人事アナリティクスの活用法【ヒント＆戦略

関連するデータにアクセスできずに、良いビジネス上の意思決定を行うことは不可能です。これは人事部門にも当てはまります。特に人事分析は、人材の定着率を向上させ、採用の意思決定にプラスの影響を与えます。

今日の記事では、「HRアナリティクスとは何か」という次の質問にお答えします。また、最も一般的なHRデータ・メトリクスを詳しく見ていき、HRデータ・アナリティクスがどのように機能するのかをお伝えし、その長所と短所を簡単に説明します。それでは、さっそく飛び込んでみましょう。

HRアナリティクスとは？

HRアナリティクス は、人的資本資産への投資が、収益創出、費用削減、リスク軽減、戦略的プランの実行など、ビジネスの成功にどのように影響するかについての洞察を得ることに関連しています。この目的のために、統計的手法を適用して、人事、タレントマネジメント、財務、および戦略的計画を統合します。 の運用データです。

人事アナリティクスが何かわかったところで、どのような恩恵を受けることができるのかを見てみる価値はあります。

HRアナリティクスのメリットは？

人事分析を使用することは、多くの利点に関連付けられている、ここでは最も一般的なもののいくつかがあります。

1. HRデータ分析で定着率を向上

人事分析は、従業員の定着率を把握するのに便利です。何人の従業員が離職したかを知るだけでなく、離職の背景にある理由や、何人かの従業員が離職しないことを決めた理由を知ることができます。新入社員の受け入れには多くの時間がかかりますが、従業員の離職は、雇用コスト、生産性の低下、トレーニングコストなどの大きなコストを発生させます。一例として、人事分析を活用することで、従業員の離職理由を把握することができます。 アイビーエム は、同社で最も定着率が高い社員はライフサイエンスの学位を取得して研究室で働いているのに対し、営業幹部はすぐに転職する人が多いことを確立することができました。

ソースは アンスプラッシュ

1. より良い採用判断

HRアナリティクスは、過去のデータを見ることで、より良い採用の選択を可能にします。前述のIBMの例のように、特定のパターンを発見するのに役立ちます。例えば、12人の候補者を採用し、そのうち4人は特定の候補者からのものであったが、その候補者のパフォーマンスが低いことが判明した場合、同じような環境の人を再び採用すべきではないということになるかもしれません。

1. 社員の経験値がアップ

人事分析は従業員の経験にプラスの影響を与えます。採用のスピードが上がり、候補者はフィードバックを待つ必要がなくなります。その結果、候補者の体験が向上し、ブランドイメージが向上し、企業の競争力が向上します。

1. 研修の機会を増やす

人事分析は、組織内のスキルギャップを発見する上で重要な役割を果たします。タイムリーに対応しなければ、多額のコストが発生するだけでなく、生産性の低下につながる可能性があります。TalentBoostのようなソリューションを使用することで、人事部はビジネスに不足しているスキルを特定したり、必要なスキルをすぐに習得できる従業員を社内で見つけてトレーニングに参加させたりすることができます。また、TalentBoostは、トレーニングが期待通りの結果をもたらしたかどうかを評価するのにも役立ちます。

HRアナリティクスの事例を教えてください。

では、どのようにして恩恵を受けることができるのか、人事分析の例を見てみましょう。

採用情報

リクルートは、適切なスキルセットを持った社員を採用するだけではありません。企業文化に合った人材を見つけることも必要ですが、これは非常に時間のかかるプロセスです。

実際には、以下によると デブスキラー データにアクセスすることで、適切な技術者候補者を雇用するためのコストは、生産性の損失、採用、請負業者のカバーに$60,000もの高額になる可能性があります。例えば、成功指標を含むデータにアクセスすることで、どの候補者に注目すればよいかがわかるため、採用までの時間を大幅に短縮することができます。

採用において、予測分析は候補者の将来のパフォーマンスに焦点を当てるので、特に有益です。これについては、セクション人事予測分析”.

HRアナリティクスがどのように役立つか

• 様々なソースからの候補データ収集を自動化することで
• 発達の機会や文化的な適合性などの変数にアクセスして、詳細な候補者プロファイルを作成します。
• トップパフォーマンスを発揮する従業員と同じ特徴を持つ候補者の発見
• 特定の役割のための雇用時間に関するメトリクスを取得することで、後継者計画に役立ちます。

売上高

社員が退職するときには、退職面接をしないと退職理由がわからないことが多いです。従業員の退職理由を知らないことで 高歩留まり.

