אם לפני כשנתיים היה מדובר באיסוף נתונים כדי להבין 'מה קרה', הרי שכיום יכולים מנהלי משאבי האנוש להשתמש בבינה מלאכותית יוצרת (GenAI) כדי לבדוק מה יקרה בעתיד ואיך ניתן לעצב את העתיד בזמן אמת.

בעבר, ניתוח נתונים במשאבי אנוש נחשב למותרות שרק ארגונים גדולים מאוד יכלו להרשות לעצמם.

כיום, אנליטיקה של נתוני עובדים מהווה את המצפן האסטרטגי היחיד המאפשר לארגונים לשרוד בשוק עבודה תנודתי.

ממחקר של חברת גרטנר עולה, כי עד סוף שנה זו (2026), כ-80% מהחלטות כוח האדם בארגונים מובילים יתבססו על ניתוח נתונים מתקדמים בשילוב בינה מלאכותית.

זהו כבר לא רק איסוף נתונים, אלא הפיכת מנהל משאבי האנוש לשותף עסקי אסטרטגי שמדבר בשפת המספרים בשולחן ההנהלה.

להלן 6 עמודי התווך של האנליטיקה המודרנית של משאבי האנוש ואיך ליישמם ביעילות:

1 איסוף נתונים רב-ממדי:

השלב הראשון עבר אבולוציה: מצבירת נתונים יבשים ממערכות השכר (בדיעבד), התחום עבר כיום  לאיסוף נתונים בזמן אמת.

ממחקר של דלויט עולה, כי ארגונים מצליחים, הם אלה שמשלבים כיום נתוני ביצועים עם נתוני טביעת רגל דיגיטלית (כמו למשל דפוסי תקשורת ב-Slack) ו'סקרי בדיקת דופק' יומיים. המטרה היא ליצור תמונה מלאה של מחזור חיי העובד, מגיוס ועד פרישה או עזיבה.

2 ניתוח דפוסי עומק:

לאחר איסוף הנתונים מגיע שלב הניתוח. כיום, ניתוח הנתונים אינו מסתפק בתיאור המצב.

ממחקר של חברת מקינזי עולה, כי חברות המשתמשות באנליטיקה כדי לאתר פערים במיומנויות הצליחו לצמצם את עלויות הגיוס בכ-20%.

ניתוח הנתונים כיום יודע לזהות לא רק מי מתכוון לעזוב, אלא למה הוא רוצה לעזוב, ולחשוף קשרים סמויים בין סגנון ניהולי לשחיקת עובדים.

3 תובנות יישומיות:

הנתונים הם רק חומר הגלם. הערך האמיתי הוא בתרגום שלהם לפעולה והפקת התובנות מהם.

ממחקר של חברת המחקרים האמריקאית גאלופ עולה, כי מנהלים שמקבלים לוחות מחוונים בזמן אמת, לגבי רמת המחוברות של חברי הצוות שלהם, מצליחים להגביר את הפרודוקטיביות בכ-21%.

התובנות כיום הן ממוקדות. לדוגמה: השקעה בהכשרה ספציפית של צוות השיווק בבינה מלאכותית, חוסכת 15 שעות עבודה שבועיות לכל עובד.

4 קבלת החלטות אסטרטגית:

אנליטיקה מאפשרת למנהל משאבי האנוש להפסיק לנחש. במקום לבחור ערוצי גיוס לפי תחושת בטן, האנליטיקה של משאבי האנוש מזהה בדיוק איזה מקור גיוס מביא את העובדים שנשארים הכי הרבה זמן ומפיקים את הערך הגבוה ביותר.

התאמת היוזמות של מנהל משאבי האנוש ליעדים העסקיים הופכת את מחלקת משאבי האנוש למרכז רווח, במקום מרכז עלות.

5 ניטור והערכה דינמית:

בימים אלה, האנליטיקה המודרנית מאפשרת ניטור מתמשך. החוקרים של גרטנר מציינים, כי ארגונים המנטרים מדדי שחיקה בזמן אמת הצליחו להוריד את שיעור הנטישה המוקדמת בכ-30%.

היכולת לזהות מגמה שלילית בעודה מתרחשת, מאפשרת למנהל משאבי האנוש לבצע חישוב  מסלול מחדש באופן מיידי.

6 אנליטיקה חזויה:

בימים אלה, כבר ניתן לא רק לחזות מי עומד להתפטר, אלא לקבל המלצות מה לעשות כדי למנוע זאת.

מהמחקר של מקינזי עולה, כי ניתוח תחזיות מאפשר לצפות מחסור בכישורים קריטיים שנתיים מראש, מה שמאפשר לארגון לבנות תוכניות הכשרה, במקום להיקלע למאבקי טלנטים יקרים ברגע האחרון.

בשורה התחתונה, אנליטיקה של משאבי אנוש בימים אלה, מהווה את המנוע מאחורי ארגון חסין ועמיד.

