HR Analytics เปลี่ยนธุรกิจอย่างไร

HR analytics เปลี่ยนแปลงวิธีที่องค์กรนำทางในภูมิทัศน์ธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน โดยช่วยให้บุคลากร HR ตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูล จึงมีบทบาทสำคัญในการกำหนดการเติบโต วัฒนธรรม และความพึงพอใจของพนักงาน ด้วยข้อมูลเชิงลึกจาก analytics ทีมสามารถยกระดับการจัดการบุคลากร เพิ่มการมีส่วนร่วมของพนักงาน และส่งผลกระทบเชิงบวกต่อผลกำไรของบริษัท

ก่อนเจาะลึกรายละเอียดของ HR เชิงวิเคราะห์ มาสำรวจนิยาม ประเภทต่าง ๆ และวิธีที่องค์กรสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้เราจะให้รายการเกณฑ์ HR ทั่วไปและสิ่งที่ทำให้ HRMS เป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับ analytics

HR Analytics คืออะไร?

ปัจจุบัน HR analytics มุ่งเน้นการเก็บ ตีความ และนำเสนอข้อมูล HR เพื่อบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่มีความหมาย แนวปฏิบัตินี้ช่วยให้องค์กรได้รับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับบุคลากร ตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูล และประเมินประสิทธิภาพของเกณฑ์ HR ต่าง ๆ ในท้ายที่สุด จะช่วยยกระดับประสิทธิภาพองค์กรโดยรวม

ตลาด HR analytics คาดว่าจะเติบโตอย่างมาก โดยมูลค่าคาดว่าจะถึง $7.91 พันล้านดอลลาร์สหรัฐภายในปี 2029 การขยายตัวนี้ขับเคลื่อนโดยการนำ HR data analytics มาใช้อย่างแพร่หลาย เนื่องจากใช้แนวทางที่เน้นข้อมูลในการจัดการทรัพยากรมนุษย์

แม้ว่าคำว่า “HR analytics” จะเป็นที่รู้จักกันทั่วไป แต่ “people analytics” ก็ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา แม้ว่าวลีทั้งสองมักใช้สลับกัน แต่ก็ไม่เหมือนกันโดยสมบูรณ์

อย่างแรก HR data analytics มุ่งเน้นเฉพาะข้อมูลที่ได้จากฝ่ายทรัพยากรมนุษย์ เพื่อปรับกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับ HR ในทางตรงกันข้าม people analytics ใช้แนวทางที่กว้างขึ้นโดยผสานรวมข้อมูลจากแผนกต่าง ๆ เช่น การตลาด การเงิน และความสัมพันธ์กับลูกค้า ดังนั้น องค์กรจึงสามารถรับมือกับความท้าทายทางธุรกิจที่หลากหลายมากขึ้น

วิวัฒนาการของ HR

ในช่วงร้อยปีที่ผ่านมา การจัดการทรัพยากรมนุษย์ได้เปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญ วิวัฒนาการจากฟังก์ชันที่เน้นธุรการเป็นหลักไปสู่บทบาทเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญภายในองค์กร การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนให้เห็นในการใช้คำศัพท์เช่น Strategic Human Resource Management ที่เพิ่มขึ้น การเติบโตของ HR เชิงวิเคราะห์สอดคล้องกับแนวโน้มนี้อย่างสมบูรณ์ โดยเน้นความสำคัญของการตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูล

สรุปการเปลี่ยนแปลงของฝ่ายทรัพยากรมนุษย์

โดยใช้ประโยชน์จาก HR analytics บุคลากร HR สามารถก้าวข้ามสัญชาตญาณและการตัดสินที่อัตวิสัย โดยพึ่งพาข้อมูลเชิงลึกที่เป็นข้อเท็จจริงแทน นอกจากนี้ analytics ยังเป็นวิธีประเมินผลกระทบและความสำเร็จของโครงการและนโยบาย HR ในท้ายที่สุด จะรับประกันว่าผลลัพธ์ที่วัดได้ถูกส่งมอบ

ประเภทต่าง ๆ ของ HR Analytics

เพื่อเข้าใจศักยภาพอย่างเต็มที่ จำเป็นต้องเข้าใจประเภทต่าง ๆ ของ HR data analytics และการประยุกต์ใช้ที่เป็นเอกลักษณ์ ซึ่งรวมถึง descriptive, diagnostic, predictive และ prescriptive analytics แต่ละประเภทตอบคำถามทางธุรกิจที่แตกต่างกัน

