HR Analytics Examples: Ví dụ cho từng cấp độ phân tích

Bộ phận Nhân sự (HR) ngày nay đã vượt xa vai trò hành chính truyền thống, trở thành đối tác chiến lược không thể thiếu trong doanh nghiệp. Bằng cách áp dụng HR Analytics, các nhà quản lý có thể dịch chuyển khỏi những quyết định mang tính kinh nghiệm hoặc trực giác cá nhân, để hướng tới những chiến lược được hỗ trợ bởi bằng chứng thực tế. B

Bài viết này sẽ đi sâu vào việc làm rõ bốn cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự, từ mô tả đến đề xuất hành động và cung cấp những ví dụ về phân tích dữ liệu nhân sự thực tế (real-world HR Analytics examples), chứng minh cách các tổ chức tiên phong đang khai thác dữ liệu để định hình tương lai của lực lượng lao động một cách chủ động và hiệu quả.

HR Analytics Examples: Khai thác Insight lực lượng lao động (People Insights) từ Dữ liệu HR

Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là yếu tố then chốt giúp bộ phận Nhân sự (HR) chuyển mình thành đối tác chiến lược. Quá trình này được gọi là Phân tích Nhân sự (HR Analytics) – thu thập và phân tích dữ liệu lực lượng lao động để đưa ra các quyết định sáng suốt, từ đó cải thiện sự gắn kết, năng suất và hiệu suất tổng thể của nhân viên.

Để thực hiện phân tích hiệu quả, việc bắt đầu với một vấn đề cụ thể là điều cần thiết. Ví dụ, đội ngũ của bạn đang gặp khó khăn trong việc giữ chân nhân tài hàng đầu ở một phòng ban hoặc khu vực địa lý cụ thể? Hay mục tiêu của bạn là tối ưu hóa chi phí lực lượng lao động?

Những câu hỏi này sẽ được trả lời thông qua việc hiểu rõ bốn cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự (HR data analysis).

• Phân tích Mô tả (Descriptive Analytics)
• Phân tích Chẩn đoán (Diagnostics Analytics)
• Phân tích Dự đoán (Predictive Analytics)
• Phân tích Đề xuất Hành động (Prescriptive Analytics)

Việc nắm vững sự khác biệt giữa các loại hình phân tích này sẽ giúp bạn đặt những câu hỏi đúng đắn. Chẳng hạn, nếu mục tiêu là thuê được nhân tài chất lượng hơn, bước đầu tiên phải là hiểu được tại sao nhân tài đã tuyển dụng trong năm qua lại chưa đạt yêu cầu. Các kỹ năng cụ thể nào còn thiếu? Có sự không phù hợp về văn hóa không? Việc khám phá những insight này là chìa khóa để xây dựng nền tảng chiến lược vững chắc.

Xem thêm: HR Data Analytics là gì? Cơ hội việc làm và kỹ năng cần có

Các cấp độ phân tích dữ liệu nhân sự

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) là nền tảng khởi đầu của mọi chiến lược HR Analytics, tập trung vào việc tóm tắt và diễn giải dữ liệu lịch sử để trả lời câu hỏi cốt lõi: “Điều gì đã xảy ra?”. Đây là cách dễ tiếp cận nhất để rút ra insight, giúp các chuyên gia HR có được bức tranh rõ ràng về các xu hướng của lực lượng lao động thông qua việc sắp xếp các sự kiện và mẫu hình trong quá khứ.

Các HR Analytics examples ở cấp độ này bao gồm việc phân tích tỷ lệ thôi việc hàng tháng của các phòng ban cụ thể, theo dõi tỷ lệ tuyển dụng theo từng phòng ban trong năm qua, hay giám sát số liệu thống kê về đa dạng và hòa nhập (Diversity and Inclusion).

Tuy nhiên, hầu hết các tổ chức vẫn đang trong quá trình chuyển đổi từ báo cáo ngẫu nhiên (ad-hoc reporting) cơ bản sang hệ thống báo cáo lực lượng lao động nâng cao. Nếu thiếu sự hiểu biết vững chắc về tình hình hiện tại và các xu hướng lịch sử này, việc tiến tới cấp độ phân tích chẩn đoán hoặc dự đoán sẽ trở nên khó khăn.

Phân tích chẩn đoán (Diagnostics Analytics)

Phân tích chẩn đoán (Diagnostics Analytics) tiến thêm một bước bằng cách đặt câu hỏi mang tính nguyên nhân: “Tại sao điều đó xảy ra?”. Loại hình phân tích này giúp khám phá các nhân tố và nguyên nhân đằng sau những xu hướng hoặc vấn đề đã được xác định qua phân tích mô tả, từ đó giúp đội ngũ HR hiểu được lý do của những thay đổi trong lực lượng lao động và giải quyết các thách thức.

