การสร้างกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

แชร์บน

การสร้างกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

สารบัญ

สำรวจโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลของ MiHCM วันนี้

โดยใช้ประโยชน์จากการปรับปรุงข้อมูล HR และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ธุรกิจต่างๆ กำลังเปลี่ยนแปลงแนวทางการจัดการ HR แบบดั้งเดิมให้กลายเป็นความพยายามเชิงกลยุทธ์ที่ซับซ้อนซึ่งสอดคล้องกับเป้าหมายขององค์กร

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของ HR สามารถคาดการณ์พฤติกรรมและแนวโน้มของพนักงานในอนาคตได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน ทำให้ผู้นำด้าน HR สามารถตัดสินใจอย่างรอบรู้เพื่อรับมือกับความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น เช่น การลาออกและการขาดงานได้ล่วงหน้า

ผลลัพธ์คือ พลังของกลยุทธ์ HR ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงอยู่ที่ความสามารถในการเพิ่มผลผลิตของพนักงานพร้อมกับสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่กว้างขึ้น

มาเจาะลึกส่วนประกอบสำคัญที่ประกอบเป็นกลยุทธ์ HR ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่แข็งแกร่งกัน

องค์ประกอบสำคัญของแนวทางการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ในการวิวัฒนาการสู่กลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การทำความเข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานถือเป็นสิ่งสำคัญในการบรรลุการเปลี่ยนแปลงด้านทรัพยากรบุคคลที่ประสบความสำเร็จ ปัจจุบัน องค์กรต่างๆ พึ่งพาการทำงานร่วมกันของแหล่งข้อมูลที่หลากหลายเพื่อกำหนดกลยุทธ์ที่ไม่เพียงแต่ตอบสนองเท่านั้น แต่ยังคาดการณ์ได้และมีกลยุทธ์อีกด้วย

  • การบูรณาการข้อมูลเชิงกลยุทธ์:การบูรณาการแหล่งข้อมูลต่างๆ เช่น ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของพนักงาน สถิติการสรรหาบุคลากร และแม้แต่ข้อมูลเชิงลึกจากโซเชียลมีเดีย จะสร้างมุมมองที่ครอบคลุมซึ่งแจ้งกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจที่เฉพาะเจาะจง ด้วยการประสานชุดข้อมูลที่หลากหลายดังกล่าว องค์กรต่างๆ สามารถตรวจจับรูปแบบและแนวโน้มที่เน้นโอกาสในการปรับปรุงได้
  • การจัดแนวธุรกิจ:กลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่ควรดำเนินไปโดยไร้ทิศทาง กลยุทธ์ดังกล่าวจะต้องสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ขององค์กรที่กว้างขึ้นอย่างราบรื่น ผู้นำด้านทรัพยากรบุคคลสามารถปรับกลยุทธ์เพื่อรองรับการเติบโต ส่งเสริมนวัตกรรม และช่วยให้บรรลุเป้าหมายระยะยาวผ่านพนักงานที่มีแรงจูงใจและทักษะได้ โดยทำความเข้าใจลำดับความสำคัญของธุรกิจ
  • การใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี:โซลูชัน MiHCM ช่วยให้แผนกทรัพยากรบุคคลสามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ โซลูชันเหล่านี้ให้ความสามารถในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยให้ทีมงานทรัพยากรบุคคลสร้างแบบจำลองผลลัพธ์ที่เป็นไปได้และตัดสินใจอย่างรอบรู้

การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลทรัพยากรบุคคล

การสร้างกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล HR เป็นเรื่องของการคาดการณ์และมาตรการเชิงรุกที่เปลี่ยน HR ให้เป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ภายในองค์กร

กลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลพร้อมการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ช่วยให้ธุรกิจสามารถก้าวข้ามข้อจำกัดด้านทรัพยากรบุคคลแบบเดิมๆ ได้ เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานและประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กรให้เหมาะสมที่สุด

ยิ่งไปกว่านั้น การใช้แนวทางดังกล่าวยังช่วยให้องค์กรสามารถจัดการกับความท้าทายต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับความหลากหลายและการรวมกลุ่มของพนักงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ดึงมาจากข้อมูลประชากรที่หลากหลาย

การทำเช่นนี้ กลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลไม่เพียงแต่กระตุ้นการเติบโตขององค์กร แต่ยังเป็นการปลูกฝังวัฒนธรรมสถานที่ทำงานที่มีการรวมกันมากขึ้นอีกด้วย

การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลถือเป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ โดยมุ่งหวังที่จะเปลี่ยนข้อมูลดิบให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้เพื่อขับเคลื่อนการตัดสินใจที่ดีขึ้น ด้วยเทคนิคและเครื่องมือที่เหมาะสม ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลด้านทรัพยากรบุคคลเพื่อปรับปรุงการสรรหา การรักษา และผลผลิตโดยรวม

การระบุเมตริกที่สำคัญ

กุญแจสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลทรัพยากรบุคคลคือการระบุตัวชี้วัดที่สอดคล้องกับเป้าหมายเชิงกลยุทธ์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดที่เป็นแนวทางกระบวนการสรรหาบุคลากร เช่น อัตราการรักษาพนักงาน เวลาในการจ้างงาน และต้นทุนการลาออก

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทำให้องค์กรสามารถมองเห็นแนวโน้มในพื้นที่เหล่านี้ได้ ซึ่งจะทำให้สามารถดำเนินมาตรการเชิงป้องกันได้

การใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการสรรหาและการรักษาพนักงาน

กลยุทธ์การสรรหาและรักษาพนักงานที่มีประสิทธิผลถือเป็นหัวใจสำคัญของการบริหารจัดการกำลังคน

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยให้ธุรกิจคาดการณ์การลาออกของพนักงานและความสำเร็จในการจ้างงาน ซึ่งถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มศักยภาพด้านทรัพยากรบุคคลให้เหมาะสมที่สุด

โซลูชันเช่น MiHCM Data และ AI ช่วยให้ดำเนินการได้ง่ายขึ้นด้วยการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ที่แจ้งการตัดสินใจในการสรรหาบุคลากร เน้นย้ำความเสี่ยงในการบิน และปรับกลยุทธ์การมีส่วนร่วมให้เหมาะสม

การใช้แดชบอร์ดและรายงานเพื่อการตัดสินใจอย่างรอบรู้

พลังของแดชบอร์ดและรายงานโดยละเอียดอยู่ที่ความสามารถในการแสดงข้อมูลที่ซับซ้อนได้อย่างเรียบง่ายและชัดเจน

โซลูชัน MiHCM มอบภาพข้อมูลแก่ผู้นำด้านทรัพยากรบุคคลเพื่อแสดงแนวโน้มของพนักงาน ช่วยให้เข้าใจได้อย่างรวดเร็วและดำเนินการได้อย่างตอบสนอง

ด้วยการวิเคราะห์แดชบอร์ด ผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพยากรบุคคลสามารถระบุรูปแบบต่างๆ เช่น อัตราการขาดงาน และระดับผลผลิต ช่วยให้พวกเขาสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับทรัพยากรบุคคลโดยขับเคลื่อนด้วยข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ยิ่งไปกว่านั้น การตัดสินใจด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลไม่เพียงแต่จะเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของพนักงานเท่านั้น แต่ยังช่วยให้แน่ใจว่ากลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่กว้างขึ้นอีกด้วย การปรับกระบวนการเหล่านี้ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นจะช่วยลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กร ซึ่งถือเป็นมูลค่าที่แท้จริงของกลยุทธ์การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่นำไปใช้ได้ดี

การนำองค์ประกอบเหล่านี้มาผนวกรวมไว้ในกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าองค์กรไม่เพียงแต่จะตอบสนองเท่านั้น แต่ยังเป็นเชิงรุกในการจัดการกับความไม่แน่นอนที่ส่งผลกระทบต่อการจัดการกำลังคน ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ บริษัทต่างๆ สามารถขับเคลื่อนประสิทธิภาพและสร้างสรรค์แนวทางปฏิบัติด้านทรัพยากรบุคคลเพื่อรับมือกับความท้าทายในอนาคตได้อย่างชำนาญ

การบูรณาการการวิเคราะห์เชิงทำนายเข้ากับกระบวนการ HR

การนำการวิเคราะห์เชิงทำนายมาใช้ใน HR เกี่ยวข้องกับแนวทางเชิงกลยุทธ์ที่จำเป็นต้องมีการวางแผนและการดำเนินการอย่างรอบคอบ กระบวนการบูรณาการที่ครอบคลุมไม่เพียงแต่ใช้ประโยชน์จากโครงสร้างพื้นฐาน HR ที่มีอยู่เท่านั้น แต่ยังปรับเปลี่ยนเพื่อรองรับความต้องการในอนาคตอีกด้วย

