La Predictive Analytics migliora i processi di lavoro degli HR

E se potessi prevedere il futuro? In un contesto aziendale, essere veggente ti aiuterebbe a lavorare sui problemi prima che gli stessi si sviluppino. Grazie allo sviluppo della tecnologia, per gli HR è arrivata la capacità di prevedere il futuro: la Predictive Analytics.

Sebbene gli HR utilizzino la Predictive Analytics già da qualche anno, nel presente e negli anni a venire questa tecnica verrà sempre più sfruttata. In questo articolo, troverai esempi che ti aiuteranno a capire come la Predictive Analytics può migliorare alcuni processi del lavoro delle risorse umane.

‍Leggi anche: People Analytics: cos'è e perché è un vantaggio per l'azienda?

5 modi per utlizzare la Predictive Analytics

1. Recruiting e assunzioni

L'analisi può avere un ruolo fondamentale nel recruiting di talenti, aiutando gli HR a trovare il candidato ideale in tempi ridotti. Generalmente, chi lavora utilizzando la people analytics ha già a sua disposizione diverse informazioni sul mercato del lavoro. Tuttavia, sfruttare la Predictive Analytics permetterà di scoprire dove e come trovare i candidati più talentuosi.Inoltre, questa tecnica permette di identificare le singole caratteristiche e le singole esperienze di ciascun candidato.

Ecco quindi che un pool di migliaia di candidati può essere ridotto a poche decine, quelli realmente adatti. In questo modo gli HR dedicheranno il loro tempo solo ed esclusivamente ai candidati più qualificati. Ridotto il numero di candidati, la Predictive Analytics può svolgere ulteriori esercizi di screening.

‍Una ricerca ha dimostrato che personalità, comportamento e valutazioni della capacità intellettuale sono predittive delle prestazioni future e dell'impegno sul lavoro. Attraverso queste ulteriori proiezioni, sarà possibile restringere ulteriormente la lista dei candidati, includendo quelli più adatti anche per il futuro dell'azienda.Teniamo presente, oltretutto, che il computer non ha alcun tipo di pregiudizio nei confronti di razza, religione, età, sesso o altri fattori.

Questo è un aspetto fondamentale per rafforzare l'azienda in termini di inclusione e diversità, aspetti chiave per innovazione e sviluppo.

2. Onboarding

Le informazioni ottenute dai sondaggi di onboarding aiutano a prevedere il futuro successo del dipendente in azienda. Consideriamo che il periodo dei primi 30-90 giorni in azienda ha delle conseguenze (positive o negative) sui futuri atteggiamenti del dipendente in azienda. Attenzione, dunque, all'onboarding experience: è un touchpoint fondamentale della carriera di un dipendente in un'azienda.

3. Planning e gestione della forza lavoro

La Predictive Analytics, inoltre, può aiutare a identificare i membri della forza lavoro esistente che potrebbero lavorare bene anche in una posizione diversa.Talvolta, le grandi aziende non conoscono a fondo le competenze dei propri lavoratori e non riescono a sfruttarle. Conoscendo preferenze, capacità e abitudini di ciascun dipendente, sarà possibile scoprire quali dipendenti sono più adatti a nuovi ruoli e quali presentano lacune su cui lavorare. Lavorare su questi dati aiuterà a ridurre il tasso di abbandono.È importante conoscere la rete informale. Le informazioni su questo aspetto non possono essere facilmente identificate attraverso dati gerarchici, tuttavia, è possibile sfruttare modelli di analisi come le ONA (Organizational Network Analysis). Grazie a questa tipologia di analisi è possibile individuare i leader informali all'interno dell'azienda.

4. Previsione del rischio di attrition

Probabilmente l'uso più diffuso della Predictive Analytics riguarda la previsione del rischio di attrition, come? Attraverso sondaggi, ad esempio. È utile sapere se i dipendenti hanno intenzione di abbandonare l'azienda per agire in anticipo.

Non solo HR: utilizzo della Predictive Analytics

La Predictive Analytics può essere utilizzata anche per migliorare la soddisfazione del cliente. Siccome esiste una correlazione positiva tra elevata soddisfazione del cliente e alti livelli di engagement, identificare la relazione tra indicatori chiave della soddisfazione del cliente e cultura del posto di lavoro offre dati predittivi su cosa eventualmente migliorare.

5. Abbandono dei dipendenti

Studiando i relativi dati, è possibile ridurre il numero di dimissioni. Se i risultati delle analisi indicano che ci sono alcuni aspetti che spingono i dipendenti ad andarsene, è ora di fare qualcosa. Tramite sondaggi, è possibile lavorare sulla soluzione del problema da prima che lo stesso si verifichi.