HR Analytics examples điển hình bao gồm việc phân tích lý do tỷ lệ thôi việc tăng đột biến ở một phòng ban cụ thể bằng cách tương quan dữ liệu đó với điểm gắn kết (engagement scores) hoặc các thay đổi về quản lý, hay điều tra nguyên nhân tiềm ẩn khiến tỷ lệ thăng chức ở một phòng ban lại thấp hơn đáng kể so với mức trung bình của công ty.

Biết được điều gì đã xảy ra là bước đầu tiên, sau đó, hiểu được lý do tại sao nó xảy ra sẽ mở ra cánh cửa cho các insight chiến lược, biến phân tích này thành cầu nối giữa báo cáo HR đơn thuần và chiến lược HR Analytics sâu hơn.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là cấp độ tiếp theo, sử dụng dữ liệu lịch sử và các mô hình thống kê phức tạp để trả lời câu hỏi mang tính tương lai: “Điều gì sẽ xảy ra?”. Bằng cách xác định các mẫu hình và xu hướng, các chuyên gia HR có thể dự báo các sự kiện trong tương lai, chẳng hạn như tỷ lệ thôi việc của nhân viên hoặc nhu cầu về lực lượng lao động, cho phép họ chuyển sang chiến lược chủ động.

Các HR Analytics examples ở cấp độ này bao gồm dự đoán nhân viên nào có nguy cơ nghỉ việc dựa trên điểm gắn kết và thâm niên làm việc, dự báo nhu cầu tuyển dụng trong tương lai dựa trên các dự báo tăng trưởng của công ty, hay dự đoán sự đa dạng của đội ngũ lãnh đạo trong tương lai dựa trên leadership pipeline và tỷ lệ thăng tiến trong lịch sử.

Predictive Analytics trao quyền cho đội ngũ HR chuyển từ chiến lược phản ứng sang chủ động, dẫn đến các đội ngũ linh hoạt và kiên cường hơn, mặc dù loại hình phân tích này đòi hỏi dữ liệu và công cụ đáng tin cậy để tránh những giả định sai lầm.

Phân tích Đề xuất Hành động (Prescriptive Analytics)

Phân tích đề xuất hành động (Prescriptive Analytics) là cấp độ cao nhất, khuyến nghị các hành động cụ thể để đạt được kết quả mong muốn hoặc ngăn chặn các kết quả tiêu cực, trả lời câu hỏi mang tính định hướng: “Chúng ta nên làm gì?” Loại hình này đề xuất các chiến lược và can thiệp dựa trên dữ liệu từ các insight dự đoán.

Các HR Analytics examples tại đây mang tính quyết định hành động cao, như đề xuất các chiến lược giữ chân nhân tài được cá nhân hóa cho các nhân viên có nguy cơ nghỉ việc cao (ví dụ: đề xuất cơ hội phát triển sự nghiệp cụ thể), đề xuất một kế hoạch tuyển dụng tối ưu để tránh tình trạng thiếu hụt nhân tài, hay đưa ra lời khuyên về việc phân bổ lại khối lượng công việc để ngăn ngừa tình trạng kiệt sức (burnout).

Prescriptive Analytics thường sử dụng AI và các thuật toán nâng cao để tự động đề xuất các hành động cụ thể, với các khuyến nghị do phần mềm điều khiển nhằm hướng dẫn người dùng đến các quyết định tối ưu dựa trên mô hình dự đoán và dữ liệu thời gian thực.

Phân tích dự đoán và hành động

Ứng dụng chiến lược của Predictive Analytics

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) cho phép các chuyên gia HR có những ứng dụng chiến lược sâu rộng. Ngoài các HR Analytics examples đã nêu, phân tích này còn được sử dụng để dự đoán nghỉ việc (thường sử dụng AI để tăng độ chính xác), dự đoán hiệu suất (thường là sự kết hợp giữa dữ liệu thống kê và nhận định chuyên môn của con người), lập kế hoạch kế nhiệm chủ động, và dự đoán khả năng thành công của ứng viên ngay từ giai đoạn tuyển dụng.

Ứng dụng chiến Lược của Prescriptive Analytics

Phân tích đề xuất Hành động (Prescriptive Analytics) chuyển các dự đoán thành các kế hoạch hành động cụ thể và có thể đo lường được. Các HR Analytics examples như Chiến lược Giảm thiểu Nghỉ việc sẽ đề xuất hành động cụ thể (như điều chỉnh lương, tăng đào tạo, cố vấn, …) dựa trên kết quả dự đoán.

Nó cũng giúp tối ưu hóa Kênh Tuyển dụng bằng cách đề xuất nền tảng tuyển dụng hiệu quả nhất cho từng vai trò, hay xây dựng Kế hoạch Cải thiện Gắn kết thông qua các khuyến nghị cụ thể (ví dụ: tăng quyền tự chủ cho một đội nhóm) và đưa ra đề xuất đào tạo và Phát triển mục tiêu để chuẩn bị cho thăng tiến nội bộ.

