Prediktív analitika a HR-ben: fluktuáció, toborzás és munkaerőigény előrejelzése

Rusznyák András

mesterséges intelligencia szakértő

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

Legutóbbi cikkünkben bemutattuk a leíró és diagnosztikai elemzéseket. Míg ezek a szintek segítenek megérteni a múltbeli eseményeket és azok okait, a prediktív analitika a HR-t a proaktivitás szintjére emeli. Arra ad választ: „Mi történhet a jövőben?” – lehetővé téve a HR számára, hogy előre jelezze a fluktuációs kockázatokat, optimalizálja a toborzást és időben felkészüljön a munkaerőigényekre.

Ez a váltás kulcsfontosságú: kutatások szerint egy munkavállaló pótlásának költsége elérheti az éves bér 200%-át (1). A közvetlen helyettesítési költségek, azaz a toborzási vagy ügynöki költségek minimum két havi fizetésnek felelnek meg. A beilleszkedés, a csökkent termelékenység, az üzleti tevékenység megszakadása, az ügyfelek elégedetlensége és az új munkavállaló potenciális magasabb bérezése mind hozzáadódnak ehhez. A prediktív modellek segítenek elkerülni a reaktív tűzoltást azáltal, hogy már a problémák kialakulása előtt azonosítják a kockázatokat – lehetőséget adva stratégiai, időzített beavatkozásokra.

(1) Cascio, W.F. 2006. Managing Human Resources: Productivity, Quality of Work Life, Profits (7th ed.). Burr Ridge, IL: Irwin/McGraw-Hill. Mitchell, T.R., Holtom, B.C., & Lee, T.W. 2001. How to keep your best employees

FONTOS MEGJEGYZÉS:

Generatív MI segítségét is igénybe vettük a cikk elkészítéséhez..

A prediktív analitika statisztikai vagy gépi tanulási modellek segítségével a korábbi adatok alapján becsüli meg a jövőbeni események valószínűségét – például a felmondások, a toborzás sikeressége vagy a munkaerőhiány előrejelzésére.

Az eredmény lehet például egy „kockázati pontszám” az egyes dolgozókhoz rendelve, amely segíti a HR-t abban, hogy célzott, adatvezérelt döntéseket hozzon. Ezzel a módszerrel a HR a múltbeli elemzés helyett jövőorientált stratégiát építhet.

Mit jelent a prediktív analitika a HR-ben?

Prediktív HR-analitika – gyakori felhasználási területek

Miért teremt ez valódi értéket

A prediktív elemzés leggyakoribb, legnagyobb hatású felhasználásai a HR-ben:

• Fluktuáció előrejelzése
  A dolgozói felmondás valószínűségének becslése olyan tényezők alapján, mint a munkaviszony hossza, elkötelezettség, teljesítmény vagy javadalmazás.

• Toborzási sikeresség előrejelzése
  Annak becslése, hogy egy jelölt elfogadja-e az ajánlatot, vagy mennyire lesz sikeres a pozícióban, korábbi toborzási adatok alapján.

• Munkaerőigény előrejelzése
  Jövőbeni létszámigények kalkulálása üzleti növekedés, projektek és fluktuációs trendek alapján.

• Elkötelezettségi és teljesítménytendenciák előrejelzése
  Azonosítani, hol és mikor várható elköteleződési vagy teljesítménybeli visszaesés – még mielőtt a problémák láthatóvá válnának.

Forgatókönyv

Egy 500 fős értékesítési csapatban az éves fluktuáció elérte a 18%-ot, jóval meghaladva az iparági átlagot. A vezetés aggódik a toborzás és betanítás költségei, valamint a csapatteljesítmény visszaesése miatt. A HR célja, hogy előrejelezze, kiknél a legnagyobb a felmondás esélye, és időben be tudjon avatkozni.

1. lépés: A cél és fókusz meghatározása

Mit teszünk:
Pontos kérdés megfogalmazása:
„Meg tudjuk jósolni, hogy kik az értékesítési munkatársak közül a legnagyobb eséllyel mondanak fel a következő 6 hónapban?”

