Kestirimci İK Analitiği - İşgücü İçgörülerinde Uzmanlaşma

İşgücünde Tahmine Dayalı Analitik Nedir ve Neden Önemlidir?

Tahmine Dayalı Analitik, İK ve İş Gücü Yönetimini Nasıl Dönüştürür?

İK'da Tahmine Dayalı Analitik Nedir?

Tahmine dayalı İK analitiği (insan kaynakları tahmine dayalı analitik veya tahmine dayalı insan analitiği olarak da adlandırılır), geçmiş ve güncel iş gücü verilerini, istatistiksel modelleri, makine öğrenimini ve yapay zekayı kullanarak, işgücü devri riski, aday başarısı, beceri eksiklikleri, çalışan bağlılığı, yedekleme ihtiyaçları ve ücret eğilimleri gibi önemli İK sonuçlarını tahmin eder.

İnsan kaynakları metriklerini, işten ayrılma oranları, pozisyon doldurma süresi, memnuniyet puanları ve çeşitlilik oranları dahil olmak üzere öngörüsel içgörülere dönüştürerek, bu yaklaşım İK ekiplerinin yetenek kazanımı, elde tutma, üretkenlik ve işgücü planlaması konusunda veriye dayalı, proaktif kararlar almasına yardımcı olur.
 

İK'da Tahmine Dayalı Analizin Faydaları 

1. Daha Akıllı Yetenek Kazanımı ve İşe Alım Verimliliği

Tahmine dayalı modeller, adayların özgeçmişlerini, mülakatlarını ve psikometrik puanlarını analiz ederek en uygun adayları belirler. Bu sayede işe alım süresi yaklaşık %30 kısalır ve işe alım kalitesi yaklaşık %20 artar.
 

2. Çalışan Tutma ve Bağlılığı Artırma

Bağlılık puanlarını, memnuniyeti ve iş yükü modellerini takip ederek, İK departmanı ayrılma riski olan çalışanları tespit edebilir ve bu sayede personel kaybını %25'e kadar azaltabilir. Erken sinyaller, morali artırmak için kişiselleştirilmiş müdahalelere de yol gösterir.
 

3. Optimize Edilmiş İş Gücü ve Halefiyet Planlaması

Personel ihtiyaçlarını (ör. mevsimsel artışlar, emeklilikler) tahmin edin ve gelecekteki liderleri belirleyin. Beceri eksikliklerine ilişkin içgörüler, hedefli eğitimlere yön verir ve %10-15 oranında verimlilik artışı sağlar.
 

4. Maliyet Azaltma ve Stratejik Bütçeleme

İşgücü devri, yetersiz işe alımlar ve fazla personel sayısını en aza indirerek şirketler önemli ölçüde tasarruf sağlar.
 

5. Veriye Dayalı Karar Verme ve Adalet

Analitiklere dayanan İK ekipleri, iş önceliklerini belirler, çeşitlilik önyargılarını tespit eder, rekabetçi maaşlar belirler ve kapsayıcı ücretlendirme stratejileri uygular.
 

Tahmine Dayalı Analitik İş Gücüne Nasıl Uygulanır?

Tahmine Dayalı İş Gücü Analitiğinin Temel Kullanım Alanları Nelerdir? tahmine dayalı iş gücü analitiği

Tahmine Dayalı İş Gücü Analitiğinin Temel Kullanım Alanları

İş Gücü Planlama ve Talep Tahmini

Tahmine dayalı analitik, İK ekiplerinin mevsimsel talepleri, emeklilikleri ve büyüme eğilimlerini kapsayan personel ihtiyaçlarını tahmin etmelerini sağlayarak doğru zamanda doğru sayıda personel ve becerinin sağlanmasını garanti eder.
 

İşgücü Devir Hızı Riski ve İşgücü Kaybı Analizi

Bağlılık, kıdem ve performans verilerini kullanarak işgücü kaybı risk puanları atayan kuruluşlar, proaktif olarak müdahale ederek gönüllü işgücü devrini azaltabilir.
 

