Представьте, что вы можете заранее узнать, какой сотрудник захочет уволиться через три месяца, какие отделы ждет кризис мотивации или какие меры точно повысят эффективность работы команды. Это не фантастика — это предиктивная аналитика. Рассказываем, как она работает, с чего начать и почему опросы сотрудников — первый шаг к точному прогнозированию.
Что такое предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика — это прогнозирование кадровых событий через выявление скрытых закономерностей. Традиционная HR-аналитика описывает текущее состояние — например, количество человек, которые уволились в прошлом квартале. А предиктивная моделирует будущие сценарии. Для этого чаще всего используются модели машинного обучения (ML), которые с помощью специальных алгоритмов анализируют большие объемы данных и строят прогнозы.
Такой подход позволяет HR-специалистам не просто реагировать на уже произошедшие события, а предвидеть потенциальные проблемы и возможности — и принимать упреждающие меры.
Например, в Experian предиктивная модель анализирует 200+ параметров (размер команды, производительность руководителя, длительность поездки на работу) для прогноза риска увольнений. Это позволило сократить текучесть на 2-3%, сохранив ключевых специалистов. В Cisco же фокус смещен на прогнозирование навыков будущего — система анализирует рыночные тренды и внутренние данные, чтобы выявлять сотрудников с потенциалом для переквалификации в перспективные области.
Как это работает
Алгоритмы анализируют огромные массивы информации, находят закономерности и предлагают решения. Давайте разберемся, как именно это происходит и почему такие прогнозы становятся незаменимыми для управления персоналом.
- Сбор данных
Система собирает и обрабатывает массивы данных. История увольнений, результаты оценок, KPI, данные из HR-систем. Время ответа на письма или активность в корпоративном чате тоже могут играть роль в финальном анализе. - Анализ паттернов
С помощью алгоритмов машинного обучения и статистических методов система изучает, как различные факторы взаимодействуют друг с другом. Например, она может определить, что сотрудники, которые редко берут отпуск или часто перерабатывают, имеют повышенный риск увольнения. - Прогноз и рекомендации
Система выделяет риски и предлагает действия — от разработки индивидуального плана развития до внедрения системы наставничества, обучающих тренингов и других корректирующих мероприятий.
Какие показатели анализировать в первую очередь
- Эффективность рекрутинга — сколько времени уходит на закрытие позиций, какой источник найма дает самых лояльных сотрудников.
- Вовлеченность — не только через опросы, но и через косвенные признаки: активность в проектах, инициативы, обратная связь от коллег.
- Риск выгорания — переработки, частота больничных, изменения в коммуникации: анализ тональности писем и чатов.
- Текучесть кадров — один из ключевых показателей, который напрямую влияет на стабильность бизнеса и затраты компании. Высокий уровень текучести приводит к значительным расходам на подбор, адаптацию и обучение новых сотрудников, а в конечном счете — к снижению производительности команды.
С чего начать
Чтобы предиктивная аналитика начала работать на ваш бизнес, важно создать базу данных и научиться извлекать из нее полезные инсайты. Вот три ключевых направления, с которых стоит начать.
1. Эффективность рекрутинга
Правильный подбор кадров — залог стабильности команды. Система «Поток Рекрутмент» позволяет:
- Автоматизировать процесс найма: от публикации вакансий до анализа источников привлечения кандидатов.
- Оценивать эффективность каналов найма и сокращать сроки закрытия позиций.
- Использовать аналитику для улучшения стратегии рекрутмента: например, понять, какие площадки приводят самых лояльных сотрудников или где теряются кандидаты в процессе отбора.
С помощью этих инструментов вы не только ускорите процесс найма, но и снизите риск текучести за счет качественного подбора персонала.
2. Вовлеченность сотрудников
Вовлеченность сотрудников — это показатель их эмоциональной и профессиональной приверженности компании и работе в целом. Исследования показывают, что вовлеченные сотрудники работают продуктивнее, реже уходят и позитивно влияют на корпоративную культуру.
Более того, вовлеченность напрямую связана с текучестью: компании, которые активно работают с этим показателем, снижают уровень увольнений на 25–65%. А ещё компании с высоко вовлеченными командами достигают на 59% меньшей текучести по сравнению с низко вовлеченными коллективами.
Регулярные опросы помогают выявить проблемные зоны и понять, что влияет на вовлеченность. Платформа «Поток Вовлеченность» автоматизирует сбор обратной связи и анализирует результаты опросов. Такие исследования позволяют не только повысить вовлеченность, но и снизить текучесть за счет точечных корректирующих мероприятий.
Пример использования: Автоматизация опросов помогла Нетологии быстро собрать и проанализировать данные о вовлеченности сотрудников, а позже — заняться их развитием за счет ИПР и карьерных треков. И тем самым снизить текучесть кадров, обеспечив устойчивый рост компании.
3. Риск выгорания
Выгорание сотрудников — одна из главных причин текучести и снижения вовлеченности. Решить проблему помогает непрерывная обратная связь, которую можно организовать через «Пульс-опросы» — промежуточные исследования, которые позволяют быстро собирать данные о ключевых факторах, влияющих на эмоциональный фон сотрудников, — уровень стресса, баланс работы и личной жизни или общую удовлетворенность рабочими процессами.
«Пульс-опросы» помогут отслеживать уровень вовлеченности в режиме реального времени, оперативно реагировать на изменения и поддерживать продуктивность команды на высоком уровне.
Данные как основа предиктивной аналитики
Используя комплексные инструменты для сбора, обработки и дальнейшей работы с обратной связью, вы создаете экосистему данных, которая станет основой для предиктивной аналитики. Это позволит не просто реагировать на проблемы, а предотвращать их: от ухода ключевых сотрудников до кризисов вовлеченности и мотивации.
Почему опросы — хороший старт для сбора аналитики
- Минимум ресурсов: не нужны сложные IT-системы или data-ученые.
- Быстрый результат: даже базовый анализ опросов покажет «болевые точки».
- Основа для сложных моделей: данные из опросов — один из ключевых факторов в предиктивных алгоритмах.
Как начать собирать аналитику
- Самое простое — начать с регулярных замеров вовлеченности через «Поток Вовлеченность». Платформа автоматизирует рассылку, сбор данных, формирование отчетов и работу с результатами.
- Добавьте метрики из HR-систем: текучесть, производительность и другие.
- Постепенно внедряйте инструменты для анализа настроений в команде и выявления скрытых трендов.
Предиктивная аналитика — не самоцель, а помощник в принятии кадровых решений
С помощью неё вы сможете:
- Удерживать не тех, кто просит повышения, а тех, чей уход больнее ударит по бизнесу.
- Инвестировать в обучение сотрудников с высоким потенциалом (здесь поможет матрица 9 Box Grid, которую автоматически строит «Поток»).
- Предотвращать кризисы вместо ликвидации последствий.
Не знаете, как внедрить предиктивную аналитику у себя в компании? Оставьте заявку, и мы расскажем, как опросы помогут в решении ваших задач респондентов.
Предыдущая статья
Спасибо, что вы с нами!
