预测分析作为战略人力资源解决方案
Posted: Thu Jan 23, 2025 6:40 am
这次采访是劳动力预测分析系列的第二篇。APQC 采访了 AOL 的人力分析总监 John Callery。在这个职位上，他专注于组建一支预测分析团队，以确保 AOL 的人才相关决策由数据和科学驱动。在本文中，他深入分析了与人才相关的预测分析领域，并就人力资源如何利用分析提出了建议。
APQC：您能告诉我您的背景以及您是如何进入预测分析领域的吗？
Callery：我的教育背景是应用数学和商业分析。我的职业生涯始于 NASA 兰利研究中心的一家航空航天公司的系统工程师。在那里工作了几年后，我开始从事咨询工作。我在咨询行业的工作让我对人力资源产生了兴趣，特别是关于我的数据和应用数学背景如何应用于帮助人们，以及确保公司更好地支持员工和建立强大的组织。这让我走上了劳动力分析的道路。我在 AOL 的职责是将他们从一个专注于报告的人力资源团队转变为一个更具前瞻性、预测性和战略性的业务合作伙伴，涉及与我们的员工有关的任何事情。
APQC：您如何向人力资源专业人士定义预测分析？
Callery：对我来说，预测分析是使用科学概念来寻找模式并 多米尼加共和国电话数据 做出预测，这可以帮助使传统的人力资源流程更适合员工，并使人力资源团队成为业务领导层的更具战略性的合作伙伴。
APQC：您认为当今的人力资源职能利用预测分析为何如此重要？
Callery：我工作过的每个地方都存在着一场人才“军备竞赛”。人们总是想拥有最优秀、最聪明、最有才华的人。[公司希望]找到他们，招募他们，并尽可能长时间地留住他们。[他们希望]让他们感到快乐和高效。人才的重要性一直存在，而预测分析的重要性在于以更好的方式支持人们。目前，很多这样的工作都是在没有关注数据的情况下完成的，也没有关注员工的个性化体验。曾经需要根据行业最佳实践进行非常广泛的概述，现在可以进行更多的定制。例如，即使一家公司的离职率很低，他们也不会只是说，“我们预计一年内的离职率将是 X。”理想情况下，团队希望针对个别业务和工作职能，不仅要了解 [离职] 率，还要了解每个人的动机，以便制定更有针对性的做法，从而提高所有员工的留任率。
APQC：预测分析可以帮助人力资源回答哪些类型的项目或问题？
Callery：我认为预测分析应该融入到所有人力资源项目和人力资源提出的所有问题中，无论是预测谁将成为最成功的职位候选人，还是确定应提供哪些福利，或者对组织进行哪些变革。所有这些都应基于预测分析，或至少在相关数据中建立坚实的基础。我们在这些领域开展了许多项目，我很幸运能够在一家希望拥有尽可能多的数据以改善员工体验的组织中工作。我们专门在职业方面以及招聘和保留方面使用[预测分析]来弄清楚我们如何引进最优秀的人才，以及如何识别谁可能面临[流失]风险，并进行干预以确保我们的员工知道他们在 AOL 有多重要。
APQC：最终用户和人力资源专业人员需要了解什么才能利用预测分析？
Callery：我认为最基本的原则通常是透明度和沟通。预测分析不应该从根本上改变你与员工互动的方式。它应该帮助你以更好的方式做你已经在做的事情或应该做的事情。很多时候，它实际上只是向人力资源和业务领导者提供信息，指导他们了解这些信息的含义，并帮助他们制定沟通和行动计划。你还应该询问你的分析师对人力资源专业人员和业务的了解程度，就像人力资源专业人员对分析的了解程度一样。如果分析团队可以与企业的最终用户合作，与他们讨论他们每天听到的内容以及他们看到的结果，那么他们就可以获得更多信息，并利用这些背景信息进行更好的分析。
APQC：您能告诉我您的背景以及您是如何进入预测分析领域的吗？
Callery：我的教育背景是应用数学和商业分析。我的职业生涯始于 NASA 兰利研究中心的一家航空航天公司的系统工程师。在那里工作了几年后，我开始从事咨询工作。我在咨询行业的工作让我对人力资源产生了兴趣，特别是关于我的数据和应用数学背景如何应用于帮助人们，以及确保公司更好地支持员工和建立强大的组织。这让我走上了劳动力分析的道路。我在 AOL 的职责是将他们从一个专注于报告的人力资源团队转变为一个更具前瞻性、预测性和战略性的业务合作伙伴，涉及与我们的员工有关的任何事情。
APQC：您如何向人力资源专业人士定义预测分析？
Callery：对我来说，预测分析是使用科学概念来寻找模式并 多米尼加共和国电话数据 做出预测，这可以帮助使传统的人力资源流程更适合员工，并使人力资源团队成为业务领导层的更具战略性的合作伙伴。
APQC：您认为当今的人力资源职能利用预测分析为何如此重要？
Callery：我工作过的每个地方都存在着一场人才“军备竞赛”。人们总是想拥有最优秀、最聪明、最有才华的人。[公司希望]找到他们，招募他们，并尽可能长时间地留住他们。[他们希望]让他们感到快乐和高效。人才的重要性一直存在，而预测分析的重要性在于以更好的方式支持人们。目前，很多这样的工作都是在没有关注数据的情况下完成的，也没有关注员工的个性化体验。曾经需要根据行业最佳实践进行非常广泛的概述，现在可以进行更多的定制。例如，即使一家公司的离职率很低，他们也不会只是说，“我们预计一年内的离职率将是 X。”理想情况下，团队希望针对个别业务和工作职能，不仅要了解 [离职] 率，还要了解每个人的动机，以便制定更有针对性的做法，从而提高所有员工的留任率。
APQC：预测分析可以帮助人力资源回答哪些类型的项目或问题？
Callery：我认为预测分析应该融入到所有人力资源项目和人力资源提出的所有问题中，无论是预测谁将成为最成功的职位候选人，还是确定应提供哪些福利，或者对组织进行哪些变革。所有这些都应基于预测分析，或至少在相关数据中建立坚实的基础。我们在这些领域开展了许多项目，我很幸运能够在一家希望拥有尽可能多的数据以改善员工体验的组织中工作。我们专门在职业方面以及招聘和保留方面使用[预测分析]来弄清楚我们如何引进最优秀的人才，以及如何识别谁可能面临[流失]风险，并进行干预以确保我们的员工知道他们在 AOL 有多重要。
APQC：最终用户和人力资源专业人员需要了解什么才能利用预测分析？
Callery：我认为最基本的原则通常是透明度和沟通。预测分析不应该从根本上改变你与员工互动的方式。它应该帮助你以更好的方式做你已经在做的事情或应该做的事情。很多时候，它实际上只是向人力资源和业务领导者提供信息，指导他们了解这些信息的含义，并帮助他们制定沟通和行动计划。你还应该询问你的分析师对人力资源专业人员和业务的了解程度，就像人力资源专业人员对分析的了解程度一样。如果分析团队可以与企业的最终用户合作，与他们讨论他们每天听到的内容以及他们看到的结果，那么他们就可以获得更多信息，并利用这些背景信息进行更好的分析。