Прогнозная аналитика в HR: прогнозирование потребностей в рабочей силе на 2025 год
В этой статье вы узнаете, как предиктивная аналитика меняет управление персоналом: от прогнозирования потребностей и предотвращения увольнений до оптимизации найма и развития сотрудников. Мы расскажем о практических шагах по внедрению аналитики, реальных примерах её применения, этических вопросах и ключевых тенденциях 2025 года.
Новые технологические инструменты, такие как предиктивная аналитика, меняют взгляд компаний на управление персоналом сегодня. Современные организации стремятся создать коллектив с правильным сочетанием навыков на будущее, и инструменты, использующие прогнозы, становятся важными для определения сильных и слабых сторон сотрудников. В этой статье мы хотим объяснить, как предиктивная аналитика может применяться в сфере управления персоналом, а также поделиться полезными советами, приемами и лучшими практиками для специалистов по персоналу, рекрутеров и руководителей.
Что такое прогнозная аналитика в HR?
Предиктивная аналитика — это метод анализа, который использует исторические данные, статистические инструменты и алгоритмы для прогнозирования будущих событий. В сфере управления персоналом это означает анализ такого рода информации о сотрудниках, как показатели текучести кадров, эффективности работы, потребности в найме и многое другое. Благодаря таким стратегиям можно заранее предвидеть возможные трудности и более тщательно планировать действия команды по управлению персоналом.
Например, предиктивная аналитика позволяет компаниям определять, какие сотрудники с наибольшей вероятностью могут покинуть организацию. Изучая такие тенденции, как снижение вовлеченности, участившиеся прогулы или длительность работы в компании, специалисты по персоналу могут принимать меры, чтобы удержать ценных сотрудников. Это помогает значительно сократить расходы на замену персонала, которые могут составлять от 50% до 200% годовой зарплаты работника, в зависимости от его роли.
Внедрение предиктивной аналитики в сфере управления персоналом в последние годы активно растёт. По данным опроса Deloitte, уже к 2023 году 70% компаний использовали анализ данных для поддержки решений в области управления персоналом. К 2025 году ожидается, что этим инструментом будут пользоваться более 80% организаций, поэтому он становится необходимым для современных компаний.
Например, предиктивная аналитика позволяет компаниям определять, какие сотрудники с наибольшей вероятностью могут покинуть организацию. Изучая такие тенденции, как снижение вовлеченности, участившиеся прогулы или длительность работы в компании, специалисты по персоналу могут принимать меры, чтобы удержать ценных сотрудников. Это помогает значительно сократить расходы на замену персонала, которые могут составлять от 50% до 200% годовой зарплаты работника, в зависимости от его роли.
Внедрение предиктивной аналитики в сфере управления персоналом в последние годы активно растёт. По данным опроса Deloitte, уже к 2023 году 70% компаний использовали анализ данных для поддержки решений в области управления персоналом. К 2025 году ожидается, что этим инструментом будут пользоваться более 80% организаций, поэтому он становится необходимым для современных компаний.
Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?
Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!
Почему прогнозная аналитика важна для планирования кадровых ресурсов
Работа с персоналом — это процесс, который позволяет организации получить необходимых сотрудников с нужными навыками в нужное время. Предиктивная аналитика помогает улучшить этот процесс, давая рекомендации по будущим потребностям в рабочей силе.
1. Предвидение дефицита навыков
Из-за быстрого появления новых технологий проблема нехватки нужных навыков становится всё более актуальной для многих компаний. Предиктивная аналитика помогает выявлять новые требования к навыкам, анализируя отраслевые тенденции, данные о результатах работы сотрудников и данные о прохождении обучения. Например, если компания ожидает переход к автоматизации процессов, модели предиктивной аналитики могут показать, какие должности окажутся под угрозой и какие навыки понадобятся в ближайшем будущем.
2. Оптимизация стратегий найма
Процесс найма становится гораздо эффективнее с применением машинного обучения. Благодаря прогнозированию времени найма, стоимости найма и успешности различных каналов поиска сотрудников, специалисты по персоналу могут правильно распределять ресурсы и совершенствовать саму процедуру найма.
3. Повышение удержания сотрудников
Сохранение сотрудников внутри компании особенно важно при планировании команды. Примечательно, что предиктивная аналитика помогает определить сотрудников с самым высоким риском увольнения и начать работу по их удержанию заранее. Так, одна из розничных компаний смогла снизить текучесть кадров на ключевых позициях на 25% благодаря выявлению факторов, вызывавших недовольство сотрудников.