Yetenek Kazanımı ve Aday Uyumu

Modeller, işe alım kanallarını, aday profillerini ve psikometrik verileri analiz ederek en uygun adayları eşleştirir ve işe alım sürecini kolaylaştırır, böylece işe alım kalitesini artırır ve önyargıları azaltır.
 

İşe alım kalitesini artırma ve önyargıları azaltma

Beceri Açığı Belirleme ve Eğitim

İşgücü profili, mevcut ve gelecekteki beceri eksikliklerini ortaya çıkararak hedefli eğitim ve beceri geliştirme girişimlerine yön verir
 

Performans Yönetimi ve Halefiyet Planlaması

Analitik, performans sorunlarını işaretler, yüksek potansiyelli yetenekleri belirler ve performans değerlendirmeleri, geri bildirimler ve davranış göstergelerini birleştirerek halefiyet süreçlerini destekler
 

İşgücü Modelleme ve Optimizasyon

Gelişmiş modeller, personel senaryolarını simüle eder (ör. çağrı merkezi hacmi tahminleri), programları optimize eder, iş yükünü dengeler ve verimsizlikleri azaltır

 

Tahmine Dayalı Analitik, Çalışan Performansını ve İşe Alımları Nasıl Artırır? 

Tahmine dayalı analitik, İK'nın gelişmiş veri odaklı stratejilerle hem çalışan performansını hem de işe alımları iyileştirmesini sağlar. Performans değerlendirmelerini, bağlılık verilerini ve davranış kalıplarını inceleyerek modeller, yüksek potansiyelli çalışanları tahmin edebilir, gelecekteki performans düşüşlerini işaretleyebilir ve hedefli koçluğu yönlendirebilir, böylece %20-25'e varan verimlilik artışları sağlanabilir.

İşe alım sürecinde algoritmalar özgeçmişleri, psikometrik testleri ve işe uygunluk göstergelerini değerlendirerek adayları sıralar, böylece işe alım süresini %25-85 oranında kısaltır ve eşleşme kalitesini artırır.

Ayrıca, tahmin modelleri bağlılık ve kıdem eğilimlerini analiz ederek işten ayrılma risklerini tespit eder ve erken müdahale ile işten ayrılma oranlarını %25-50 oranında azaltır.

Bu içgörüler, İK'nın işgücü planlamasını optimize etmesine, iş yükünü dengelemesine ve yetenekleri iş hedefleriyle uyumlu hale getirmesine yardımcı olur ve işe alım ve performans yönetimini proaktif, sonuç odaklı süreçlere dönüştürür.
 

İşletmeler Tahmine Dayalı Analitiği Nasıl Etkili Bir Şekilde Uygulayabilir?

İK'da Tahmine Dayalı Analitiği Kullanma: Adım Adım Kılavuz 

Hedefleri tanımlayın ve ölçütleri seçin – İK önceliklerini (ör. işgücü devri oranları, işe alım süresi, bağlılık) belirleyerek ve ilgili çalışan performansı, işe alım veya elde tutma KPI'larını seçerek başlayın.

Verileri toplayın, temizleyin ve hazırlayın – İK bilgi sistemlerinden, anketlerden, maaş bordrolarından ve performans değerlendirmelerinden verileri toplayın; ardından modelin doğruluğunu sağlamak için yinelenenleri ortadan kaldırın, formatları standartlaştırın ve eksik değerleri işleyin.

Modeller oluşturun ve doğrulayın – Makine öğrenimini (ör. regresyon, sınıflandırma, kümeleme) uygulayarak kalıpları tespit edin ve sonuçları tahmin edin; holdout veri kümeleri ve çapraz doğrulama kullanarak modelleri test edin

Uygulayın, izleyin ve iyileştirin – Modelleri İK iş akışlarına entegre edin, gösterge panelleri aracılığıyla içgörüleri iletin, tahminlere göre hareket edin (ör. koçluk, işe alım ayarlamaları) ve doğruluğu sürekli olarak izleyin ve modeli iyileştirin
 

Tahmine Dayalı İK Analitiğinin Gerçek Hayattan Örnekleri Nelerdir?