ด้านล่างนี้เป็นคำแนะนำทีละขั้นตอนในการบูรณาการการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เข้ากับกระบวนการ HR:

  • กำหนดวัตถุประสงค์:เริ่มต้นด้วยการระบุความท้าทายด้านทรัพยากรบุคคลที่เฉพาะเจาะจงซึ่งคุณต้องการแก้ไขโดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ไม่ว่าจะเป็นการจัดการการลาออก การคาดการณ์การขาดงาน หรือการเพิ่มความหลากหลายและการรวมกัน
  • การรวบรวมและจัดการข้อมูลรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากแหล่งที่หลากหลาย เช่น บันทึกพนักงาน ข้อเสนอแนะจากการสำรวจ การมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดีย และใช้เครื่องมือ เช่น MiHCM Data & AI ที่ช่วยปรับกระบวนการจัดการข้อมูลให้มีประสิทธิภาพ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูล HR ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างแม่นยำ
  • เลือกเครื่องมือที่เหมาะสม:ใช้เทคโนโลยี HR ขั้นสูง เช่น MiHCM ซึ่งนำเสนอความสามารถในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เครื่องมือเหล่านี้ช่วยในการสร้างข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้จากข้อมูลที่รวบรวมมา
  • สร้างแบบจำลองและวิเคราะห์ข้อมูล:สร้างแบบจำลองการทำนายที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ด้านทรัพยากรบุคคลของคุณ ใช้แผนภูมิการตัดสินใจและเทคนิคอื่นๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต ระบุรูปแบบที่ส่งผลต่อผลลัพธ์ในอนาคต
  • การนำแบบจำลองการทำนายมาใช้:นำแบบจำลองการทำนายไปใช้ในกระบวนการ HR ใช้แบบจำลองเหล่านี้เพื่อคาดการณ์พฤติกรรมของพนักงาน เช่น การออกจากงานที่อาจเกิดขึ้น ช่วยในการกำหนดกลยุทธ์เชิงรุกเพื่อลดความเสี่ยง
  • ประเมินและปรับปรุง:ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองการพยากรณ์อย่างต่อเนื่อง ใช้ MiHCM สำหรับการรายงานและการแสดงภาพโดยละเอียด ซึ่งช่วยในการปรับแต่งแบบจำลองเพื่อความแม่นยำในการพยากรณ์ที่ดีขึ้น

การเอาชนะความท้าทายทั่วไป

ขณะนำการวิเคราะห์เชิงทำนายไปใช้ ผู้นำด้านทรัพยากรบุคคลมักพบกับความท้าทาย การทำความเข้าใจสิ่งเหล่านี้สามารถนำไปสู่การบูรณาการที่ราบรื่นยิ่งขึ้น:

  • ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล:ความกังวลที่สำคัญประการหนึ่งคือการรักษาความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล HR ที่ละเอียดอ่อน การปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวถือเป็นสิ่งสำคัญเพื่อป้องกันการใช้ข้อมูลในทางที่ผิด
  • อคติและการพิจารณาทางจริยธรรม:การจัดการโมเดลการทำนายอย่างมีจริยธรรมถือเป็นสิ่งสำคัญ โดยต้องแน่ใจว่าโมเดลเหล่านั้นจะไม่เสริมสร้างอคติที่มีอยู่ การใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายและการบูรณาการการตัดสินใจของมนุษย์สามารถช่วยลดอคติเหล่านี้ได้
  • การฝึกอบรมและการยอมรับผู้ใช้:การฝึกอบรมบุคลากรด้านทรัพยากรบุคคลในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์ใหม่ๆ และการตีความข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ เครื่องมือต่างๆ เช่น SmartAssist ช่วยลดความซับซ้อนของการโต้ตอบของผู้ใช้ผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำให้สามารถเข้าถึงการวิเคราะห์ได้

กรณีศึกษา

การวิเคราะห์ HR เชิงคาดการณ์ได้กลายมาเป็นรากฐานสำคัญของกลยุทธ์ HR ยุคใหม่ ช่วยให้การตัดสินใจดีขึ้นและจัดแนวทางเชิงกลยุทธ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

ตัวอย่างที่น่าสนใจอย่างหนึ่งคือการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อจัดการการลาออก บริษัทต่างๆ เช่น HP ประสบความสำเร็จในการลดค่าใช้จ่ายการลาออกของพนักงานโดยใช้แบบจำลองเชิงคาดการณ์ที่สร้างคะแนน "ความเสี่ยงในการลาออก"