Miért fontos:
Így az elemzés fókuszált és cselekvésre alkalmas marad. Nem általános trendeket vizsgálunk, hanem egyéni szintű kockázatbecslést, ami lehetővé teszi a célzott beavatkozásokat.

Eszközök és készségek:

• Problémafeltárás

• Stakeholder-egyeztetés

• Időtáv definiálása (pl. „6 hónapon belül”)

2. lépés: Adatgyűjtés és előkészítés

Mit teszünk:
Összegyűjtjük azokat az adatokat, amelyek az aktuális és korábbi értékesítési munkatársakra vonatkoznak – beleértve azokat is, akik felmondtak.

Szükséges adatok:

• HRIS rendszerből:

  • Munkaviszony hossza

  • Munkakör típusa (pl. belső vs. külsős értékesítő)

  • Kor

  • Fizetés és változásai

  • Vezetői hozzárendelés

  • Kilépés dátuma és típusa (önkéntes vagy elbocsátás)

• Elkötelezettségi felmérésekből:

  • Munkával való elégedettség

  • Vezetői támogatás érzete

  • Karrierfejlődés megítélése

• Teljesítményértékelésekből:

  • Negyedéves teljesítményértékelések

  • Célkitűzések teljesítése

  • Előléptetési előzmények

• Opcionálisan:

  • Szabadságfelhasználás

  • Kollégák visszajelzései

  • Bejárási távolság vagy home office státusz

Eszközök és készségek:

• SQL vagy HR-jelentéskészítő eszközök

• Excel vagy Python (Pandas) adattisztításhoz

• Hiányzó értékek kezelése, változók kódolása (pl. skálák számmá alakítása)

3. lépés: Prediktív modell építése

Mit teszünk:
Az előkészített adatok alapján modellt készítünk, amely előre jelzi, mekkora az esélye annak, hogy egy adott dolgozó felmond a következő 6 hónapban.

Alapmódszer:

• Modell típusa: logisztikus regresszió (átlátható), döntési fa vagy random forest (rugalmas, de kevésbé átlátható)

• Célváltozó: bináris kimenet (1 = felmondott, 0 = maradt)

• Bemeneti változók: pl. munkaviszony hossza, elkötelezettségi pontszám, teljesítmény, vezetőváltás stb.

Értékelés:

• Tanító / teszt adathalmaz elkülönítése (pl. 70% / 30%)

• Modell pontosságának mérése: pontosság, precizitás, érzékenység, AUC

Eszközök:

• Excel (Analysis Toolpak vagy Analyse-it)

• Python (scikit-learn, Jupyter Notebook)

• R (caret csomag vagy Rattle GUI)

• AutoML platformok (pl. Google AutoML, KNIME)

Készségek:

• Regressziós alapok

• Jellemző fontosság értelmezése

• Konfúziós mátrix és ROC görbe olvasása

• Modell-robosztusság és túlillesztés felismerése

4. lépés: Kockázati pontszámok generálása és szegmentálás

Mit teszünk:
A modell minden aktív értékesítési munkatárshoz rendel egy „fluktuációs kockázati pontszámot”.

Ezután három kockázati kategóriát alakítunk ki:

• Magas kockázat (>70%)

• Közepes kockázat (40–70%)

• Alacsony kockázat (<40%)

Miért fontos:
A kockázatok szegmentálása alapján célzott intézkedések tervezhetők, nem szükséges minden dolgozóra egyformán figyelni.

Eszközök és készségek:

• Excel dashboard, Power BI, Tableau, Looker

• Feltételes formázás vagy szűrés

• Vizuális kommunikáció döntéshozóknak

5. lépés: Célzott megtartási lépések kialakítása

Mit teszünk:
A magas és közepes kockázatú dolgozók számára egyedi beavatkozási tervet dolgozunk ki:

• Magas kockázat esetén:

  • „Stay interview” szervezése

  • Bérversenyképesség átvizsgálása

  • Gyorsított fejlődési programok

  • Áthelyezés stabilabb vezető alá

• Közepes kockázat esetén:

  • Rendszeres vezetői egyeztetés

  • Önkéntes mentorprogram

  • Pulzusfelmérések gyakori nyomon követése

Mire támaszkodunk:

