Мария Прямкова, руководитель проектов в дивизионе HR-сервисов IBS, и Наталья Любимова, руководитель центра данных и аналитики в Luxoft, представили совместный кейс по прогнозированию увольнений и рассказали о том, как качественные данные становятся основой для реально работающей предиктивной аналитики в HR.
«Прогнозирование увольнений становится возможным с накоплением большого количества данных об однородной группе персонала и использованием технологий машинного обучения. Мы используем данные из различных учетных систем и анализируем, как меняется поведение сотрудника в последние месяцы перед увольнением. Результат такой аналитики — список ID сотрудников, которые находятся в «зоне риска», а также анализ факторов, связанных с повышенным риском увольнения. Эта информация позволяет менеджменту принимать решения не только на основе экспертного мнения, но и на основе данных, а HR-специалистам — сосредоточить усилия по мотивации и удержанию на узкой группе работников с высоким риском увольнения», — рассказала Мария Прямкова.
Больше интересных инсайтов – в видео с презентации кейса на HR Metrics.