Con los datos, los equipos de recursos humanos pueden mostrar un vínculo causal entre sus iniciativas y la participación de los empleados. Pero, ¿qué pasaría si pudiera dibujar vínculos similares entre las variables en toda su organización y futuro tendencias de participación de los empleados?
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Esa es la intersección del análisis predictivo y la participación de los empleados: el uso de la información precise para identificar tendencias futuras.
El análisis predictivo se utiliza en diversas industrias, como recursos humanos, hospitalidad, finanzas y logística militar. Consiste en revisar los datos existentes para elaborar modelos que ayuden a predecir tendencias futuras con fórmulas matemáticas. Esto significa que puede descubrir las relaciones de causa y efecto entre las variables actuales y los resultados futuros, lo que lleva a una mejor toma de decisiones.
Participación de los empleados Outline la dedicación de su fuerza laboral a la misión de la compañía, cómo se sienten acerca de su trabajo y su creencia de que su trabajo contribuye a un objetivo más amplio. Cuando la participación de los empleados es baja, las organizaciones ven un aumento en el absentismo, más rotación y menores ganancias. El alto compromiso de los empleados conduce a equipos más productivos, más creatividad en toda la empresa y más por su dólar de recursos humanos.
Mantener un alto compromiso de los empleados es una tarea compleja. Debe ver las necesidades emocionales de cada empleado, asegurarse de que tengan una carga de trabajo equilibrada, mantener su seguridad psicológica y más. Hay cientos de variables en el trabajo, y el análisis predictivo puede ayudarlo a identificar de qué debe preocuparse más y cuando Deberías preocuparte por ellos.
Modelo de impacto predictivo de 15Five es solo una forma en que puede aprovechar la IA para asumir este desafío de manera más eficiente, incluso si no es un científico de datos por oficio.
Management de llave
- El análisis predictivo con IA transforma las estrategias de participación de los empleados.
- Predictive Analytics ofrece a los equipos de recursos humanos las herramientas para mejorar directamente la ethical y la retención de los empleados.
- El modelo de impacto predictivo de 15Five pone el análisis predictivo con AI a su alcance.
- Los modelos de participación impulsados por la IA requieren una implementación cuidadosa.
- El impacto del análisis predictivo se puede medir con métricas como la rotación, la puntuación de participación y el rendimiento comercial.
Comprender el análisis predictivo para la participación de los empleados
El análisis predictivo requiere conocimientos estadísticos y matemáticos significativos si se realiza manualmente. Debe identificar y calcular adecuadamente las variables necesarias, aplicar modelos como regresiones lineales y verificar la salida para evitar posibles errores. El análisis predictivo con IA elimina la necesidad de ese conocimiento, lo que le brinda acceso a un analista de datos de IA que asume el trabajo pesado. Eso le brinda espacio para concentrarse en áreas donde realmente se necesita el juicio humano, encontrar las variables importantes para su análisis y usar modelos predictivos en las iniciativas de participación de sus empleados.
La participación de los empleados puede involucrar cientos de variables, pero sus impactos en su organización son muy reales. Los aumentos en la facturación, las caídas en la ethical de los empleados y la menor productividad son ejemplos de cómo la baja participación de los empleados puede afectar a sus equipos. Predictive Analytics ofrece a los equipos de recursos humanos las herramientas para usar los datos actuales para predecir estas tendencias y comenzar a redactar estrategias para abordarlos. Por ejemplo, un equipo de recursos humanos podría usar análisis predictivos para estimar cómo una nueva política de trabajo híbrido podría afectar la facturación y el absentismo, lo que les permite hacer un plan para mitigar estos impactos.
El análisis predictivo con AI conduce a concepts basadas en datos en tiempo actual, que están por delante de los datos de recursos humanos de datos que los equipos de recursos humanos generalmente obtienen de las encuestas de participación tradicionales. Think about tener un flujo constante de datos de participación de los empleados a su alcance y saber cómo podrían cambiar estos datos en el futuro, todo desde un solo tablero. ¿Cuánto más podrían lograr sus equipos?