היא מאפשרת לארגון להיות אנושי יותר, כי ברגע שמבינים את הנתונים, אפשר להתפנות לטיפול באנשים עצמם.

The post 6 עמודי התווך של האנליטיקה של משאבי האנוש ואיך ליישמם ביעילות first appeared on HRUS משאבי אנוש.

מדובר באנליטיקה של משאבי אנוש, המכונה גם אנליטיקה של כוח אדם.

זהו תהליך של איסוף, ניתוח ופירוש נתונים הקשורים לכוח העבודה שמיועד להניע קבלת החלטות מושכלות ויוזמות משאבי אנוש.

ניצול כוחו של ניתוח הנתונים מאפשר לארגונים לקבל תובנות חשובות לגבי כוח העבודה שלהם, לזהות תחומים לשיפור, וליישם יוזמות ממוקדות כדי להביא לתוצאות חיוביות.

זה כרוך בשימוש בנתונים כדי לקבל תובנות לגבי היבטים שונים של כל מהלך חיי העובד בארגון, לרבות גיוס, ניהול ביצועים, מחוברות, שימור, פיתוח מקצועי ועוד.

להלן 6 היבטים של אנליטיקה של משאבי אנוש ואיך ניתן להשתמש בה ביעילות:

1 איסוף נתונים:

השלב הראשון באנליטיקה של משאבי אנוש הוא איסוף נתונים רלוונטיים ממקורות שונים בארגון, לרבות מערכות מידע משאבי אנוש, מערכות ניהול ביצועים, פלטפורמות גיוס, סקרי עובדים ומקורות נוספים.

נתונים אלה עשויים לכלול מידע דמוגרפי, מדדי ביצועים, רשומות הדרכה, משוב עובדים ועוד.

2 ניתוח הנתונים:

לאחר איסוף הנתונים, הם מנותחים באמצעות שיטות סטטיסטיות וניתוח תחזיות כדי לגלות דפוסים, מגמות ותובנות.

ניתוח זה עשוי לכלול זיהוי גורמים המשפיעים על תחלופת עובדים, ניבוי צורכי כישרונות עתידיים, הערכת יעילותן של תוכניות הכשרה והבנת הגורמים להגברת מחוברות עובדים.

3 פרשנות ותובנות:

את הנתונים המנותחים מפרשים לאחר מכן כדי לחלץ תובנות הניתנות לפעולה באופן שיהיו מתואמות עם אסטרטגיות משאבי אנוש.

תובנות אלו עשויות לסייע למנהלי משאבי אנוש לזהות תחומים לשיפור, לתעדף יוזמות ולהציע המלצות מבוססות נתונים כדי לתמוך ביעדים ארגוניים.

4 קבלת החלטות אסטרטגיות:

אנליטיקה של משאבי אנוש מאפשרת למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות מושכלות יותר לגבי אסטרטגיות בתחומים שונים של ניהול משאבי אנוש.

לדוגמה, זה יכול לעזור לייעל את אסטרטגיות הגיוס על ידי זיהוי ערוצי הסורסינג היעילים ביותר או לשפר את שימור העובדים על ידי זיהוי גורמים התורמים לתחלופה.

התאמת יוזמות משאבי אנוש ליעדים העסקיים מאפשרת לארגונים לייצר תוצאות טובות יותר ולשפר את הביצועים הכוללים.

5 ניטור והערכה:

אנליטיקה של משאבי אנוש כרוכה במעקב והערכה מתמשכים אחר מדדי משאבי אנוש ומדדי ביצועים כדי לעקוב אחר התקדמות, למדוד את ההשפעה של יוזמות משאבי אנוש ולהתאים אסטרטגיות לפי הצורך.

ניתוח שוטף של הנתונים ומעקב אחר מדדי מפתח מאפשרים למנהלי משאבי אנוש לזהות מגמות לאורך זמן, לזהות תחומים בעייתיים שיש לשפר ולבצע התאמות יזומות כדי לייעל את התוצאות.

6 ניתוח תחזיות:

טכניקות מתקדמות של ניתוח משאבי אנוש, כגון ניתוח תחזיות, מאפשרות למנהלי משאבי אנוש לחזות מגמות עתידיות בנושא כוח אדם ולקבל החלטות יזומות כדי להפחית סיכונים או לנצל הזדמנויות.

לדוגמה, ניתוח תחזיות יכול לעזור לצפות מחסור עתידי בטלנטים ובבעלי מיומנויות, לזהות סיכונים בקליטת עובדים חדשים ולצפות את ההשפעה של שינויים מסוימים על הדמוגרפיה של כוח העבודה.

The post 6 היבטים של אנליטיקה של משאבי אנוש ואיך ניתן להשתמש בה ביעילות first appeared on HRUS משאבי אנוש.