คะแนนนี้ช่วยระบุบุคคลที่มีแนวโน้มจะลาออกจากองค์กร ทำให้ทีมทรัพยากรบุคคลสามารถนำกลยุทธ์การรักษาพนักงานมาใช้ได้อย่างจริงจัง รายงานระบุว่า HP ประหยัดเงินได้ประมาณ $ 300 ล้านดอลลาร์สหรัฐจากการใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงผลกระทบที่เป็นรูปธรรมจากการผสานการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เข้ากับทรัพยากรบุคคล

แอปพลิเคชันอื่น ๆ คือการปรับปรุงกระบวนการสรรหาบุคลากร การใช้โมเดลเชิงทำนายอย่างมีประสิทธิภาพของ Google ในการปรับปรุงและทำให้กระบวนการจ้างงานเป็นระบบอัตโนมัติแสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์สามารถช่วยไม่เพียงแต่ทำนายความสำเร็จในการจ้างงานเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดอคติได้อีกด้วย

โดยการจัดแนวคำถามในการสรรหาบุคลากรให้สอดคล้องกับผลลัพธ์ที่ต้องการ Google จึงมั่นใจได้ถึงแนวทางที่สอดคล้องและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในการรักษาบุคลากรที่มีทักษะสูง

เครื่องมือต่างๆ เช่น MiHCM Data & AI มีบทบาทสำคัญในการปรับกระบวนการดังกล่าวให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยการใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มเหล่านี้ ธุรกิจต่างๆ ไม่เพียงแต่สามารถคาดการณ์ประสิทธิภาพของกำลังคนได้เท่านั้น แต่ยังจัดการการลาออกได้อย่างมีประสิทธิภาพอีกด้วย โซลูชันอันชาญฉลาดเหล่านี้มอบความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์ในการจัดการกับความต้องการด้านทรัพยากรบุคคลที่ซับซ้อน ซึ่งมีส่วนสำคัญต่อประสิทธิภาพของกำลังคนและความสำเร็จขององค์กร

การเสริมสร้างการมีส่วนร่วมของพนักงานด้วยข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเป็นอีกพื้นที่หนึ่งที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ทรัพยากรบุคคลมีความโดดเด่น

ตัวอย่างเช่น Best Buy ค้นพบความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างระดับการมีส่วนร่วมและรายได้ของร้านค้า โดยพบว่าการเพิ่มการมีส่วนร่วมเพียง 0.1% อาจนำไปสู่รายได้ที่เพิ่มขึ้น $ 100,000 ต่อร้านค้า ข้อมูลเชิงลึกอันทรงพลังนี้ผลักดันให้บริษัทดำเนินการตามมาตรการการมีส่วนร่วมเชิงรุก ซึ่งเน้นย้ำถึงผลกระทบทางการเงินจากการปรับปรุงข้อมูลทรัพยากรบุคคลที่ดำเนินการอย่างดี

โซลูชัน MiHCM ช่วยปรับปรุงการจัดการประสิทธิภาพการทำงานให้ดียิ่งขึ้นด้วยการมอบข้อมูลวิเคราะห์แบบเรียลไทม์และข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านทรัพยากรบุคคล โดยการสนับสนุนการจัดการการลาออกและการเพิ่มการมีส่วนร่วม ธุรกิจต่างๆ สามารถปลดล็อกศักยภาพของพนักงาน ทำให้เกิดสภาพแวดล้อมที่ทำงานที่มีประสิทธิผลและกลมกลืนมากขึ้น

ความหลากหลายและการรวม

ในที่สุด การวิเคราะห์ HR เชิงคาดการณ์ได้ปฏิวัติวิธีการที่องค์กรต่างๆ จัดการกับความหลากหลายและการรวมกลุ่มของพนักงาน

ด้วยการวิเคราะห์วงจรและรูปแบบการจ้างงาน บริษัทต่างๆ จะสามารถแก้ไขปัญหาความหลากหลาย ความเท่าเทียม และการรวมกลุ่มได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น

จากนั้นสามารถสร้างกลยุทธ์ที่ตรงเป้าหมายเพื่อดึงดูดผู้สมัครที่มีความหลากหลาย ส่งเสริมวัฒนธรรมสถานที่ทำงานที่มีการรวมกันมากขึ้นตั้งแต่เริ่มต้น