มาดูสรุปก่อนเจาะลึกคุณลักษณะของแต่ละประเภท:

Descriptive HR Analytics

เมื่อพูดถึงประเภทต่าง ๆ ของ HR analytics จำเป็นต้องเริ่มจากพื้นฐาน: descriptive analytics โดยเฉพาะอย่างยิ่ง รูปแบบนี้มักถูกมองว่าเป็นรากฐานของความพยายาม analytics ทั้งหมด กล่าวคือ ตอบคำถาม “เกิดอะไรขึ้น?” นอกจากนี้ ประเภทนี้มุ่งเน้น การสรุปข้อมูลอดีตและปัจจุบัน นำเสนอภาพรวมของประสิทธิภาพและแนวโน้มของบุคลากร

ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจวิเคราะห์บันทึกการเข้างานของพนักงานเพื่อระบุรูปแบบการขาดงาน ในทำนองเดียวกัน อัตราการลาออก แนวโน้มการจ้างงาน และการเข้าร่วมการฝึกอบรมสามารถอยู่ภายใต้ descriptive HR analytics ได้ทั้งหมด ซึ่งให้ความชัดเจน ช่วยให้บุคลากร HR เข้าใจสถานการณ์บุคลากรปัจจุบันได้อย่างชัดเจน

Diagnostic HR Analytics

ในขณะที่ descriptive analytics มุ่งเน้นว่าเกิดอะไรขึ้น diagnostic analytics เจาะลึกมากขึ้นเพื่อตอบ: “ทำไมจึงเกิดขึ้น?” ช่วยค้นหาสาเหตุหลักเบื้องหลังแนวโน้มและความผิดปกติของบุคลากร

ตัวอย่างเช่น หากบริษัทสังเกตเห็นการลาออกของพนักงานเพิ่มขึ้นภายในแผนกเฉพาะ diagnostic analytics สามารถช่วยสืบสาเหตุหลัก กล่าวคือ อาจวิเคราะห์ปัจจัย เช่น ปริมาณงาน สไตล์การบริหาร หรือพลวัตของทีมเพื่อระบุเหตุผลพื้นฐาน โดยการระบุปัญหาพื้นฐานเหล่านี้ องค์กรสามารถดำเนินการเฉพาะทางเพื่อแก้ไขได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Diagnostic analytics มักเกี่ยวข้องกับ การอ้างอิงข้ามแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น แบบสำรวจพนักงาน การประเมินผลงาน และการสัมภาษณ์ตอนลาออก ในท้ายที่สุด แนวทางที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้ทีม HR มีมุมมองที่รอบด้าน ทำให้รับมือกับความท้าทายที่ต้นทางได้ง่ายขึ้น

Predictive HR Analytics

เมื่อธุรกิจเติบโต การเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตเป็นสิ่งจำเป็น Predictive HR analytics ตอบคำถาม: “น่าจะเกิดอะไรขึ้น?” ประเภทนี้ใช้โมเดลทางสถิติและอัลกอริทึม machine learning เพื่อพยากรณ์ผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นบนพื้นฐานข้อมูลในอดีต

ลองจินตนาการบริษัทที่พยากรณ์ว่าพนักงานคนใดมีความเสี่ยงสูงสุดที่จะลาออกภายในหกเดือนข้างหน้า Predictive analytics สามารถประเมินตัวแปร เช่น ความพึงพอใจในงาน เกณฑ์ผลงาน และอายุงานเพื่อสร้างพยากรณ์ที่แม่นยำ ด้วยความเข้าใจล่วงหน้านี้ ทีม HR สามารถดำเนินกลยุทธ์การรักษาพนักงานเชิงรุกเพื่อลดการสูญเสียที่อาจเกิดขึ้น

ด้วย predictive HR analysis ธุรกิจสามารถพยากรณ์ด้านบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชัน HR

แนวทางที่มองไปข้างหน้านี้ช่วยให้องค์กรอยู่ข้างหน้าความท้าทายด้านบุคลากร เมื่อธุรกิจนำเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้มากขึ้น predictive analytics จึงกลายเป็นรากฐานของแนวปฏิบัติ HR สมัยใหม่

