Miért fontos a HR-analitika? – Megérzésektől az adatalapú döntésekig

Rusznyák András

mesterséges intelligencia szakértő

If you prefer to read in English, you can find this article here

Megérzésektől a tényekig

Hagyományosan a HR-döntések – mint a toborzás, előléptetés vagy megtartás – megérzéseken, tapasztalaton és egyedi eseteken alapultak. Azonban a mai, kiélezett üzleti környezetben az „úgy érzem, ő illik ide” típusú érvelés már nem állja meg a helyét, különösen akkor, ha a fluktuáció költségei akár a profit 15–35%-át is felemészthetik. A HR-analitika megszünteti a találgatást, és helyette valós adatokon nyugvó, megalapozott döntéshozatalt tesz lehetővé.

FONTOS MEGJEGYÉS:

Generatív MI-t is használtunk a cikk összeállításához.

A HR-analitika négy alapvető szinten működik, amelyek mindegyike mélységet és stratégiai értéket ad:

• Leíró (Descriptive) → Mi történt?
  Negyedéves fluktuációs és hiányzási riportok készítése

• Diagnosztikai (Diagnostic) → Miért történt?
  Annak vizsgálata, hogy van-e összefüggés a vezetői stílus és a fluktuáció között

• Prediktív (Predictive) → Mi fog történni?
  Az egyes munkavállalók várható kilépési kockázatának előrejelzése

• Preskriptív (Prescriptive) → Mit tegyünk?
  Csapatra szabott megtartási lépések ajánlása

Az egymást követő szintek – megértéstől az előrejelzésen át a cselekvésig – stratégiai értéket teremtenek.

A HR-analitika négy alappillére

Miért fontos mindegyik szint – és hol tartanak ma a HR-csapatok?

• Leíró: A legtöbb HR-osztály képes összefoglalni az alapadatokat – létszám, fluktuáció, képzési órák –, de ez még csak a felszín.

• Diagnosztikai: Az ok-okozati elemzés az első lépés az érdemi megértés felé – például ha kiderül, hogy a fluktuáció vezetőváltásokhoz köthető.

• Prediktív: Egyszerű statisztikai modellekkel előre jelezhető, kik vannak nagyobb kockázatnak kitéve – így időben lehet beavatkozni.

• Preskriptív: Ez a legnehezebb lépés – meghatározni, hogy pontosan milyen lépést, mikor, és kinél kell megtenni. Például: „A gyenge vezetői értékelést kapott munkatársaknál 30 napon belül indíts mentorálást és peer támogatást.”

Egy valóban integrált HR-analitikai stratégia ezen a sorrenden halad végig – nem hagyhatjuk ki az egyes lépéseket.

Megtérülés és stratégiai hatás

Gyakorlati példa: Hogyan lesz a fluktuációs adatból cselekvés?

• Költségcsökkentés: Az analitika segít azonosítani és célzottan kezelni a legnagyobb kockázatot jelentő fluktuációs csoportokat – csökkentve a toborzás, betanítás és termelékenység veszteségeit.

• Elkötelezettség növelése: Az adatok alapján felismerhetők az elkötelezettség gyenge pontjai – így a vezetők időben alkalmazhatnak pulse survey-ket vagy célzott beavatkozásokat.

• Üzleti célokhoz igazítás: A létszámtervezési, DEI (sokszínűség, egyenlőség és befogadás) és teljesítménymutatók alapján a HR egy nyelvet beszélhet a felsővezetéssel.

Az adatvezérelt megközelítés a HR-t kiszolgáló egységből stratégiai partnerré emeli.

Helyzet: Egy 2.000 fős vállalatnál az éves fluktuáció 15% – messze a kitűzött 10% fölött. A HR célja ennek csökkentése.

• Leíró: A negyedéves riportok alapján a Marketing és az Ügyfélszolgálat osztályokon kiemelkedő a kilépések száma.

• Diagnosztikai: A kilépő interjúk és belső felmérések szerint a gyenge vezetői támogatottság (<3/5) jelentősen hozzájárul a távozáshoz.

• Prediktív: Egy logisztikus regressziós modell azt mutatja, hogy azoknál az alkalmazottaknál, akiknél új vezető alacsony értékelést kapott és nem történtek rendszeres egyeztetések, 45% az esély a kilépésre 6 hónapon belül.

• Preskriptív: Bevezetnek egy szabályalapú protokollt: az „érintett” munkatársak havonta kétszer vezetői check-in-t és opcionális mentorálást kapnak. Az eredményeket összevetik a korábbi fluktuációs arányokkal.

Eredmény: A prediktív fluktuációs mutatók 20%-kal csökkennek 6 hónapon belül – ez 25 fő megtartását jelenti.

A folyamat teljesen eszközfüggetlen: meglévő elkötelezettségi felmérések, LMS/HRIS és csapatvezetői inputok alapján is működik – akár egy egyszerű táblázatban vagy BI-eszközben is.

Útmutató HR-vezetőknek

1. Kezdj tiszta adatokkal: Határozd meg a mutatóidat (pl. fluktuáció = kilépők / átlaglétszám); szűrd ki a duplikációkat, ellenőrizd a konzisztenciát.

2. Kezdd egyszerűen: Negyedéves leíró riportok – fluktuáció, elkötelezettség, toborzási csatornák.

3. Tedd fel a "miért" kérdést: Vizsgáld az összefüggéseket – vezetői stílus, csapatméret, régió szerint.

4. Építs egyszerű előrejelzéseket: Egy alap Excel-regresszió is segíthet már.

5. Alakíts ki minimális, tesztelhető beavatkozásokat: Coaching, mentorálás, rugalmas munka – az adatok alapján.

Záró gondolatok

A HR-analitika nem igényel drága szoftvert vagy mesterséges intelligenciát – csupán strukturált adatokra, kíváncsiságra és cselekvésközpontú gondolkodásra van szükség. Még alacsony érettségi szint mellett is látványos eredmények érhetők el: költségcsökkentés, magasabb elkötelezettség, nagyobb hitelesség.

Az intuícióról az adatokra való áttérés a HR-t stratégiai növekedési partnerré teszi. Ezért érdemes belevágni.

Következik: A következő cikkben a „Mutatók meghatározása, adattisztítás és célkitűzés” témáját járjuk körül – ezek az alaplépések ahhoz, hogy a HR-analitikai gyakorlat megbízható és hiteles legyen.

Olvastad már a többi cikkünket? Irány a Tudástér

Kérdésed vagy megjegyzésed van? Lépj velünk kapcsolatba