1. Предвидение дефицита навыков
Из-за быстрого появления новых технологий проблема нехватки нужных навыков становится всё более актуальной для многих компаний. Предиктивная аналитика помогает выявлять новые требования к навыкам, анализируя отраслевые тенденции, данные о результатах работы сотрудников и данные о прохождении обучения. Например, если компания ожидает переход к автоматизации процессов, модели предиктивной аналитики могут показать, какие должности окажутся под угрозой и какие навыки понадобятся в ближайшем будущем.
2. Оптимизация стратегий найма
Процесс найма становится гораздо эффективнее с применением машинного обучения. Благодаря прогнозированию времени найма, стоимости найма и успешности различных каналов поиска сотрудников, специалисты по персоналу могут правильно распределять ресурсы и совершенствовать саму процедуру найма.
3. Повышение удержания сотрудников
Сохранение сотрудников внутри компании особенно важно при планировании команды. Примечательно, что предиктивная аналитика помогает определить сотрудников с самым высоким риском увольнения и начать работу по их удержанию заранее. Так, одна из розничных компаний смогла снизить текучесть кадров на ключевых позициях на 25% благодаря выявлению факторов, вызывавших недовольство сотрудников.
Прогнозирование потребностей в рабочей силе на 2025 год
Прогнозирование — важная часть управления бизнесом, нацеленного на будущее. С помощью предиктивной аналитики организации получают инструменты для прогнозирования будущей потребности в персонале.
1. Использование демографических данных
Изменения в демографической ситуации, такие как старение населения или низкая рождаемость, влияют на рынки труда. Предиктивная аналитика помогает организациям заранее прогнозировать выходы сотрудников на пенсию и разрабатывать планы по замещению ключевых позиций, что способствует стабильности бизнеса.
2. Адаптация к трендам удалённой работы
Новые формы организации труда, такие как удалённая или гибридная работа, существенно влияют на коллектив. Организации используют инструменты предиктивной аналитики, чтобы прогнозировать уровень вовлечённости сотрудников, их продуктивность и вероятность увольнения. Например, технологическая компания может с помощью анализа тенденций удалённой работы выявить различия в результативности между сотрудниками различных должностей и на основе полученных данных улучшить внутренние политики.
3. Подготовка к экономической неопределённости
Изменения экономических условий затрудняют долгосрочное планирование потребности в персонале. Предиктивная аналитика позволяет организациям строить несколько вариантов прогнозов для разных сценариев, например, при экономическом спаде или быстром росте. Таким образом, команда по управлению персоналом может принимать взвешенные решения о заморозке найма, сокращении или увеличении штата в зависимости от ситуации. Ниже приведены практические шаги для специалистов по управлению персоналом:
1. Использование демографических данных
Изменения в демографической ситуации, такие как старение населения или низкая рождаемость, влияют на рынки труда. Предиктивная аналитика помогает организациям заранее прогнозировать выходы сотрудников на пенсию и разрабатывать планы по замещению ключевых позиций, что способствует стабильности бизнеса.
2. Адаптация к трендам удалённой работы
Новые формы организации труда, такие как удалённая или гибридная работа, существенно влияют на коллектив. Организации используют инструменты предиктивной аналитики, чтобы прогнозировать уровень вовлечённости сотрудников, их продуктивность и вероятность увольнения. Например, технологическая компания может с помощью анализа тенденций удалённой работы выявить различия в результативности между сотрудниками различных должностей и на основе полученных данных улучшить внутренние политики.
3. Подготовка к экономической неопределённости
Изменения экономических условий затрудняют долгосрочное планирование потребности в персонале. Предиктивная аналитика позволяет организациям строить несколько вариантов прогнозов для разных сценариев, например, при экономическом спаде или быстром росте. Таким образом, команда по управлению персоналом может принимать взвешенные решения о заморозке найма, сокращении или увеличении штата в зависимости от ситуации. Ниже приведены практические шаги для специалистов по управлению персоналом:
Как внедрить прогнозную аналитику в HR
Внедрение предиктивной аналитики требует продуманного и поэтапного подхода. Даем практические шаги для команд по управлению персоналом:
1. Создайте надежную базу данных
Предиктивная аналитика полностью зависит от качественных и полноценных данных. Для этого важно собирать данные из различных источников: HR-систем, инструментов оценки эффективности, а также опросов сотрудников. Необходимо убедиться, что все данные собираются корректно, нет противоречий и пробелов, иначе результаты анализа будут неточными.
