大數(shù)據(jù)應(yīng)用于人力 預(yù)測性勞動力分析真的有用么?
最近,人力資源專家、人力資源技術(shù)會議之父—Bill Kutik寫了一篇文章《預(yù)測分析炒作》。在這篇文章中,他引用星座研究分析師Holger Mueller的說辭“這歸結(jié)于當(dāng)應(yīng)用于大量有著不同數(shù)據(jù)視野的顧客時,這些模型是否真的有用。”
因此,當(dāng)許多人力資源軟件供應(yīng)商光說說要預(yù)測“雇員離職風(fēng)險”時,他們有多少人可以證明他們能說到做到以及他們的預(yù)測真的有用,你怎么能確保一個供應(yīng)商所宣稱的可以預(yù)測員工留任風(fēng)險是有效的?你應(yīng)當(dāng)尋找什么?
首先,為什么預(yù)測“離職風(fēng)險”如此重要?
自從2009年的經(jīng)濟(jì)衰退巔峰以來,美國每個職業(yè)空缺所對應(yīng)的失業(yè)人口數(shù)量在穩(wěn)定的下降,現(xiàn)在已經(jīng)回到了衰退前的水平。再加上,美國勞工部的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,企業(yè)不僅越來越難招到人,也越來越難留住人才。
因此,員工保留自然而然成為了大多數(shù)人力資源部門的關(guān)鍵任務(wù)。為了可以量化人員損耗的影響,許多人嘗試把離職和商業(yè)影響聯(lián)系起來。一份分析了48個獨立研究的綜合性研究中表明,離職真的對財務(wù)業(yè)績、客戶服務(wù)、勞動生產(chǎn)率和安全產(chǎn)出有影響。
更多的人嘗試去通過估計直接成本和間接成本來量化離職的的影響。盡管分享了許多的觀點,這個研究結(jié)果中關(guān)于成本和人員損耗的聯(lián)系仍然有很大程度上的不同。因為考慮到的因素和作用也是多樣化的。一個完整的核算需要超越雇傭和培訓(xùn)的范疇,包括分離,生產(chǎn)力和失去的知識。
在一個有著5000名免付加班費(fèi)員工(例如,行政管理人員,經(jīng)理主管人員,專業(yè)性的員工,計算機(jī)專業(yè)人員以及銷售人員)的公司,有著10%的自愿離職流動率(比2014年行業(yè)中的額平均自愿離職率少了超過1%),盡管保守估計每年不必要的離職率可以轉(zhuǎn)化為3000萬美元的替代成本。
盈虧的底線可以被好的開支計劃所改變,但是濫用的保留員工策略,例如,人力資源或者是經(jīng)理們用來防止辭職所采用的方法:加薪,獎金或者是升職。當(dāng)這些策略沒有硬數(shù)據(jù)來支撐他們的話,結(jié)果將會十分有限,更糟糕的是,這些錢可能不必要的被用來挽留那些實際上并沒有離職風(fēng)險的人。36大數(shù)據(jù)http://www.36dsj.com/ 微信號dashuju36
正如在文章中描述的那樣,ConAGra食品公司創(chuàng)建了一個人力資源分析程序,使用數(shù)據(jù)來引導(dǎo)挽留策略的實施顯示出了“地毯式轟炸和激光制導(dǎo)彈的區(qū)別”。人力資源將它的注意力聚焦并將錢花費(fèi)到最有用的地方,而不是在整個公司采用挽留策略。如果你可以使用預(yù)測分析來準(zhǔn)確的識別那些有離職風(fēng)險的員工,尤其是表現(xiàn)出色的員工以及是關(guān)鍵角色的人,那么你就可以在保證生產(chǎn)力和績效提升的同時,避免這些成本。在這種情況下,關(guān)鍵字是正確的。
為什么證明預(yù)測分析的有用如此難
首先,使用任何的預(yù)測模型,你需要有一種方法來證明你的預(yù)測是有效的。維西爾的數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)定,一個分析若要有效,最少需要分析2至3年的數(shù)據(jù)(越多越好),它就像在某一時刻,父母對他們的孩子說的那樣“你不去試一下,你怎么知道你不喜歡它呢?”或者在我們這一情形下,如果你沒有做一個對于真實結(jié)果來說有效的預(yù)測,你怎么就知道這一預(yù)測是有用的呢?
第二,人們做決策的模式不能被歸結(jié)為市場營銷人員這么多年以來一直嘗試去發(fā)掘的簡單因素。它是“有著情感的數(shù)據(jù)”,并且為了發(fā)掘其內(nèi)在模式需要去展搜尋盡可能多種類的信息來源。就像淘金一樣,你搜索的范圍越廣,你越有可能找到隱藏的金塊,也就像預(yù)測分析的洞察力一樣。
第三,預(yù)測的準(zhǔn)確性取決于用來建造模型的數(shù)據(jù),例如,如果一個模型是基于一個公司的內(nèi)在因素建立的,那么它就不一定適用于第二個公司。更具挑戰(zhàn)的是,在同一個公司的一年和下一年相比之下,對于同一個模型也會同樣發(fā)生上述情形。使用的方法應(yīng)該考慮到這一動態(tài)性。
問題是如今大多數(shù)的“離職風(fēng)險”預(yù)測分析能力都是在他們的初級階段—他們都沒有使用足夠的數(shù)據(jù)來源在足夠長的時間中被足夠多的公司使用到足夠多的員工身上。
驗證一個“離職風(fēng)險”預(yù)測分析技術(shù)
在維西爾,我們希望把我們自己的“離職風(fēng)險”預(yù)測分析進(jìn)行測試,為了做這個測試,我們把我們所有所知的關(guān)于預(yù)測分析的情況和匿名的數(shù)據(jù)放到我們的云平臺上,一步一步的應(yīng)用我們的“離職風(fēng)險”預(yù)測分析技術(shù)。在做這的時候,我們發(fā)現(xiàn)維西爾在預(yù)測誰會在接下來的三個月中辭職時比猜測和直覺要精確8倍,如果你關(guān)注前100名有“離職風(fēng)險”的員工時,會精確10倍。
通過在員工身上應(yīng)用一段時間我們的機(jī)器學(xué)習(xí),我們可以賦值一個“離職風(fēng)險”分?jǐn)?shù)并將它們從高到低進(jìn)行排列。這些計算都是動態(tài)和即時的,因此當(dāng)一個人力資源分析師,商業(yè)伙伴或者領(lǐng)導(dǎo)詢問在一個特別的員工子群體(例如,指定了一個角色、情景、任期以及績效水平)中誰有“離職風(fēng)險”時,系統(tǒng)會基于最近適用于用戶的數(shù)據(jù)自動的提供相關(guān)結(jié)果。
手里持有這些信息,人力資源可以采取行動來應(yīng)對最脆弱的群體或者是那些準(zhǔn)備離職的人。
人力資源在預(yù)測分析中至關(guān)重要的作用
盡管有炒作的嫌疑,預(yù)測分析將不會取代人類的干預(yù):他們將不會告訴你一個清晰的行動方案,尤其是在處理那些有情感的數(shù)據(jù)時。
預(yù)測分析比關(guān)于誰將離職所包含的東西更多,它還包括為什么他們要離職。在許多放面,預(yù)測為什么離職比指名某個人更加有價值,因為它通過直擊原因的根源來使人力資源采取深切的、精準(zhǔn)的,長期的行動來降低離職率。