İK'da Tahmine Dayalı Modellerin Örnekleri 
 

1. İşten Ayrılma Riski Tahmini

HP ve IBM, bağlılık, performans derecelendirmeleri ve memnuniyet verilerini kullanarak istifa etme olasılığı yüksek çalışanları belirlemek için modeller oluşturdu ve bu sayede işten ayrılma oranlarında %10-20 azalma sağladı

k-NN, SVM, Random Forests ve sinir ağlarını kullanan akademik modeller, personel kaybını yaklaşık %94 doğrulukla tahmin etmiştir.
 

2. İşe Alım ve Aday Uyumu

Google'ın işe alım algoritması, sonuç kalitesinden ödün vermeden mülakat turlarını 25'ten 4'e düşürmüştür (başarı oranı yaklaşık %86).

PwC, özgeçmişler ve test puanları aracılığıyla kampüs işe alımlarının başarısını tahmin etmektedir.
 

5. Zehirli Olmayan Kültürün İşe Alınması

Cornerstone, “zehirli çalışan” özelliklerini (örneğin, düşük devamlılık, katı tutum) belirleyerek, kuruluşların zehirli çalışanları ve bununla ilişkili 8.800 dolarlık ekstra maliyetleri azaltmalarını sağladı.
 

İK Uzmanlarının Görüşleri (Reddit):

“Çalışan Devir Hızı Tahmini... ayrılma riski olan çalışanları belirleyin... İK'nın proaktif olarak müdahale etmesine yardımcı olun.”

“Performans Tahmini... gelecekteki performans seviyelerini tahmin edin ve yüksek potansiyelli çalışanları belirleyin.”
 

 İnsan Kaynakları ve İş Gücü Analitiğinin Geleceği Nedir?

Tahmine Dayalı Analitik, İnsan Sermayesi Yönetimini (HCM) Nasıl Destekler?

Tahmine dayalı analitik, performans değerlendirmeleri, bağlılık puanları, işgücü devri, beceriler ve ücretler gibi çalışan verilerini stratejik kararları yönlendiren güçlü tahminlere dönüştürerek HCM'yi geliştirir. Şunları sağlar:

Daha akıllı yetenek kararları: Başarılı işe alımların özelliklerini belirleyerek ve yüksek performans gösteren çalışanları tahmin ederek, tahmin modelleri İK ekiplerinin kanıta dayalı işe alım kararları almasına yardımcı olur.

Proaktif çalışan tutma stratejileri: Nabız anketleri, devamsızlık ve duygu verilerini kullanarak işten ayrılma riskini tahmin eden IBM gibi kuruluşların, çalışan kaybını %25-50 oranında azalttığı bildirilmektedir.

Optimize edilmiş iş gücü planlaması: Beceri eksikliklerini, emeklilikleri ve personel artışlarını öngören bu araçlar, İK'nın önceden hazırlık yapmasını sağlar ve üretkenliği %10-15 oranında artırır.

Performans ve üretkenlik artışı: Analitik, çalışanların başarısını etkileyen faktörleri (ör. bağlılık, eğitim) ortaya çıkarır ve öngörüsel olarak bağlı olan ekipler %20'nin üzerinde daha yüksek üretkenlik gösterir.

Adil, veriye dayalı İK: Tahminsel modeller, ücret ve terfi eşitsizliklerini belirlemeye, çeşitlilik ve kapsayıcılık çabalarını güçlendirmeye ve işe alım ve performans değerlendirmelerinde önyargıyı azaltmaya yardımcı olur.
 

İK'da Pdata.ai nedir?

Pdata.ai, ham İK verilerini tahminsel modeller kullanarak eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştüren otomatik bir makine öğrenimi platformudur. Çalışan yaşam döngüsü boyunca AI destekli analitiği entegre ederek, işe alım, performans değerlendirmeleri, çalışan tutma stratejileri ve işgücü planlaması gibi önemli İK süreçlerini kolaylaştırır.