Predictive HR Analytics: Quản trị nhân sự thời đại 4.0

Predictive HR analytics (phân tích HR dự đoán) là một xu hướng mới nổi trong lĩnh vực nhân sự (HR), đang dần định hình lại cách các công ty quản lý tài năng. Nhờ sức mạnh của dữ liệu, các công cụ tuyển dụng hiện đại có thể dự đoán những ứng viên có hiệu suất làm việc cao ngay từ đầu, và các công ty ngày càng có khả năng dự đoán nhân viên nào có khả năng nghỉ việc trước khi họ nộp đơn xin thôi việc.

Trong bài viết này, cùng Starttrain tìm hiểu predictive HR analytics là gì và tại sao nó được xem là một công cụ thay đổi cuộc chơi thực sự cho các phòng ban HR.

Predictive HR Analytics là gì?

Về bản chất, phân tích dữ liệu dự đoán có mặt ở khắp mọi nơi. Đây là một công nghệ học hỏi từ dữ liệu hiện có và sử dụng dữ liệu đó để dự báo hành vi cá nhân. Điều này có nghĩa là các dự đoán rất cụ thể.

Không giống như phân tích mô tả (Descriptive Analytics) chỉ báo cáo các sự kiện trong quá khứ, các mô hình dự đoán sẽ phân tích các mô hình trong hành vi của nhân viên, số liệu hiệu suất và xu hướng tổ chức. Điều này giúp bạn dự đoán mọi thứ, từ nguy cơ nghỉ việc đến khoảng cách về kỹ năng.

Predictive HR Analytics hoạt động như thế nào?

• Phân tích dự đoán bao gồm một tập hợp các kỹ thuật thống kê khác nhau (khai thác dữ liệu) để phân tích dữ liệu và kết quả lịch sử. Sau đó, những kỹ thuật này cố gắng tạo ra một công thức hoặc thuật toán mô phỏng tốt nhất các kết quả lịch sử này. Thuật toán này sau đó sử dụng dữ liệu hiện tại để dự đoán các kết quả trong tương lai.
• Predictive HR Analytics hoạt động theo một quy trình gồm ba bước chính. Đầu tiên, hệ thống sẽ thu thập và tổng hợp một lượng lớn dữ liệu nhân sự thô từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hiệu suất làm việc, tiền lương, các khóa đào tạo và kết quả khảo sát. Tiếp đó, các nhà phân tích sẽ sử dụng các thuật toán máy học để xây dựng mô hình dự đoán. Mục tiêu là tìm ra các mối liên hệ và quy luật ẩn trong dữ liệu. Chẳng hạn, mô hình có thể phát hiện ra rằng nhân viên có tỷ lệ nghỉ việc cao thường có một số đặc điểm chung, như làm việc ở một bộ phận cụ thể trong một khoảng thời gian nhất định hoặc có mức lương thấp hơn so với mặt bằng chung.

Cuối cùng, mô hình này sẽ sử dụng dữ liệu hiện tại để đưa ra các dự đoán cho tương lai. Những dự đoán này cung cấp thông tin hữu ích giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định thông minh hơn, ví dụ như chủ động lên kế hoạch giữ chân những nhân viên có nguy cơ nghỉ việc cao, hoặc điều chỉnh chiến lược tuyển dụng dựa trên nhu cầu dự báo. Quá trình này biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có giá trị, giúp các quyết định nhân sự không còn dựa vào trực giác mà được định hướng bởi bằng chứng và số liệu cụ thể.

Xem thêm: Khóa học Business Intelligence HR Analytics

Ứng dụng của Predictive HR Analytics trong Doanh Nghiệp

Các mô hình predictive HR analytics hiện đại tập trung vào ba lĩnh vực quan trọng, có tác động trực tiếp đến kết quả kinh doanh:

Dự đoán tỷ lệ nghỉ việc (Turnover prediction)

Các mô hình dự đoán phân tích các yếu tố như thâm niên, xếp hạng hiệu suất, thay đổi lương thưởng, mối quan hệ với quản lý và điểm gắn kết để xác định nguy cơ nghỉ việc. Phân tích dự đoán giúp bạn hiểu và ngăn chặn điều này bằng cách tiết lộ những phòng ban nào có nguy cơ cao hơn và liệu một số nhóm nhân khẩu học nhất định có đóng vai trò hay không.

Dự báo thành công tuyển dụng (Hiring success forecasting)

Với các thuật toán phù hợp, bạn có thể tối ưu hóa quy trình tuyển dụng và dự báo thành công. Ứng viên nào có nhiều khả năng thành công về lâu dài? Ai có nhiều khả năng trở thành người có hiệu suất hàng đầu? Các mô hình tuyển dụng dự đoán xem xét các mẫu hồ sơ, kết quả đánh giá và dữ liệu phỏng vấn để dự báo khả năng thành công và thời gian đạt năng suất của ứng viên.