Prescriptive HR Analytics

รูปแบบขั้นสูงที่สุดของ HR เชิงวิเคราะห์คือ prescriptive analytics ซึ่งตอบคำถาม: “เราควรทำอย่างไรกับเรื่องนี้?” ไม่เพียงระบุแนวโน้มหรือทำพยากรณ์ แต่ยังให้คำแนะนำที่ลงมือปฏิบัติได้เพื่อแก้ปัญหาบุคลากร

ตัวอย่างเช่น diagnostic analytics อาจค้นพบระดับความไม่พึงพอใจของพนักงานที่สูง ในขณะที่ predictive HR analytics อาจพยากรณ์การเพิ่มขึ้นของการลาออกอันเป็นผลลัพธ์ ในการตอบสนอง prescriptive analytics อาจแนะนำการดำเนินการเฉพาะทางเพื่อแก้ปัญหา กล่าวคือ การแนะนำนโยบายการทำงานที่ยืดหยุ่นหรือการปรับปรุงโปรแกรมการฝึกอบรม

โดยการผสานข้อมูลเชิงลึกกับกรอบการตัดสินใจ prescriptive analytics รับประกันว่าการดำเนินการ HR เป็นไปบนพื้นฐานข้อมูลและมีผลกระทบ ดังนั้น องค์กรที่ใช้ prescriptive analytics มักพบว่าตนเองมีความพร้อมที่ดีกว่าในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ

ทำไม HRMS จึงเป็นวิธีที่ดีที่สุดในการได้รับ HR Data Analytics เพิ่มขึ้น?

เมื่อพูดถึง HR เชิงวิเคราะห์ Human Resource Management System (HRMS) โดดเด่นเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับองค์กร มาเจาะลึกว่าทำไม HRMS จึงเป็นโซลูชันขั้นสุดยอดสำหรับการเพิ่มขีดความสามารถ HR data analytics

รายงานเชิงปริมาณพื้นฐานเชิงปฏิบัติการ

HRMS ช่วยลดความซับซ้อนของงาน HR ประจำวันโดยสร้างรายงานเชิงปริมาณพื้นฐาน ซึ่งรวมถึงการติดตามการเข้างาน สรุปเงินเดือน และยอดวันลา แม้ดูเหมือนตรงไปตรงมา แต่ รายงาน HR analytics เหล่านี้เป็นรากฐานสำหรับ analytics ที่ลึกขึ้น โดยรับประกันการเก็บข้อมูลที่แม่นยำและเป็นระเบียบ

รายงานเชิงปฏิบัติการที่กว้างขึ้น

นอกเหนือจากพื้นฐาน HRMS ช่วยให้ การรายงานเชิงปฏิบัติการที่กว้างขึ้นซึ่งครอบคลุมฟังก์ชัน HR หลายอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง สามารถรวมเกณฑ์การสรรหา ข้อมูลผลงานพนักงาน และผลลัพธ์การฝึกอบรมเป็นแดชบอร์ดที่ครอบคลุม รายงานที่กว้างขึ้นเหล่านี้ช่วยให้บุคลากร HR ติดตามแนวโน้มบุคลากรโดยรวมและตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูลที่เชื่อมโยงกัน

ผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์

HRMS ก้าวข้ามความต้องการเชิงปฏิบัติการโดยนำเสนอผลลัพธ์เชิงกลยุทธ์ ช่วยให้องค์กร จัดโครงการ HR ให้สอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ ผ่านรายงานเกี่ยวกับอัตราส่วนความหลากหลาย ระดับการมีส่วนร่วมของพนักงาน และความแข็งแกร่งของไปป์ไลน์ผู้นำ ดังนั้น ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ช่วยให้ผู้นำ HR มีบทบาทสำคัญในการกำหนดกลยุทธ์ทั่วทั้งบริษัท

Predictive Analytics

หมวด HR analytics นี้คือจุดที่ HRMS โดดเด่นอย่างแท้จริง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต สามารถพยากรณ์แนวโน้มในอนาคต เช่น การลาออกของพนักงาน ความต้องการการจ้างงาน หรือความต้องการการฝึกอบรม

ตัวอย่างเช่น HRMS อาจใช้อัลกอริทึม ML เพื่อพยากรณ์ว่าพนักงานคนใดมีความเสี่ยงที่จะลาออก ดังนั้น ทีม HR จึงสามารถใช้ข้อมูลนั้นและแทรกแซงเชิงรุก