HRアナリティクスはどのように役立つのでしょうか。

• 過去の離職率データを収集・分析し、従業員が辞める理由を示す傾向やパターンを発見する
• 生産性やエンゲージメントのような従業員の行動に関するデータを取得し、従業員の状態を把握する
• データの相関関係から従業員の離職率が高い要因を理解する
• 辞めるリスクのある従業員を追跡し、フラグを立てるための予測モデルの開発
• 職場環境を改善し、結果としてエンゲージメントレベルを向上させるための戦略を構築する

人的資源分析 - どのように機能するか

HRアナリティクスは4つのコンポーネントで構成されています。これらは

• データ収集
• データ測定
• 分析
• インプリメンテーション

ステップ1：データ収集

どのようなデータポイントを持っていて、プロセスの最後までに何を持ち帰りたいのかを決定します。それは、従業員のエンゲージメント率を理解することでしょうか、それとも雇用までの時間を計算することでしょうか？それとも、最近のトレーニングに対する従業員の満足度を測定することでしょうか？評価で考慮すべきデータポイントには、以下のようなものがあります。

• 従業員業績
• 人口統計学的データ
• 従業員維持
• 俸給
• オンボーディング＆トレーニング

データには定性的なものと定量的なものの2つの形があることを覚えておいてください。後者だけが、人事分析ツールに簡単にインポートすることができます。定性的データは記述的な性質を持っているため（例えば、自由形式の質問への回答など）、分析に含めたい場合は、数値に変換するのに非常に時間がかかります（場合によっては不可能）。

ソースは アンスプラッシュ

ステップ2：データ測定

このステップでは、一連の基準（人事指標）とデータを継続的に比較することに焦点を当てます。例えば、今年のデータを前年のデータと比較したり、企業や市場の規範と比較したりすることができます。

人事分析を成功させるためには、インポートされたデータを一括して測定することはできません。むしろ、新しいデータがどんどん入ってくるので、継続的に測定に取り組む必要があります。

次のセクションでは、人事データ分析に含めるべきいくつかの推奨指標について説明します。

ステップ3：分析

このステップでは、調査結果のレビューを開始します。このステップの目的は、繰り返し発生するパターンと、それがビジネスにどのように影響するかを特定することです。

何を知りたいかによって、あなたの分析は3つの方向に進むことができます。 記述的分析、予測的分析、処方的分析.

記述的分析がすでに起こったことの分析のみに焦点を当てているのに対し、予測的分析は、お客様のビジネスに次に何が起こるかもしれないかを予見することを目的としています。記述的分析では、過去の出来事と将来の仮定の両方を考慮して、最良の推奨事項を導き出します。

ステップ4：実装

この段階では、あなたの洞察をどこにどのように適用するかを決める必要があります。例えば、従業員の離職率に傾向があることに気づきましたか？あるいは、最もパフォーマンスの高い従業員のうち20%が 従業員紹介?

このデータをどのように活用して人事部のパフォーマンスを向上させ、次に分析を行うときに結果を上げることができるかを考えてみましょう。

定期的にチェックするだけでなく、変化が起きているかどうかにも目を光らせておきましょう。タレントマネジメントソフトを使えば、何人が入社して何人が退社したのか、また何が共通しているのかを正確に把握することができます。

ソースは タレントブースト

人事データ分析 - どのようなメトリクスを考慮すべきか

どのようなデータを測定すべきかわからない？以下は、当社が推奨するトップのHRメトリクスです。

従業員一人当たりの収入

それは、各従業員がビジネスのためにどれだけのお金を生み出しているかを測定します。会社全体の収入を現在の従業員数で割って計算します。

内定承諾率

企業の求人に対して「はい」と答えた求職者の割合。一定期間内に受け入れた内定者数を内定者数で割ったもの。

従業員一人当たりの研修費用

一人の従業員を教育するための平均的なコストを測定します。

自発的な離職率

従業員が進んで組織を離れることを決めた割合。

希望離職率

解雇、人員削減、業績不振などで契約が終了した従業員の割合。

採用までの期間

候補者に最初に連絡を取ってから、採用のオファーを受け入れるまでの時間のことです。競争が激しく、プロセスが長くなりがちなテック業界では特に重要です。以下によると サイコロ データの場合、ソフトウェア開発者を雇うのに平均39日、UI開発者を雇うのに40日、データエンジニアを雇うのに46日かかります。

