現最好的員工。為了建立準确的預測模型,還必須考慮樣本中每個在職員工的行為和績效,以便針對高績效和低績效的行為進行評估。例如,如果知道高績效發會計師最關注細節,由此而隻挑選關注細節的職位申請人,認為這樣就能夠為公司聘用更好的會計師——這樣做是不客觀的。正确的做法是要找到所有優秀會計師的共同屬性。  

人才科學推動預測分析發展

通過成功的人才保留模型,企業能夠找出産生高績效和低績效員工的主要原因,并把這些資訊應用于應聘的過程。基于績效的模型可以發掘到最适合職位的人才,與聘用後的資料預測分析相結合,就能夠大幅度減少企業人員的流失,并促進企業長期的績效增長。

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留住人才,你需要強大的人才預測分析

鹿崇先生現任Infor大中華區商業咨詢總監。他在企業應用軟體領域有超過15年的實戰經驗。鹿崇先生自2003年1月加入Infor至今。加入Infor之前,他曾在KPWOOD公司任系統工程師、SSA上海公司任職商業顧問,還曾在迅達電梯擔任過項目負責人。鹿崇先生畢業于清華大學管理資訊系統專業。

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本文出處:暢享網

本文來自雲栖社群合作夥伴暢享網,了解相關資訊可以關注vsharing.com網站。

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