แดชบอร์ดเกณฑ์ที่ปรับแต่งได้

หนึ่งในคุณสมบัติที่น่าสนใจที่สุดของ HRMS คือความสามารถในการนำเสนอแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้ แดชบอร์ดเหล่านี้ช่วยให้ทีม HR มุ่งเน้นเกณฑ์ที่ สำคัญที่สุดต่อองค์กรของตน ตั้งแต่ KPI ผลผลิตไปจนถึงระดับการมีส่วนร่วมของบุคลากร ดังนั้น การมีข้อมูลเชิงลึกหลักพร้อมใช้งานช่วยให้ทีมจัดลำดับการดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

HRMS ที่มีแดชบอร์ดปรับแต่งได้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้ประโยชน์จาก HR analytics

การผสานรวมข้อมูลเพื่อข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้น

สุดท้าย HRMS ผสานรวมกับเครื่องมือธุรกิจอื่น ๆ ได้อย่างราบรื่น เช่น ซอฟต์แวร์ customer relationship management หรือ enterprise resource planning การผสานรวมนี้สร้างระบบนิเวศข้อมูลที่อุดมสมบูรณ์ ช่วยให้ HR analytics ที่ลึกและมีความหมายมากขึ้น

คุณอาจสนใจ: ERP และ CRM: อันไหนเหมาะกับธุรกิจของคุณ?

กรณีการใช้งานทางธุรกิจสำหรับ HR Analytics

ด้วย HR data analytics องค์กรสามารถเปลี่ยนแนวทางในการจัดการคน จากการตัดสินใจตามสัญชาตญาณไปสู่กลยุทธ์ที่สนับสนุนด้วยข้อมูล มาสำรวจกรณีการใช้งานทางธุรกิจหลักสำหรับ HR เชิงวิเคราะห์และวิธีที่ช่วยสร้างคุณค่าที่จับต้องได้ทั่วทั้งองค์กร

ดีกว่าการใช้ Excel อย่างมาก

หลายปีมาแล้วที่ Excel เป็นเครื่องมือหลักสำหรับการจัดการข้อมูล HR แม้จะมีประโยชน์สำหรับการติดตามพื้นฐาน แต่ไม่สามารถรับมือกับความซับซ้อนของความต้องการ HR สมัยใหม่ Excel ขาดการอัปเดตแบบเรียลไทม์ ความสามารถในการผสานรวม และฟังก์ชันวิเคราะห์ขั้นสูงที่จำเป็นในสภาพแวดล้อมธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงเร็วในปัจจุบัน

ในทางตรงกันข้าม เครื่องมือ HR data analytics ทำการเก็บข้อมูลอัตโนมัติ ลดข้อผิดพลาด และเปิดใช้งานการผสานรวมที่ราบรื่นข้ามระบบ ตัวอย่างเช่น ซอฟต์แวร์ HRM ตัดความจำเป็นในการอัปเดตสเปรดชีตด้วยอัตราการลาออกด้วยตนเอง แทนที่จะเป็นเช่นนั้น สามารถสร้างแดชบอร์ดอัตโนมัติที่ติดตามแนวโน้มและส่งมอบข้อมูลเชิงลึกที่ลงมือปฏิบัติได้ ทำให้กระบวนการมีประสิทธิภาพมากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่เพียงประหยัดเวลา แต่ยังเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพ

การวางแผนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

การวางแผบุคลากรเกี่ยวข้องกับทุกอย่างตั้งแต่การพยากรณ์บุคลากรไปจนถึงงบประมาณสำหรับการสรรหาและการฝึกอบรม ด้วย HR analytics ธุรกิจสามารถพยากรณ์ความต้องการในอนาคตบนพื้นฐานข้อมูลในอดีต โดยเฉพาะอย่างยิ่ง โมเดลพยากรณ์สามารถช่วยพยากรณ์ความต้องการพนักงานในช่วงฤดููสูงสุดหรือระบุตำแหน่งที่อาจมีการลาออกในเร็ววัน

ในอุดมคติ HR analytics ส่งเสริมการวางแผน HR

การศึกษาโดย McKinsey เน้นว่า บริษัทที่ใช้ HR analytics รายงานการปรับปรุง 30% ในความแม่นยำของการวางแผนบุคลากร ระดับความแม่นยำนี้ช่วยให้ทีม HR จัดสรรทรัพยากรอย่างชาญฉลาด รับประกันว่าองค์กรยังคงคล่องตัวและแข่งขันได้