• Prediktív kockázati pontszám

• Teljesítmény trendje

• Vezető stabilitása

• Karrierút lehetőségek

Eszközök:

• HRIS rendszerek jelölésekhez

• LMS vagy egyéni fejlődési platform

• Elkötelezettségi szoftverek (pl. Officevibe, Glint)

Készségek:

• Változáskezelés

• Emberközpontú kommunikáció

• Programtervezés, mérhető célokkal

6. lépés: Hatás nyomon követése és finomhangolás

Mit teszünk:
3–6 hónappal később értékeljük az eredményeket. Csökkent-e a fluktuáció a beavatkozott csoportban? Mennyire volt pontos a modell?

Mit mérünk:

• Fluktuáció mértéke a magas kockázatú csoportban

• A beavatkozások eredményessége vezetőnként / régiónként

• Téves riasztások (hamis pozitív/negatív esetek)

Eszközök és készségek:

• KPI dashboard

• Kohorsz elemzés

• Folyamatos visszacsatolás a modell javításához

A prediktív képesség skálázása

Ha már bizonyítottad az értéket egy konkrét eseten (pl. értékesítők fluktuációja), akkor elkezdheted skálázni és automatizálni:

• Riasztások és küszöbértékek:
  Automatizált jelzések, ha például a fluktuáció meghalad egy meghatározott értéket egy csapatban

• Felmérések összekapcsolása kimenetekkel:
  Elkötelezettségi, kilépési és onboarding felmérések eredményeinek kombinálása a megtartási adatokkal – így automatikusan felismerhetőek minták

• Anomáliaészlelés:
  BI eszközök (pl. Power BI, Looker) figyelmeztetnek, ha szokatlan eltérés tapasztalható egy csapat vagy időszak adataiban

Ez az érettség növekedése lehetővé teszi, hogy a HR ne csupán negyedévente értékeljen, hanem folyamatosan és proaktívan reagáljon a változásokra.

Összegzés – kulcsgondolatok

• A prediktív analitika lehetővé teszi, hogy a HR ne csak reagáljon, hanem előre lássa és formálja a jövőt.

• Leggyakoribb felhasználási területei: fluktuáció előrejelzése, toborzási sikeresség és létszámigény tervezése.

• Már egyszerű modellek is hasznos előrejelzéseket nyújtanak; komplexebb gépi tanulási eszközökkel ezek finomíthatók.

• Elengedhetetlen a jó adatminőség, az átlátható működés és a modellkimenetek emberi értelmezése a túlzott automatizálás elkerüléséhez.

Miért fontos a prediktív analitika

Miért működik ez a megközelítés

• Cselekvésorientált: A modell eredményei konkrét HR-folyamatokhoz kötődnek.

• Alacsony belépési küszöb: Már Excel segítségével is alkalmazható.

• Skálázható: Más részlegeknél vagy pozícióknál is alkalmazható a módszer.

• Adatalapú: Nem megérzés, hanem valós kockázat alapján történik a priorizálás.

• Átlátható: A döntéshozók is látják, mely tényezők befolyásolták az eredményt.

A prediktív modellek lehetővé teszik, hogy a HR:

• Előre beavatkozzon, mielőtt egy kockázatból valós fluktuáció lesz – csökkentve a pótlási költségeket.

• Okosabban toborozzon, azaz a sikeresebb jelöltekre koncentráljon.

• Stratégiailag tervezze a munkaerőigényt, csökkentve az utolsó pillanatos létszámhiányokat.

• Jobban allokálja az erőforrásokat, azaz oda fókuszáljon, ahol a legnagyobb megtérülés várható megelőző lépések révén.

Gyakorlati példa: fluktuációs kockázat előrejelzése az értékesítési csapatban

Tipikus hibák és elkerülésük

Következik: A következő cikkben a preskriptív analitikáról lesz szó – hogyan alakítsuk át az előrejelzéseket konkrét ajánlásokká és döntésekké.

Olvastad már a többi cikkünket? Irány a Tudástér

Kérdésed vagy megjegyzésed van? Lépj velünk kapcsolatba