People adatok és elemzés • 8 PERC OLVASÁS
Prediktív HR-elemzés: a visszatekintéstől az előrelátásig
JUN 10, 2026
A legtöbb HR-jelentés azt mondja meg, mi történt. A prediktív elemzés azt mondja meg, mi fog valószínűleg történni ezután. Íme, hogyan lehet erre áttérni.
A leíró és a prediktív elemzés közötti különbség
A leíró elemzés a következő kérdésre válaszol: mi történt? A havi létszámjelentés, a fluktuációs arány és a hiányzási adatok mind leíró jellegűek. A múltról adnak képet, és értékesek a trendek követésére. A prediktív elemzés a következő kérdésre válaszol: mi fog valószínűleg történni? Egy prediktív lemorzsolódási modell azonosítja azokat a munkavállalókat, akiknél megnő a kilépés kockázata, még azelőtt, hogy felmondanának. Egy prediktív hiányzási modell jelzi azokat a csapatokat, ahol a mintázatok egy kialakuló hiányzási problémára utalnak. A különbség azért fontos, mert a leíró elemzés csak az események után mutatja meg a problémákat; a prediktív elemzés lehetőséget ad a beavatkozásra még azok bekövetkezése előtt.
Az indulás a prediktív elemzéssel
Nem kell adatelemző csapat ahhoz, hogy elkezdje. Az első lépés elegendő történeti adat összegyűjtése egyetlen rendszerben (az Ön HRIS-ében) ahhoz, hogy érdemi mintázatokat azonosítson. A legtöbb HR-csapat számára a leginkább hozzáférhető prediktív modell a távozási kockázati modell: azonosítsa azokat a jellemzőket, amelyek történetileg megelőzték az önkéntes távozásokat az Ön szervezetében. A szolgálati idő, az utolsó bérfelülvizsgálat óta eltelt idő, az utolsó előléptetés óta eltelt idő, az elkötelezettségi pontszám trendje és a vezető minőségi pontszáma gyakori előrejelzők. Miután azonosította a mintát, proaktív megtartási beszélgetésre jelölheti azokat a munkavállalókat, akik megfelelnek a profilnak.