การแสดงภาพข้อมูล

หนึ่งในคุณสมบัติที่โดดเด่นของ HR data analytics สมัยใหม่คือความสามารถในการนำเสนอข้อมูลเป็นภาพ ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนสามารถแปลงเป็นแผนภูมิ กราฟ และแดชบอร์ดที่เข้าใจง่าย

กล่าวคือ แทนที่จะค้นหาผ่านแถวข้อมูลเพื่อวิเคราะห์แนวโน้มการมีส่วนร่วม บุคลากร HR สามารถดู แดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่เน้นรูปแบบได้ในพริบตา ความสามารถนี้ไม่เพียงประหยัดเวลา แต่ยังทำให้สื่อสารข้อมูลเชิงลึกกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียได้ง่ายขึ้น ในท้ายที่สุด จะส่งเสริมการตัดสินใจบนพื้นฐานข้อมูลทั่วทั้งองค์กร

การวางแผนการสืบทอดตำแหน่งที่ง่ายขึ้น

การวางแผนการสืบทอดตำแหน่งรับประกับความต่อเนื่องทางธุรกิจโดยการระบุและพัฒนาผู้นำในอนาคต ตามประเพณี กระบวนการนี้พึ่งพา การประเมินอัตวิสัยและการคาดเดา อย่างไรก็ตาม ด้วย HR analytics องค์กรสามารถประเมินศักยภาพ ผลงาน และความพร้อมสำหรับการเลื่อนตำแหน่งของพนักงาน โดยใช้ข้อมูลที่เป็นวัตถุ

ตัวอย่างเช่น เครื่องมือ HR data analytics สามารถระบุพนักงานที่มีศักยภาพสูงบนพื้นฐานเกณฑ์ เช่น การจัดอันดับผลงาน อายุงาน และการเข้าร่วมการฝึกอบรม แนวทางบนพื้นฐานข้อมูลนี้รับประกันว่าการวางแผนการสืบทอดตำแหน่งเป็นไปอย่างเป็นธรรมและมีประสิทธิภาพ ลดความเสี่ยงของช่องว่างผู้นำ

การระบุแหล่งผู้สมัครที่ดีที่สุด

การสรรหาเป็นการลงทุนที่สำคัญ และ การหาผู้สมัครที่เหมาะสมอาจเป็นเรื่องท้าทาย HR เชิงวิเคราะห์ช่วยให้ทีมระบุช่องทางสรรหาที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นบอร์ดงาน แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย หรือการแนะนำโดยพนักงาน

ปรับปรุงการมีส่วนร่วมของพนักงาน

พนักงานที่มีส่วนร่วมมีผลผลิตมากขึ้น พึงพอใจมากขึ้น และมีแนวโน้มที่จะอยู่กับบริษัท การใช้ HR analytics ธุรกิจสามารถ วัดและยกระดับระดับการมีส่วนร่วมผ่านโครงการเฉพาะทาง

เริ่มต้นด้วยทีม HR สามารถระบุปัจจัยที่ส่งผลต่อขวัญกำลังใจพนักงานโดยการวิเคราะห์การตอบแบบสำรวจ ข้อมูลการขาดงาน และเกณฑ์ผลงาน ดังนั้น ข้อมูลนี้ช่วยให้องค์กรสร้างโครงการเฉพาะทางที่แก้ไขปัญหาเฉพาะ นอกจากนี้ โครงการเหล่านี้ช่วยส่งเสริมสภาพแวดล้อมการทำงานที่เป็นบวกและสนับสนุนมากขึ้น

การมีส่วนร่วมของพนักงานมีความสำคัญต่อความสำเร็จทางธุรกิจ และ HR analytics มีบทบาทสำคัญในการวัดและขับเคลื่อน

ฟังก์ชัน HR ที่น่าเชื่อถือมากขึ้น

สุดท้าย HR data analytics ยกระดับความน่าเชื่อถือของแผนก HR ในอดีต การตัดสินใจ HR มักถูกมองว่าเป็น อัตวิสัยหรือเกร็ดเล็กเกร็ดน้อย ปัจจุบัน ด้วยพลังของ analytics ทีม HR สามารถ สนับสนุนกลยุทธ์ด้วยข้อมูลที่แข็งแกร่ง