ด้วยการนำกลยุทธ์ HR ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมาใช้ องค์กรต่างๆ ไม่เพียงแค่ปรับปรุงกลยุทธ์การสรรหาและรักษาพนักงานเท่านั้น แต่ยังบรรลุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจที่กว้างขึ้นผ่านประสิทธิภาพและการมีส่วนร่วมของพนักงานที่ดีขึ้นอีกด้วย

การเชื่อมโยงเมตริกกับผลลัพธ์ทางธุรกิจ

ในขอบเขตของกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การประเมินความสำเร็จอยู่ที่การวัดและวิเคราะห์ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) อย่างมีประสิทธิภาพ การระบุเมตริกที่สำคัญถือเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการแปลงข้อมูลเชิงลึกเป็นผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้

  • อัตราการลาออกของพนักงานการติดตามแนวโน้มการคงอยู่และการลาออกช่วยให้แผนกทรัพยากรบุคคลสามารถประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์การทำนายได้
  • เวลาในการจ้างพนักงาน:ตัวชี้วัดที่สำคัญสำหรับประสิทธิภาพการสรรหาบุคลากร ด้วยการผสานรวมเทคนิคการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ องค์กรต่างๆ สามารถคาดการณ์ความสำเร็จในการสรรหาบุคลากรและปรับปรุงกระบวนการจ้างงานให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
  • คะแนนการมีส่วนร่วม:การใช้ประโยชน์จากข้อมูลในการเชื่อมโยงการมีส่วนร่วมของพนักงานกับผลผลิตและรายได้สามารถผลักดันการริเริ่มการปรับปรุงได้

คำถามที่พบบ่อย

อะไรคือสิ่งที่กำหนดกลยุทธ์ HR ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล?

กลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจะมุ่งเน้นไปที่การใช้ประโยชน์จากการปรับปรุงข้อมูลทรัพยากรบุคคลเพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจและปรับแนวทางปฏิบัติด้านทรัพยากรบุคคลให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะเปลี่ยนแผนกทรัพยากรบุคคลให้กลายเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้ข้อมูลในอดีตและแบบเรียลไทม์เพื่อคาดการณ์เทรนด์และพฤติกรรมในอนาคต ช่วยให้ฝ่ายทรัพยากรบุคคลคาดการณ์ปัญหาต่างๆ เช่น การลาออกและการขาดงาน ปรับปรุงการสรรหาพนักงาน และปรับปรุงการจัดการประสิทธิภาพการทำงานด้วยกลยุทธ์ที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

ตัวชี้วัดสำคัญ ได้แก่ อัตราการลาออกของพนักงาน เวลาในการจ้างพนักงาน และคะแนนการมีส่วนร่วม ตัวชี้วัดสำคัญเหล่านี้ช่วยประเมินประสิทธิผลของกลยุทธ์ด้านทรัพยากรบุคคลและชี้นำการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องโดยเชื่อมโยงผลลัพธ์ด้านทรัพยากรบุคคลกับประสิทธิภาพทางธุรกิจ

ความท้าทายทั่วไป ได้แก่ ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล อคติที่อาจเกิดขึ้นในโมเดลการทำนาย และการรับรองว่าผู้ใช้จะรับเอาเทคโนโลยีใหม่ๆ มาใช้ การแก้ไขปัญหาเหล่านี้ต้องอาศัยการจัดการข้อมูลที่เข้มงวด การพิจารณาทางจริยธรรม และการฝึกอบรมที่ครอบคลุมสำหรับทีมงานทรัพยากรบุคคล

ผลิตภัณฑ์ MiHCM มอบเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ HR ด้วยการเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ และเพิ่มผลผลิตของทีมงาน

เขียนโดย : มารีแอนน์ เดวิด

เผยแพร่ข่าวนี้
เฟสบุ๊ค
เอ็กซ์
ลิงค์อิน
บางสิ่งที่คุณอาจพบว่าน่าสนใจ
Ultimate guide to online HR management software
Ultimate guide to online HR management software

Online HR management software has transformed human resources from manual, paper-based processes into streamlined, digital

Employee engagement software_ The ultimate guide
Employee engagement software: The ultimate guide

Employee engagement software centralises communication, recognition, feedback and analytics into a unified platform. Trends such

Leveraging analytics for improving employee lifecycle management
Leveraging analytics for improving employee lifecycle management

Employee lifecycle analytics integrates data from recruitment, onboarding, development, retention, and offboarding to provide end-to-end