Beneficios de análisis predictivo impulsado por IA en la participación de los empleados
Para algunas organizaciones, el uso de análisis predictivo sin IA sería esencialmente imposible, ya que requiere un nivel significativo de habilidad técnica. Dicho esto, el análisis predictivo con IA viene con beneficios significativos para todas las organizaciones.
Toma de decisiones proactiva
Demasiados equipos de recursos humanos son reactivos, tratando con problemas de participación de los empleados a medida que suceden en lugar de tratar de planificar con anticipación. Esto deja a los profesionales de recursos humanos en el pie trasero, lo que necesita adaptarse a la situación a medida que sucede. El análisis predictivo con AI proporciona a RRHH un modelo para anticipar las tendencias de participación de los empleados en su organización sin revisar los datos manualmente. Con estos modelos, los equipos de recursos humanos pueden mirar regularmente a través de posibles tendencias y hacer planes para abordarlos.
Estrategias de participación personalizadas
Cuando aprovecha la IA para el análisis de datos predictivos, scale back significativamente el tiempo que tarda a sus equipos para producir modelos lo suficientemente robustos como para construir estrategias de participación de empleo. Menos tiempo dedicado a construir modelos y recortar datos deja más tiempo para construir estrategias, lo que le permite adaptarlos a escenarios específicos o incluso personalizarlos para equipos individuales.
Mayores tasas de retención
La tasa de retención de su organización es una de sus métricas de participación de empleados más importantes. Al reemplazar a un ex empleado puede costar tanto como El 150% de su salario anual para roles técnicos y 213% para puestos de C-suitequerrás invertir en mantenerlos cerca. El análisis predictivo con AI puede identificar posibles caídas en la retención de los empleados antes de que ocurran, lo que permite que su equipo de recursos humanos inicie iniciativas para prevenirlos.
Informes de rendimiento basados en datos
Los equipos de recursos humanos basados en datos ya tienen una mejor comprensión de las luchas de sus caras de la fuerza laboral, qué empleados son sus mejores desempeños y qué iniciativas generan los mejores resultados. Al agregar análisis predictivos a su equipment de herramientas, estos equipos pueden obtener esa comprensión antes, obteniendo información sobre el rendimiento de toda la organización que pueden usar para adaptar su estrategia.
Cómo el modelo de impacto predictivo de 15Five mejora la participación de los empleados
El modelo de impacto predictivo de 15Five es la mejor manera de poner análisis predictivos con AI a la mano de su equipo de recursos humanos. Al ser parte del producto Interact de 15Five, le permite obtener más de cada encuesta de compromiso, identificar tendencias y determinar el impacto que tendrán en la participación de los empleados en toda su organización. El modelo de impacto predictivo de 15Five opera esencialmente en dos etapas:
- Predicción: Las respuestas de las encuestas de participación de los empleados de su organización se comparan con una base de datos de más de 600,000 encuestas y se analizan para determinar su impacto en la participación common de los empleados.
- Explicación: 15Five convierte cada declaración impactante en una puntuación de impacto predictivo, que cuantifica la mejora en la participación de los empleados si se mejoran las respuestas a esa declaración. Los líderes pueden determinar en qué áreas de participación de los empleados deben centrarse.
Piense en el modelo de impacto predictivo de 15Five como su propio modelo de IA privado para convertir cantidades masivas de datos de participación de los empleados en métricas cuantificables que guíen sus esfuerzos. ¿Curioso cómo se traduce en impactos del mundo actual? Esto es lo que 15 años los clientes están obteniendo de las encuestas de compromiso con IA:
- 35% de los gerentes en Grupo médico central Vio un mejor compromiso de los empleados, el rendimiento y la intención de quedarse en todos sus equipos.
- La facturación de los empleados disminuyó en un 88% en Trustradio.
- Herramienta KREG La facturación de los empleados disminuyó en más del 20% y el compromiso de los empleados se dispara.
¿Quiere obtener más información sobre el modelo de impacto predictivo de 15Five? Verificar esta guíao obtener una descripción common de 15Five Interact aquí.
Implementación de análisis basados en IA en su estrategia de participación
¿Los análisis predictivos convencidos de AI pueden afectar a su equipo? Aquí hay una guía paso a paso para implementar esto en su organización.