Quản lý hiệu suất (Performance management)

Phân tích dự đoán xác định những nhân viên có tiềm năng cao, phù hợp với kế hoạch kế nhiệm và xác định các vấn đề về hiệu suất trước khi chúng ảnh hưởng đến kết quả. Bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất lịch sử, tỷ lệ hoàn thành đào tạo và các mô hình thăng tiến nghề nghiệp, các tổ chức có thể dự báo ai đã sẵn sàng cho việc thăng chức và ai cần được hỗ trợ phát triển thêm.

Các yếu tố nền tảng của dữ liệu HR

Để phân tích predictive HR analytics thành công, cần ba yếu tố nền tảng:

Chất lượng dữ liệu (Data quality)

Dữ liệu sạch, nhất quán trên tất cả các hệ thống HR tạo thành nền tảng vững chắc. Điều này bao gồm bảng lương, HRIS, quản lý hiệu suất và các nền tảng tuyển dụng tài năng. Chất lượng dữ liệu kém sẽ dẫn đến những dự đoán không chính xác, gây tổn hại đến việc ra quyết định.

Khối lượng dữ liệu (Sufficient volume)

Các mô hình dự đoán cần đủ dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu có ý nghĩa. Thông thường, các tổ chức cần ít nhất hai năm dữ liệu toàn diện của nhân viên trên nhiều biến số để xây dựng các mô hình đáng tin cậy.

Xây dựng tính năng chiến lược (Strategic feature engineering)

Các mô hình dự đoán có tác động mạnh mẽ nhất sẽ xem xét các điểm dữ liệu đa dạng, bao gồm lịch sử lương, hồ sơ đào tạo, thay đổi quản lý, phản hồi từ đồng nghiệp và thậm chí cả các yếu tố bên ngoài như điều kiện thị trường. Đây là một bước quan trọng để đảm bảo các mô hình hr predictive analytics examples của bạn mang lại kết quả chính xác và có giá trị nhất.

Ví dụ thực tế về Predictive HR analytics (HR Predictive analytics examples)

Dưới đây là một số hr predictive analytics examples thực tế mà các công ty đang áp dụng:

• Dự đoán nhân viên có nguy cơ nghỉ việc cao: Một công ty công nghệ đã phân tích dữ liệu từ hồ sơ nhân viên, bao gồm thời gian làm việc, hiệu suất gần đây và phản hồi từ các cuộc khảo sát nội bộ. Kết quả cho thấy những nhân viên đã làm việc hơn 3 năm, nhận được ít phản hồi tích cực và chưa được thăng chức trong 18 tháng có nguy cơ rời đi cao nhất. Công ty đã chủ động xây dựng các chương trình phát triển nghề nghiệp cá nhân để giữ chân họ.
• Tối ưu hóa chiến lược tuyển dụng: Một chuỗi bán lẻ lớn đã sử dụng phân tích dự đoán để xác định nguồn tuyển dụng nào mang lại những nhân viên có hiệu suất cao và gắn bó lâu dài. Bằng cách phân tích dữ liệu ứng viên từ các kênh khác nhau, họ phát hiện ra rằng những ứng viên đến từ chương trình giới thiệu nội bộ có tỷ lệ thành công cao hơn 40% so với những người đến từ các trang web tuyển dụng thông thường.
• Xây dựng kế hoạch kế nhiệm: Một tập đoàn sản xuất sử dụng mô hình dự đoán để xác định những nhân viên có tiềm năng lãnh đạo cao nhất. Dữ liệu bao gồm lịch sử đào tạo, kết quả đánh giá 360 độ và các dự án họ đã tham gia. Điều này giúp họ xây dựng một kế hoạch kế nhiệm rõ ràng và đảm bảo rằng luôn có sẵn đội ngũ lãnh đạo cho tương lai.

Kết luận

Nghiên cứu cho thấy chỉ có khoảng 17% các tổ chức trên toàn thế giới sử dụng HR Data Analytics để tối ưu hóa quy trình của họ. Đây là một cơ hội lớn bị bỏ lỡ. Các tổ chức sử dụng predictive HR analytics sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh bằng cách đưa ra các quyết định chủ động thay vì phản ứng bị động.

Việc làm chủ dữ liệu không còn là chuyện của riêng bộ phận IT. Khi trang bị cho mình kỹ năng phân tích dữ liệu bạn sẽ có thêm những kiến thức và công cụ cần thiết để làm chủ dữ liệu, dù bạn không có nền tảng kỹ thuật. Từ đó, bạn có thể biến dữ liệu thành insight, khóa học Business Intelligence Essentials sẽ giúp tổ chức đưa ra các quyết định thông minh và hiệu quả hơn.

Tóm lại, công nghệ này cho phép bạn kết hợp nhiều nguồn dữ liệu trên toàn bộ vòng đời của nhân viên, từ tuyển dụng đến phỏng vấn thôi việc, để biến dữ liệu thô thành những quyết định chiến lược, hỗ trợ việc quản trị nhân sự hiệu quả và đột phá hơn.