Представьте, что вы можете:

· Знать, какой сотрудник с высокой вероятностью захочет уволиться в следующем квартале — и успеть его удержать. · Выявить самые важные факторы, которые влияют на вовлеченность именно в вашей компании. · Найти среди сотен соискателей того самого, кто не только подходит по скиллам, но и надолго останется в команде. · Спрогнозировать, какие сотрудники вырастут в топ-менеджеров через 3 года.

Звучит как фантастика? Нет, это реальность современного HR, в которую превращается благодаря предиктивной аналитике.

Что это такое?

Если упростить, предиктивная аналитика — это использование больших данных и алгоритмов для прогнозирования будущих событий.

Проще говоря, это ответ на вопрос «Что вероятнее всего произойдет?» на основе того, что уже происходило раньше.

Чем это отличается от обычной HR-аналитики?

· Обычная аналитика: «Какова текущая текучесть кадров в отделе продаж?» (Смотрит в прошлое). · Предиктивная аналитика: «Какие сотрудники отдела продаж с вероятностью 85% уволятся в ближайшие 6 месяцев, и почему?» (Смотрит в будущее).

Как это работает на практике? Алгоритм в трех шагах.

1. Сбор данных. Система анализирует всю доступную информацию: · Данные по сотрудникам: результаты ревью, история карьерного роста, зарплата, участие в обучении, абсентеизм. · Данные по вовлеченности: результаты опросов (eNPS), фидбек от менеджеров и коллег. · Внешние данные: данные рынка труда, экономические индикаторы. 2. Построение модели и выявление паттернов. С помощью алгоритмов машинного обучения система находит скрытые связи. Например, она может выявить, что сотрудники, которые не проходили обучение более 18 месяцев и чья зарплата ниже рыночной на 15%, уходят в 4 раза чаще. 3. Прогноз и принятие решений. На основе этих паттернов система выдает вероятностные прогнозы по каждому сотруднику или группе.

Ключевая роль HR-специалиста меняется: из администратора он превращается в стратега, который, опираясь на данные, может влиять на самые важные бизнес-показатели.