Paso 1: Encuentra la herramienta correcta
Si aún no estás usando algún tipo de Análisis de recursos humanos o gestión de desempeño Plataforma, querrá encontrar el adecuado para su organización. Busque una herramienta que sea lo suficientemente robusta como para apoyar sus necesidades y escala actuales con usted a medida que crece. Evalúe sus capacidades de IA para determinar si puede producir las concepts que su equipo necesita.
Paso 2: Implementar encuestas de participación de empleados y canales de retroalimentación
Antes de poder implementar análisis predictivos, necesita datos. La herramienta que seleccione debe permitirle enviar encuestas regulares de participación de los empleados automáticamente y centralizar las respuestas para su análisis. Solo necesita determinar la cadencia en la que desea enviar estas encuestas.
Paso 3: revisar regularmente los datos de participación
Algunas organizaciones revisan los datos de participación de los empleados una vez al año, mientras que otras lo hacen una vez por trimestre. Si desea aprovechar al máximo el análisis predictivo, debe revisar los datos de participación regularmente para mantenerse al tanto de las tendencias en evolución.
Paso 4: Plan de estrategias de mejora de la participación de los empleados
Use los datos de participación del empleo que sus herramientas recopilan para informar su estrategia. Mantenga esos datos disponibles durante las sesiones de lluvia de concepts, vincule las iniciativas potenciales a las métricas clave y planifique cómo revisará el impacto de cada iniciativa.
Paso 5: monitorear y mejorar los impactos de participación de los empleados
Revise regularmente los impactos de las iniciativas de participación de los empleados en las métricas que rastrea a través de análisis predictivo. Si nota los impactos negativos en estas métricas, realice cambios en sus iniciativas según sea necesario. Esto le permite mejorar constantemente la estrategia de participación de sus empleados con el tiempo.
Medición del éxito: métricas clave para la participación de los empleados impulsados por la IA
Las herramientas de análisis predictivo con IA generalmente le darán un curso de bloqueo en las métricas que necesita para rastrear la participación de los empleados, pero aquí hay un resumen de los más importantes:
- Tendencias de puntaje de compromiso: Las encuestas de compromiso se pueden reducir a un solo puntaje que le indica cuán comprometidos están los empleados individuales. El análisis predictivo convierte estos datos en una visión common más amplia de la participación en toda su organización. Puede rastrear esto con el tiempo para ver cómo su estrategia mejora la participación de los empleados.
- Predicción de facturación versus tasas de retención reales: El análisis predictivo puede convertir los datos de participación de los empleados en una predicción de la rotación de empleados, elevando una bandera cuando necesita hacer que la reducción de la facturación sea una prioridad. Pero con estas tendencias en la mano, podrá comparar la facturación prevista con las tasas de rotación reales, lo cual es esencial para determinar la efectividad de su estrategia.
- Análisis de comentarios de los empleados: El análisis predictivo con AI no solo le permite convertir los datos cuantitativos en concepts. También puede convertir las respuestas de encuesta cualitativa en datos a través del análisis de sentimientos. A través de esta tecnología, las herramientas de IA analizan las respuestas de las encuestas para medir el estado de ánimo y la perspectiva generales del escritor, lo que le permite obtener una visión amplia de múltiples respuestas sin tener que leerlas todas.
- Impacto del desempeño comercial: Predictive Analytics le brinda los datos que necesita para vincular la participación de los empleados directamente a los objetivos comerciales. Esto le permite ver cómo sus estrategias ayudan a mejorar su resultado closing.
Ver el futuro con AI
Predictive Analytics le permite convertir los datos de hoy en predicciones de mañana. Obtiene una mejor imagen de la participación de los empleados en toda la organización y puede construir modelos que le indiquen qué desafíos de compromiso puede encontrar, lo que le permite prepararse. El análisis de datos necesario para que esto suceda es extenso, y hacerlo manualmente requiere una habilidad técnica significativa. Es por eso que el análisis predictivo impulsado por la IA se vuelve más standard, y encontrará esta característica en las plataformas de recursos humanos cada vez más.
El modelo de impacto predictivo de 15Five convierte las encuestas de participación de los empleados y otros datos en concepts y modelos procesables que los profesionales de recursos humanos pueden usar para aumentar la participación en toda su organización.
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