2. Инвестируйте в современные технологии
Для создания предиктивных моделей нужны специализированные инструменты и платформы, которые способны обрабатывать большие объемы данных. Многие современные системы для управления персоналом уже оснащены аналитическими возможностями. Если организация решает создавать собственные решения, можно использовать такие универсальные инструменты, как Python или Tableau. Важно также позаботиться о безопасности: для защиты доступа к аналитическим платформам можно использовать дополнительные инструменты, например, VPN-расширения для браузеров, чтобы ограничить несанкционированный доступ к данным сотрудников.
3. Развивайте навыки команды
Успешное внедрение предиктивной аналитики возможно только тогда, когда команда по управлению персоналом умеет правильно работать с результатами анализа и использовать их в своей практике. Необходимо проводить обучение по анализу данных, статистическому моделированию и основам машинного обучения. Также полезно сотрудничать с дата-сайентистами или приглашать экспертов по аналитике, чтобы ускорить внедрение новых методов.
4. Начинайте с малого и расширяйтесь постепенно
Для эффективного старта рекомендуется выбрать одну задачу, например, анализ текучести кадров или оптимизацию найма. Если опыт окажется успешным, можно постепенно расширять применение предиктивной аналитики на другие направления в управлении персоналом. Такой поэтапный подход поможет снизить риски и повысить готовность сотрудников компании поддерживать новые инициативы.
1. Создайте надежную базу данных
Предиктивная аналитика полностью зависит от качественных и полноценных данных. Для этого важно собирать данные из различных источников: HR-систем, инструментов оценки эффективности, а также опросов сотрудников. Необходимо убедиться, что все данные собираются корректно, нет противоречий и пробелов, иначе результаты анализа будут неточными.
2. Инвестируйте в современные технологии
Для создания предиктивных моделей нужны специализированные инструменты и платформы, которые способны обрабатывать большие объемы данных. Многие современные системы для управления персоналом уже оснащены аналитическими возможностями. Если организация решает создавать собственные решения, можно использовать такие универсальные инструменты, как Python или Tableau. Важно также позаботиться о безопасности: для защиты доступа к аналитическим платформам можно использовать дополнительные инструменты, например, VPN-расширения для браузеров, чтобы ограничить несанкционированный доступ к данным сотрудников.
3. Развивайте навыки команды
Успешное внедрение предиктивной аналитики возможно только тогда, когда команда по управлению персоналом умеет правильно работать с результатами анализа и использовать их в своей практике. Необходимо проводить обучение по анализу данных, статистическому моделированию и основам машинного обучения. Также полезно сотрудничать с дата-сайентистами или приглашать экспертов по аналитике, чтобы ускорить внедрение новых методов.
4. Начинайте с малого и расширяйтесь постепенно
Для эффективного старта рекомендуется выбрать одну задачу, например, анализ текучести кадров или оптимизацию найма. Если опыт окажется успешным, можно постепенно расширять применение предиктивной аналитики на другие направления в управлении персоналом. Такой поэтапный подход поможет снизить риски и повысить готовность сотрудников компании поддерживать новые инициативы.
Реальные примеры применения прогнозной аналитики в сфере HR
Многие организации уже успешно применяют предиктивную аналитику для достижения целей в области управления персоналом. Вот несколько примеров:
Пример: IBM
Команда по управлению персоналом крупной международной IT-компании разработала модель предиктивной аналитики для выявления сотрудников с высоким риском увольнения. Анализируя такие параметры, как навыки, результаты работы и стаж в компании, им удалось добиться точности прогнозов в 95% случаев. Это позволило внедрить целенаправленные меры по удержанию ключевых специалистов и существенно сократить затраты на найм и обучение новых сотрудников.
Пример: Walmart
Одна из крупнейших розничных сетей применяет предиктивную аналитику для оптимального планирования расписания работы персонала. Анализируя данные о продажах, погодные условия и уровень недоукомплектованности, компания обеспечивает необходимую численность сотрудников для высокого качества обслуживания клиентов и одновременно снижает затраты на персонал.
Пример: Unilever
Ведущий производитель товаров народного потребления использует предиктивную аналитику для совершенствования процессов найма с учётом разнообразия кандидатов. Благодаря перекрёстному анализу данных из разных источников в процессе найма, компании удалось выявить и устранить предвзятость, что привело к формированию более инклюзивного коллектива.
