Preskriptív analitika a HR-ben: Hogyan váltsuk a jóslatokat cselekvésekké

Rusznyák András

mesterséges intelligencia szakértő

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

Legutóbbi cikkünkben bemutattuk az előrejelzések erejét a jövőre való felkészülésben. Míg a prediktív analitika segít megjósolni, „mi fog történni”, a preskriptív analitika pontosan megmondja: „mit tegyünk”. Nem pusztán előrejelzést ad—konkrét, adatvezérelt döntéseket javasol, például megtartási programokat, képzéseket vagy ösztönzéseket. Ez az a szint, ahol a HR még proaktívabb szereplővé válik, és valós beavatkozással formálja a jövőt.

FONTOS MEGJEGYZÉS:

Generatív MI segítségét is igénybe vettük a cikk elkészítéséhez..

A preskriptív elemzés az analitika egyik csúcspontja. Ez a leíró (“mi történt?”) és prediktív (“mi fog történni?”) szintek után látja el a HR-t konkrét döntési javaslattal—pl. melyik út a leghatékonyabb egy HR-cél megszerzéséhez. Képes több forgatókönyvet futtatni és az alapján ajánlást tenni.

Fontos megjegyezni, hogy ezek a szintek egymásra épülnek és a gyakorlatban közel lehetetlen egy lépésben a legfelső lépcsőre ugrani. Amíg nem látod, mi történt a múltban, nem érted miért és nem tudod magas pontossággal megjósolni a legvalószínűbb jövőt, addig nem érdemes azon gondolkoznod, hogyan építs preskriptív modelleket.

Mit jelent a preskriptív (előíró) analitika a HR-ben?

Gyakori felhasználási területek a HR-ben

Miben több a preskriptív analitika az előrejelzésnél?

A preskriptív HR-analitika leggyakoribb alkalmazásai:

• Stratégiai munkaerő-tervezés
  Modellekkel meghatározható a szükséges felvétel, át-, illetve továbbképzési program, vagy megtartási ösztönzők kialakítása.

• Toborzás támogatása
  Javaslatokat ad a leghatékonyabb toborzási csatornákra, szűrési kritériumokra vagy ajánlati stratégiákra.

• Képzés és fejlesztés
  Személyre szabott képzési javaslatok létrehozása a legnagyobb megtérülést hozó munkavállalói igények alapján.

• Megtartási stratégiák
  Előrejelzi, mely ösztönzők, például előléptetés, béremelés vagy coaching hozhat tényleges megtartást a kockázatos csoportoknál.

Forgatókönyv

Egyes értékesítők esetében a prediktív modell magas kilépési kockázatot azonosított. Most a kérdés: Milyen konkrét intézkedéseket alkalmazzunk, hogy ténylegesen csökkentsük a kiközvetítést?

1. lépés: Prediktív kockázati mutatók elemzése

• Teendő: Vizsgáld meg az értékesítők rizikó pontszámait és azokat az indító tényezőket (pl. elkötelezettség, teljesítménycsökkenés), amelyek hozzájárultak a jelzéshez.

• Mire figyelj: Használd a legfrissebb előrejelzéseket és ugyanazt a modellverziót, amely generálta azokat.

• Miért fontos: Ez segít abban, hogy célzottan reagáljunk a valódi kockázatokra.

• Adatok / eszközök / készségek:

  • Prediktív modell outputja, risk score-jai

  • BI dashboard vagy Excel segítsége az instabil tényezők azonosításához

2. lépés: Hatékony és tesztelhető beavatkozások definiálása

• Teendő: Javaslatok kigondolása: konkrét beavatkozási lehetőségek, világos kihatással és költségbecsléssel.

• Mire figyelj: A beavatkozások meghatározásához használd fel az egyes magas kockázatú alkalmazottak esetében a legbefolyásosabb mögöttes kockázati tényezőket. Fontos, hogy ezek közvetlenül mérhetőek legyenek, és bemenetként használtak a fluktuáció-előrejelzési modellben. Ez biztosítja, hogy ugyanazt a modellt használhasd a forgatókönyv-elemzéshez, amely eredetileg a magas kockázatú tényezőt jósolta meg. Ha olyan intézkedéseket definiálsz, amelyeket még soha nem alkalmaztak a szervezetben, nagyon nehéz, ha nem lehetetlen pontosan megjósolni a hatásukat.

• Példák:

  1. 5%-os fizetésemelés – közvetlen ösztönzés

  2. Személyre szabott mentorprogram – tapasztalt kolléga támogatása

  3. Vezetői coaching – fokozott támogatás a menedzserek által

  4. Belső áthelyezés / szerepkör váltás – új feladat, új motiváció

  5. Rugalmas munkarend – jobb munka-magánélet egyensúly

• Miért fontos: Az így definiált, jól megfogalmazott beavatkozások számszerűsíthetők, tesztelhetők, és bevezethetők.

• Adatok / eszközök / készségek:

  • HR működési adatok (költségvetés, mentorállomány)

  • HR csapat bevonása a megvalósíthatóság biztosításához

3. lépés: “Mi történne, ha...” szimulációk létrehozása

• Teendő: Szimuláld, milyen hatásuk lenne a különböző beavatkozásoknak a megtartásra és költséghatékonyságra.

• Hogyan valósítsd meg:

  • Frissítsd a fluktuáció-előrejelzési modell bemeneteit a tervezett beavatkozásokkal, és generálj új kockázati előrejelzéseket.

  • Használj Excelben elérhető RanSim plug-int a hatás becslésére

  • Használj KNIME vagy RapidMiner eszközöket forgatókönyvek modellezéséhez

  • Hasonlítsd össze a különböző szcenáriókat: megtartási arány, költség megtartásonként

  • Alkalmazz egyszerre egy beavatkozást alkalmazottanként, és számítsd ki a beavatkozás költségét, valamint az előrejelzett kockázati pontszámot. Így költség-haszon alapon összehasonlíthatod a beavatkozásokat. A hasznot kiszámíthatod a lemorzsolódás valószínűségének csökkenéséből és az adott alkalmazott távozásának költségéből.

• Miért fontos: A térképezés segít megalapozott döntéseket hozni; láthatóvá válik, mely beavatkozás a leghatékonyabb.

• Adatok / eszközök / készségek:

  • Hatásbecslés előzetes adatok vagy pilot tapasztalatok alapján

  • Forgatókönyv-modellező szoftveres tudás (KNIME, RapidMiner, BI what-if eszközök)

4. lépés: Akció kiválasztása és kontrollcsoport létrehozása

• Teendő: Válaszd ki azt az intervention kombinációt, ami optimális megtartási arányt és ROI-t nyújt – például fizetésemelés a magas rizikócsoport 20%-ának és mentorálás a maradék 30%-nak.

• Kontrollcsoport: Válassz ki egy hasonló, de nem kezelt csoportot (pl. további 10% magas kockázat) a hatás méréséhez.

• Miért fontos: A kontrollcsoport biztosítja, hogy az eredmény ténylegesen a beavatkozásnak köszönhető és nem véletlenszerű.

• Adatok / eszközök / készségek:

  • HRIS jelölés funkció az intervention és kontroll csoportokhoz

  • Randomizálás alkalmazása a csoportok fair kialakításához

  • Érintetti kommunikáció és változáskezelési készség a következetes végrehajtáshoz

5. lépés: A hatások értékelése világos mérőszámokkal

• Teendő: 3–6 hónap múlva értékeld az eredményeket: megnőtt-e a megtartási arány? Hogyan változott az elkötelezettség vagy teljesítmény?

• Mérőszámok:

  • Megtartási ráta különbség intervenciós vs kontroll csoportban

  • Költség egy megtartott munkavállalóra

  • Elkötelezettségi pontszám vagy teljesítményváltozás

• Miért fontos: Ez biztosítja a hatásmérést és ROI-t, ami megalapozza a továbblépést és skálázást.

• Adatok / eszközök / készségek:

  • KPI dashboard vagy Excel export a megtartás, elkötelezettség, teljesítmény adatokhoz

  • Kohorsz elemzés és egyszerű ROI számítás

A preskriptív képesség skálázása

Miután bizonyítékot szereztünk a hatékonyságra, elkezdhetjük a munkafolyamatba való beépítést és a skálázást:

• Életre keltett javaslatok: A preskriptív ajánlásokat be lehet ágyazni HR-es eszköztárakba és vezetői dashboardokba, így valós időben jelennek meg döntéshozók előtt.

• Munkafolyamatokba integrálva: Az elemzési eredmények beépíthetők rendszeres HR-megbeszélések, tehetségtérképek vagy toborzási sprint eredményei közé — ezzel az analitika a mindennapi munkába ágyazódik.

• Automatizált figyelmeztetések: Figyelmeztetéseket generálhatunk, ha egy vezetőnek például preskriptív döntésekre lenne szüksége (pl. „ez a dolgozó magas kockázatú—javasolt ösztönzés: kombinált mentor + rugalmas munka”).

• Megnyitott HR-kultúra: A preskriptív analitika bővítheti a HR stratégiai szerepét azáltal, hogy közelebb hozza a döntéstámogatást a napi folyamatokhoz.

Összegzés és legfontosabb tanulságok

• A preskriptív analitika a „Legyen mit tegyünk?” kérdésre ad választ, és ezáltal a leginkább stratégiai eleme a HR-analitikának.

• Egy jól strukturált preskriptív folyamat lehetővé teszi, hogy a HR ne csak előre lássa a kockázatokat, hanem konkrét, adatvezérelt beavatkozásokat hajtson végre.

• A “what‑if” szimulációs modell segít összehasonlítani a különböző forgatókönyvek hatékonyságát, hatásait és költségeit — így kiválasztható a legjobb stratégia.

• A beavatkozás hatékonyságának kontrollcsoportos értékelése adja meg a valós ROI-t, amit monitoring mutatókkal (pl. retenció, elkötelezettség, költség per megtartott fő) igazolni lehet.

• A folyamat sikeréhez elengedhetetlen az etikai átláthatóság, konszisztens emberi döntési kontroll és a felesleges automatizáció kerülése — ezek biztosítják, hogy az analitika valóban értékteremtő.

Az utolsó lépés: miért fontos a preskriptív analitika?

Miért működik ez a megközelítés

• Visszacsatolási hurkot épít: az előrejelzéstől a beavatkozáson át a validációig.

• Segíti a HR-t az adatokkal alátámasztott döntések meghozatalában, számszerűsíthető megtérüléssel.

• Lehetővé teszi a preskriptív képességek skálázható, etikus és tisztességes használatát.

A preskriptív analitika a HR-t valódi stratégiai szereplővé teszi:

• Konkrét, adat-alapú javaslatokat tesz a teendőkről.

• Lehetővé teszi több forgatókönyv összehasonlítását és azok következményeinek előzetes értékelését.

• Csökkenti a vakon hozott döntéseket, és proaktív beavatkozásokat tesz lehetővé—ezáltal emelve a HR stratégiai értékét.

Gyakorlati példa: preskriptív analitika alkalmazása a magas kockázatú munkavállalók megtartásához

Tipikus hibák és elkerülésük

Következik: A következő cikkünkben arra fókuszálunk majd, hogyan mérjük az analitikai gyakorlat hatását — bemutatjuk a megtérülés (ROI) és a folyamatos fejlesztés kulcsfontosságú HR-mutatóit, hogy a HR-analitika eredményességét bizonyítani és finomítani tudjátok.

Olvastad már a többi cikkünket? Irány a Tudástér

Kérdésed vagy megjegyzésed van? Lépj velünk kapcsolatba