不在症

休暇、病気、家族の緊急事態など、許容される時間を超えて頻繁に欠勤することを指す。

人事分析のメリット・デメリット

人事分析を行うことの是非を見てみましょう。

メリット

人事業務の中で不調な部分を発見します。 例えば、ほとんどの採用担当者の採用までの時間が30%延びていることに気づいた場合、これは採用プロセスに問題があり、対処する必要があることを示しているかもしれません。プロセスの一部を自動化したり、採用プロセスのステップの順序を入れ替えたりすることで、驚くべき結果が得られることもあります。例として、当社の顧客であるImpacTechは、2.5倍の面接回数で開発者を採用することができました。

ソースは デブスキラー

• 推測を排除します。HRアナリティクスを導入することで、採用や人材管理プロセスに変更を加える前に、仮説や仮定を検証する手段を得ることができます。
• 従業員満足度とエンゲージメント率の向上.アナリティクスは、人事チームのパフォーマンス指標を改善するだけでなく、他のチームメンバーにも良い影響を与えます。また、他のすべてのチームメンバーにもプラスの影響を与えます。人事チームが離職率や雇用者満足度調査の結果などの洞察にアクセスできるようになれば、従業員の経験を向上させることができるようになります。その結果、あなたのチームは最高のパフォーマンスを発揮するためのモチベーションを高めることができます。
• 採用プロセスの改善。 人事分析を正しく行えば、求職者の受け入れ率やポジションごとの平均採用までの時間などのデータを追跡することができます。しかし、さらに一歩進んで、候補者を対象とした面接後のアンケート調査を実施することで、候補者の経験を向上させ、適切な人材を引き付ける方法を学ぶこともできます。
• トレンドや従業員の行動を予測すること。 人事予測分析を最大限に活用することで、従業員満足度調査結果の低下などの予兆に対応することができます。これにより、些細な問題がエスカレートする前に解決したり、主要な従業員の離職などの避けられない事態に備えて戦略を立てることができます。

人事分析の潜在的なマイナス面はどうなのか？

デメリット

• 機会を逸したり、真偽の分からない洞察を導き出したりする。もし人事部が複雑なツールを使っていて、データ分析に長けていないのであれば。
• 潜在的なセキュリティ問題機密情報にアクセスできる分析やサードパーティのツールが適切なセキュリティ基準を満たしていなければ、この脅威は回避できません。幸いなことに、この脅威は、適切なセキュリティ手順を備えたツールを使用することで回避することができます。
• 潜在的な倫理的・法的問題また、トラッキングしたデータがプライバシーを侵害したり、従業員の個人情報にアクセスしたりする場合もあります。例えば、公開対非公開のSlackチャネルからインサイトを収集する際の細い線引きについて考えてみましょう - コミュニケーションの分析を検討する場合は、従業員の同意を得て、弁護士と一緒にクリアしなければなりません。

どうすれば、このような事故やその他の災難を回避し、データを最大限に活用することができるでしょうか？予測分析の力を活用し、適切な人事分析ツール（例えばTalentScoreなど）を使用することです。

人事予測分析 - TalentScore

最良の採用決定を確実に行い、従業員を長く維持したいのであれば、TalentScoreのようなツールの利用をお勧めします。

タレントスコア AIベンチマークエンジンを活用して、作業サンプルのコーディングテストのスコア、テストの難易度、候補者がタスクを完了するのにかかる時間などの要因を考慮しています。これらすべての要素を考慮することで、候補者のパフォーマンスを驚異的な 85%精度!

ソースは デブスキラー

概要

HRアナリティクスを活用することで、企業はデータを積極的に活用できるようになります。過去の問題を解決するだけではなく、企業は将来に向けてより創造的になり、潜在的な問題を未然に解決することができます。HRアナリティクスは、採用と定着の両方に使用することができ、両方のデータを収集して分析することで、全体像を把握することができます。

従業員分析と採用分析を最大限に活用するためには、TalentBoostとTalentScoreの利用をお勧めします。これらのソリューションを使用することで、チーム内のスキルギャップ、トレーニングの機会、採用までの時間、その他のパフォーマンス予測因子など、さまざまな洞察にアクセスすることができ、最高の人材を引き付けるのに役立ちます。

画像クレジット ペクセル