เมื่อเสนอโปรแกรมการฝึกอบรมใหม่ HR สามารถให้ข้อมูลที่แสดงว่าโครงการที่คล้ายกันได้ปรับปรุงเกณฑ์ผลงานในอดีตอย่างไร ดังนั้น แนวทางบนพื้นฐานหลักฐานนี้ช่วยสร้างความไว้วางใจกับผู้นำ นอกจากนี้ ยังรับประกันว่า HR ได้รับการยอมรับว่าเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์มากกว่าเพียงฟังก์ชันธุรการ

รายการรายงาน HR Analytics ทั่วไป

HR analytics มีบทบาทสำคัญในการส่งมอบรายงานโดยละเอียดที่ช่วยให้ทีม HR ตัดสินใจอย่างมีข้อมูล ด้านล่างคือตารางที่เน้นรายงาน HR เชิงวิเคราะห์ทั่วไปบางส่วนและความเกี่ยวข้อง:

ประเภทรายงาน	คำอธิบาย	ความเกี่ยวข้องกับกลยุทธ์ HR
การจับคู่ทรัพยากรกับความต้องการทางธุรกิจ	ระบุช่องว่างการจัดสรรบุคลากร รับประกันว่าคนที่เหมาะสมอยู่ในบทบาทที่เหมาะสม	จัดความสามารถบุคลากรให้สอดคล้องกับเป้าหมายองค์กรเพื่อประสิทธิภาพและผลผลิตสูงสุด
การคาดการณ์ความต้องการทางธุรกิจในอนาคต	ใช้ predictive analytics เพื่อพยากรณ์การจ้างงานหรือความต้องการทักษะในอนาคต	สนับสนุนการวางแผนบุคลากรเชิงรุกเพื่อหลีกเลี่ยงการขาดแคลนหรือส่วนเกินของทรัพยากร
การลาออก	ติดตามการออกจากงานของพนักงานและวิเคราะห์รูปแบบตามเวลา	ช่วยระบุสาเหตุของการลาออก เปิดใช้งานกลยุทธ์การรักษาเฉพาะทางเพื่อลดการลาออก
ศักยภาพสูง	เน้นพนักงานที่มีศักยภาพผู้นำบนพื้นฐานเกณฑ์ผลงาน	อำนวยความสะดวกในการวางแผนการสืบทอดตำแหน่งและโครงการพัฒนาผู้นำ
ตำแหน่งว่าง	ติดตามตำแหน่งที่เปิดอยู่และเกณฑ์เวลาในการเติมตำแหน่ง	ปรับปรุงกระบวนการสรรหาและลดเวลาในการจ้างผ่านกลยุทธ์สรรหาที่ดีขึ้น
การลาและเวลาหยุด	ติดตามยอดวันลาพนักงานและแนวโน้มการใช้งาน	รับประกันการปฏิบัติตามนโยบายการลาและระบุแนวโน้มที่กระทบผลผลิต
งบประมาณและต้นทุน	วิเคราะห์การใช้จ่าย HR ในด้านการสรรหา การฝึกอบรม สวัสดิการ และกิจกรรมอื่น ๆ	ช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพงบประมาณและรับประกันการจัดสรรทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพทั่วทั้งการดำเนินงาน HR

รายงานเหล่านี้ซึ่งขับเคลื่อนด้วย HR analytics ไม่ใช่แค่ตัวเลข แต่ให้มุมมองที่ครอบคลุมของพลวัตบุคลากร โดยรวม บุคลากร HR สามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นที่สอดคล้องกับทั้งความต้องการของพนักงานและวัตถุประสงค์ทางธุรกิจโดยใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้

บทสรุป

เมื่อธุรกิจนำทางในสภาพแวดล้อมที่แข่งขันสูง HR analytics กลายเป็นตัวเปลี่ยนเกมสำหรับการจัดการบุคลากร ช่วยให้องค์กรเปลี่ยนข้อมูลดิบเป็นกลยุทธ์ที่ลงมือปฏิบัติได้ซึ่งขับเคลื่อนความพึงพอใจของพนักงานและความสำเร็จทางธุรกิจ

ไม่ว่าคุณจะเป็นสตาร์ทอัพหรือองค์กรข้ามชาติ การลงทุนใน HRMS เฉพาะไม่ใช่ตัวเลือกอีกต่อไป ท้ายที่สุด แนวทางบนพื้นฐานข้อมูลไม่ใช่แค่เรื่องการจัดการ HR ที่ดีขึ้น แต่เป็นเรื่องของการสร้างองค์กรที่แข็งแกร่งและมีความยืดหยุ่นมากขึ้น