Пример: IBM
Команда по управлению персоналом крупной международной IT-компании разработала модель предиктивной аналитики для выявления сотрудников с высоким риском увольнения. Анализируя такие параметры, как навыки, результаты работы и стаж в компании, им удалось добиться точности прогнозов в 95% случаев. Это позволило внедрить целенаправленные меры по удержанию ключевых специалистов и существенно сократить затраты на найм и обучение новых сотрудников.
Пример: Walmart
Одна из крупнейших розничных сетей применяет предиктивную аналитику для оптимального планирования расписания работы персонала. Анализируя данные о продажах, погодные условия и уровень недоукомплектованности, компания обеспечивает необходимую численность сотрудников для высокого качества обслуживания клиентов и одновременно снижает затраты на персонал.
Пример: Unilever
Ведущий производитель товаров народного потребления использует предиктивную аналитику для совершенствования процессов найма с учётом разнообразия кандидатов. Благодаря перекрёстному анализу данных из разных источников в процессе найма, компании удалось выявить и устранить предвзятость, что привело к формированию более инклюзивного коллектива.
Этические соображения в прогнозной аналитике
Использование предиктивной аналитики даёт значительные преимущества, однако связано с определёнными этическими вопросами. Команды по управлению персоналом должны быть прозрачными, справедливыми и уважать личную информацию сотрудников.
1. Исключайте предвзятость
Модели предиктивной аналитики могут непреднамеренно переносить существующие предубеждения из исторических данных. Необходимо регулярно проверять алгоритмы, чтобы обеспечить равноправие и избежать дискриминации.
2. Сохраняйте конфиденциальность данных
Данные сотрудников требуют особой защиты. Важно внедрять строгие меры по безопасности данных и соблюдать требования законодательства, чтобы персональная информация была защищена.
3. Обеспечьте прозрачность
Для формирования доверия необходимо чётко объяснять сотрудникам цели сбора данных, преимущества использования аналитики и меры безопасности, которые применяются в компании.
1. Исключайте предвзятость
Модели предиктивной аналитики могут непреднамеренно переносить существующие предубеждения из исторических данных. Необходимо регулярно проверять алгоритмы, чтобы обеспечить равноправие и избежать дискриминации.
2. Сохраняйте конфиденциальность данных
Данные сотрудников требуют особой защиты. Важно внедрять строгие меры по безопасности данных и соблюдать требования законодательства, чтобы персональная информация была защищена.
3. Обеспечьте прозрачность
Для формирования доверия необходимо чётко объяснять сотрудникам цели сбора данных, преимущества использования аналитики и меры безопасности, которые применяются в компании.
Будущее прогнозной аналитики в сфере управления персоналом
Роль предиктивной аналитики в управлении персоналом будет продолжать меняться с развитием технологий. Уже к 2025 году ожидаются следующие тенденции:
Для специалистов по управлению персоналом суть достаточно проста: предиктивная аналитика — это не угроза, а стратегический инструмент, который помогает предугадывать потребности сотрудников, повышать эффективность компании и быстрее адаптироваться к изменениям и кризисным ситуациям.
- Более тесная интеграция с искусственным интеллектом. Инструменты на базе искусственного интеллекта позволят делать более точные прогнозы и получать информацию в режиме реального времени.
- Улучшение опыта сотрудников. Предиктивная аналитика поможет компаниям персонализировать обучение и развитие, карьерные траектории и систему поощрений.
- Более широкое распространение. По мере того как предиктивная аналитика становится более доступной, ею начнут пользоваться компании самого разного масштаба.
Для специалистов по управлению персоналом суть достаточно проста: предиктивная аналитика — это не угроза, а стратегический инструмент, который помогает предугадывать потребности сотрудников, повышать эффективность компании и быстрее адаптироваться к изменениям и кризисным ситуациям.
Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?
Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!
Заключение
Инструменты предиктивной аналитики становятся важной частью работы с персоналом, поскольку дают совершенно новый взгляд на тенденции и потребности сотрудников. К середине 2025 года внедрение такой технологии перестаёт быть выбором — это становится необходимостью. Благодаря инвестициям в современные технологии и развитие компетенций специалистов, команды по управлению персоналом могут использовать предиктивную аналитику для формирования будущего коллектива компании.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи