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预测性劳动力分析真的有用吗?

人力资源行业专家和人力资源技术会议之父 Bill Kutik 撰写了关于预测分析的炒作。在他的文章中,他引用了 Constellation Research 分析师 Holger Mueller 的话:“这一切都取决于模型在应用于具有非常不同的数据环境的各种客户时是否‘真正有效’。” 因此,尽管许多 HR 软件供应商都在谈论预测“处于风险中的员工”,但有多少供应商能够证明他们做到了,并且他们的预测确实有效?您如何确保供应商关于预测员工保留风险的声明是有效的?你应该找什么? 首先,为什么预测“退出风险”如此重要? 更多阅读 直销中的预测分析 预测分析帮助新的直销业务蓬勃发展 预测分析在资产管理中的巨大优势 阿尔巴尼亚比特币投资者利用预测分析的力量 随着欧元反弹,预测分析改进了交易决策 预测分析能否帮助交易者驾驭比特币的波动性? 自 2009 年经济衰退达到顶峰以来,美国每个职位空缺的失业人数稳步下降,目前已回到经济衰退前的水平。

最重要的是国劳工统计局

数据显示,公司不仅越来越难雇用人才,而且留住人才也越来越难。 因此,保留是大多数人力资源组织的关键目标,这是可以理解的。为了量化人员流失的影响,许多人试图将营业额与业务影响联系起来。在一项对 48 项独立研究的数据进行分析的最全面的研究中,营业额显示对财务结果、客户服务、劳动生产率和安全结果具有实际影响。 还有更多人试图通过估算直接和间接 数据库 成本来量化人员流动的影响。虽然有很多观点被分享,但关于与自然减员相关的成本的研究结果仍然各不相同,这主要是因为所考虑的角色和因素也各不相同。完整的会计需要扩展到招聘和培训之外,包括离职、生产力和知识流失。 在一家拥有 5,000 名豁免员工(例如行政人员、行政人员、专业员工、计算机专业人员和销售人员)且自愿离职率为 10%(比 2014 年各行业平均水平低 1% 以上)的公司,即使保守估计一年内可以将不需要的营业额转化为超过 3000 万美元的重置成本。

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人力资源和或经理为

辞职而实施的用意良好但误用的保留策略(例如加薪、奖金和/或晋升)可能会进一步影响底线。当这些策略在没有硬数据支持的情况下应用时,它们的结果可能会受到限制。更糟糕的是,可能会不必要地花钱来留住实际上没有离开风险的人。 如本文所述, ConAgra Foods 构建 HR 分析程序,使用数据指导保留策略的实施提供了“地毯式轰炸和使用激光 BM 列表 制导导弹之间的区别”。人力资源部门无需在整个组织中实施保留计划,而是可以集中精力并将资金投入到影响最大的地方。如果您可以利用预测分析来正确识别有离职风险的员工——尤其是表现最好的员工和担任关键角色的员工——您就可以避免这些成本,同时还能提高生产力和绩效。在这种情况下,关键字是正确的。 为什么证明预测分析的工作如此困难? 首先,对于任何预测模型,您都需要有一种方法来验证您的预测是否有效。

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