Dunia sumber daya manusia (SDM) terus berkembang pesat. Dulu, keputusan SDM seringkali didasarkan pada intuisi dan data historis. Namun, kini, dengan kemajuan teknologi, pendekatan yang lebih proaktif dan berbasis data menjadi semakin penting. Salah satu pendekatan yang semakin populer adalah Predictive HR Analytics. Artikel ini akan membahas lebih dalam mengenai insight yang bisa didapatkan dari Predictive HR Analytics, mengapa hal ini penting, dan bagaimana implementasinya dapat memberikan keuntungan strategis bagi perusahaan.

Mengapa Predictive HR Analytics Penting?

Predictive HR Analytics, atau analitik SDM prediktif, adalah penggunaan data dan teknik analitis untuk memprediksi hasil dan tren terkait SDM di masa depan. Pendekatan ini berbeda dari pelaporan SDM tradisional yang fokus pada analisis data masa lalu. Dengan Predictive HR Analytics, perusahaan dapat:

• Mengurangi Tingkat Turnover Karyawan: Salah satu keuntungan utama Predictive HR Analytics adalah kemampuannya untuk mengidentifikasi karyawan yang berisiko meninggalkan perusahaan. Dengan menganalisis data seperti kinerja, kepuasan kerja, dan interaksi dengan manajer, perusahaan dapat mengidentifikasi pola-pola yang mengindikasikan potensi turnover. Kemudian, perusahaan dapat mengambil langkah-langkah proaktif untuk mempertahankan karyawan-karyawan berharga ini.

• Meningkatkan Rekrutmen: Predictive HR Analytics dapat digunakan untuk meningkatkan proses rekrutmen. Dengan menganalisis data dari pelamar sebelumnya dan karyawan yang sukses, perusahaan dapat mengidentifikasi karakteristik dan keterampilan yang paling penting untuk keberhasilan di posisi tertentu. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk menargetkan kandidat yang lebih berkualitas dan meningkatkan efektivitas proses seleksi.

• Mengoptimalkan Pengembangan Karyawan: Predictive HR Analytics dapat membantu perusahaan mengidentifikasi kebutuhan pengembangan karyawan. Dengan menganalisis data kinerja dan keterampilan, perusahaan dapat mengidentifikasi kesenjangan keterampilan dan merancang program pelatihan dan pengembangan yang lebih efektif. Hal ini tidak hanya meningkatkan kinerja karyawan tetapi juga meningkatkan kepuasan kerja dan loyalitas.

• Meningkatkan Efisiensi Manajemen Kinerja: Predictive HR Analytics dapat membantu perusahaan meningkatkan efisiensi manajemen kinerja. Dengan menganalisis data kinerja, perusahaan dapat mengidentifikasi pola-pola yang mengindikasikan kinerja yang baik atau buruk. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memberikan umpan balik yang lebih tepat waktu dan efektif, serta mengambil tindakan korektif jika diperlukan.

Insight yang Didapatkan dari Predictive HR Analytics

Predictive HR Analytics menyediakan berbagai insight berharga yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan SDM yang lebih baik. Beberapa contoh insight yang dapat diperoleh meliputi:

• Prediksi Turnover Karyawan: Mengidentifikasi karyawan yang berisiko meninggalkan perusahaan dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Misalnya, apakah kurangnya kesempatan pengembangan karir atau ketidakpuasan dengan kompensasi menjadi pemicu utama.

• Prediksi Kinerja Karyawan: Memprediksi kinerja karyawan di masa depan berdasarkan data historis dan faktor-faktor kontekstual. Ini memungkinkan manajer untuk mengidentifikasi karyawan dengan potensi tinggi dan memberikan dukungan yang tepat.

• Analisis Efektivitas Pelatihan: Menilai efektivitas program pelatihan dan pengembangan dengan mengukur dampak pelatihan terhadap kinerja karyawan.

• Analisis Sentimen Karyawan: Mengukur sentimen karyawan terhadap perusahaan, manajemen, dan pekerjaan mereka. Hal ini dapat dilakukan melalui survei, analisis teks dari komentar karyawan, dan analisis media sosial.

• Optimasi Strategi Kompensasi: Menentukan strategi kompensasi yang paling efektif untuk menarik dan mempertahankan karyawan. Dalam hal ini, menggunakan aplikasi gaji terbaik dari ProgramGaji dapat mempermudah administrasi dan memastikan transparansi dalam pembayaran.

Implementasi Predictive HR Analytics

Implementasi Predictive HR Analytics memerlukan pendekatan yang terencana dan sistematis. Berikut adalah beberapa langkah yang perlu diperhatikan:

1. Definisikan Tujuan Bisnis: Tentukan tujuan bisnis spesifik yang ingin dicapai melalui Predictive HR Analytics. Misalnya, mengurangi tingkat turnover karyawan sebesar 10% dalam satu tahun.

2. Kumpulkan Data yang Relevan: Kumpulkan data SDM yang relevan dari berbagai sumber, seperti sistem informasi SDM (HRIS), survei karyawan, dan data kinerja. Pastikan data yang dikumpulkan akurat, lengkap, dan terstruktur.

3. Pilih Alat Analitik yang Tepat: Pilih alat analitik yang sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan perusahaan. Ada berbagai pilihan alat analitik, mulai dari alat sederhana seperti spreadsheet hingga alat yang lebih canggih seperti platform data science. Ada banyak pilihan software house terbaik seperti Phisoft yang bisa membantu dalam pengembangan platform analitik yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

4. Latih Staf SDM: Latih staf SDM untuk menggunakan alat analitik dan menginterpretasikan hasilnya. Hal ini penting agar staf SDM dapat membuat keputusan yang tepat berdasarkan insight yang diperoleh dari data.

5. Ukur dan Evaluasi: Ukur dan evaluasi hasil Predictive HR Analytics secara teratur. Pastikan bahwa inisiatif yang diambil berdasarkan insight yang diperoleh benar-benar memberikan dampak positif bagi perusahaan.

Dengan implementasi yang tepat, Predictive HR Analytics dapat menjadi alat yang ampuh untuk meningkatkan kinerja SDM dan mencapai tujuan bisnis perusahaan. Perusahaan yang berinvestasi dalam Predictive HR Analytics akan memiliki keunggulan kompetitif dalam menarik, mempertahankan, dan mengembangkan talenta terbaik.

artikel_disini