HR Analytics trong thực tế (Real-World HR Analytics Examples)

Nhiều tổ chức tiên phong đã sử dụng các HR Analytics examples thực tế này để thay đổi căn bản cách thức quản lý nhân sự, chuyển đổi từ các quy trình quản lý nhân sự chung chung, thủ công sang một chiến lược dựa trên dữ liệu nhằm thúc đẩy hiệu suất và tăng tính minh bạch.

Dominion Due Diligence Group (D3G): Số hóa quản lý hiệu suất để đạt mục tiêu đo lường được

Dominion Due Diligence Group (D3G) đã minh họa một sự chuyển đổi điển hình từ quy trình quản lý hiệu suất dựa trên giấy tờ truyền thống sang một hệ thống số hóa hiện đại, sử dụng các công cụ như PerformYard. Mục tiêu của D3G là loại bỏ sự mơ hồ trong việc đánh giá và phát triển nhân viên. Bằng cách thiết lập các mục tiêu đo lường được (quantifiable objectives) một cách rõ ràng, bao gồm các mục tiêu về chuyên môn và vận hành và cá nhân, họ đã thành công trong việc gắn hiệu suất làm việc với các chỉ số cụ thể.

Điều này không chỉ cho phép các nhà quản lý theo dõi tiến độ công việc một cách minh bạch, mà còn cung cấp cơ sở dữ liệu vững chắc để phát triển nhân viên dựa trên kết quả thực tế, tạo nên một văn hóa trách nhiệm giải trình cao hơn.

(Nguồn: PerformYard Case Study: Dominion Due Diligence Group)

Cline Family Centers: Chuẩn hóa quy trình để liên kết mục tiêu nhân viên với chiến lược tổ chức

Trước đây, Cline Family Centers đã tiến hành các đánh giá hiệu suất nhân viên một cách ngẫu hứng (ad-hoc), dẫn đến sự thiếu rõ ràng về cách thức cấp quản lý đánh giá họ. Nhờ vào sự can thiệp và áp dụng các nguyên tắc HR Analytics examples, đơn vị này đã thực hiện chuẩn hóa quy trình quản lý hiệu suất của mình. Sự thay đổi cốt lõi là việc thiết lập một quy trình thống nhất nhằm liên kết các mục tiêu cá nhân của nhân viên trực tiếp với các mục tiêu chiến lược của tổ chức.

Hành động này không chỉ giải quyết vấn đề minh bạch trong đánh giá, mà còn đảm bảo mọi nguồn lực nhân sự đều tập trung vào những ưu tiên kinh doanh cao nhất, từ đó tăng cường sự tập trung chiến lược và thúc đẩy tăng trưởng dài hạn cho doanh nghiệp.

(Nguồn: PerformYard Case Study: Cline Family Centers)

VCC Construction: Áp dụng đánh giá toàn diện để xác định tiềm năng lãnh đạo

VCC Construction, một công ty xây dựng và quản lý hợp đồng lớn, mong muốn một quy trình quản lý hiệu suất mạnh mẽ hơn thay vì chỉ dựa vào quy trình đánh giá hàng năm đơn giản. Họ đã phát triển một quy trình đánh giá toàn diện, bao gồm đánh giá 360 độ (thu thập phản hồi từ đồng nghiệp, quản lý và cấp dưới), đánh giá của quản lý trực tiếp và tự đánh giá của nhân viên, kèm theo các buổi kiểm tra giữa kỳ.

Các dữ liệu thu thập được từ quy trình này đã cung cấp insight sâu sắc cho các nhà quản lý, không chỉ về hiệu suất hiện tại mà còn về tiềm năng thăng tiến của nhân viên. Qua đó, công ty có được cái nhìn rõ ràng về việc các mục tiêu tổ chức được thực hiện như thế nào, tạo tiền đề cho việc lập kế hoạch kế nhiệm và phát triển lãnh đạo trong tương lai.

(Nguồn: PerformYard Case Study: VCC Construction)

Kết luận

Tóm lại, Phân tích Nhân sự (HR Analytics) không còn là một lựa chọn mà là yếu tố bắt buộc để bộ phận HR chuyển đổi từ vai trò quản lý vận hành sang định hình chiến lược kinh doanh của tổ chức. Bốn cấp độ phân tích hoạt động như một kim chỉ nam, giúp đội ngũ nhân sự không chỉ hiểu rõ điều gì đã xảy ra và tại sao nó xảy ra, mà còn chủ động dự báo điều gì sẽ xảy ra và đưa ra các khuyến nghị hành động tối ưu về chúng ta nên làm gì.

Tham khảo ngay: Khóa học Business Intelligence HR Analytics dành riêng cho đội ngũ nhân sự

Các ví dụ về phân tích dữ liệu nhân sự (HR Analytics examples) thực tế từ các công ty như D3G, Cline Family Centers, và VCC Construction đã chứng minh tính hiệu quả của việc chuyển đổi dữ liệu thô thành insight hành động nhằm tăng cường tính minh bạch, tối ưu hóa hiệu suất và chuẩn bị cho kế hoạch kế nhiệm.