ピープルアナリティクスに関する実践知やノウハウを発信しています。
採用に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 自社にマッチする採用者を獲得するために、採用戦略を見直したい。 * パフォーマンスを向上させる採用方式を見極めて、重視していきたい。 関心・問い * 新卒・中途採用において、定着率やパフォーマンスに違いがあるか。 * 採用時の評価と配置後の評価に違いはないか。 分析アイデア * 採用種別と定着率、配置後のパフォーマンスの関係を分析し、採用プロセスの課題を発見する。 * 採用時のアセスメントスコアと配置後の業績評価、昇格スピードを比較分析し、採用基準の課題を発見する。 利用するデータ * 採用スコアの記録 * 人事基本情報 * 業績評価...
組織開発や従業員エンゲージメント施策に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * エンゲージメント向上のための施策を改善したい。 関心・問い * 過去のエンゲージメント改善施策は効果があったのだろうか。 分析アイデア * 一斉のエンゲージメント向上施策を評価する場合、施策の実施前後で指標が変化があったか検証する。 * 任意施策で比較が難しい場合は、比較可能な形で効果検証のプロセスを再検討する。 * 効果検証によって想定効果が得られていると考察された場合、部門別に効果のばらつきを確認し、さらなる改善点を探る。 * 効果検証によって想定効果が得られていないと考察された場合、問題点の洗い出しに移行する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * エンゲージメント...
人材育成や教育施策に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 育成施策の効果を高めたい。 * 経営層へ育成効果を提示し改革を広げていきたい。 関心・問い * 特定の育成施策(制度や一斉教育等)について、効果を検証できないか。 分析アイデア * 一斉施策の場合、施策の実施前後で特定の指標が変化があったか検証する。 * 任意施策で比較が難しい場合は、比較可能な形で効果検証のプロセスを再検討する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 研修履歴 * その他関連指標...
労務管理に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 管理職に労働環境改善のアクションを促したい。 関心・問い * 人事総務部門から全社への情報提供を効率的に行えないか。 分析アイデア * 時間外や年休消化率等の労務指標を部門・所属・個人別に集約し、予測・アラート情報を付加した上でダッシュボードとして全社に展開する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 時間外等情報 * 休暇関連情報 * 勤怠情報 * その他関連指標...
人材育成に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * キャリアの自律化を促したい。 関心・問い * 従業員が自ら必要なスキルを獲得できるように情報を提供できないか。 分析アイデア * キャリア自律や教育とパフォーマンスの関係を分析・提示し、動機付けする。 * 従業員に対しキャリア希望に沿った教育メニューをレコメンドする。 利用するデータ * 研修履歴 * 人事基本情報 * 評価・コンピテンシー...
配置に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * キャリアパスが多様化する中で、従業員が主導的にキャリア開発を行えるような施策を打ち出したい。 * 社内ポスティング制度の利用を促したい。 関心・問い * 従業員が自らキャリアパスを描き、アクションできるように支援できないか。 * キャリアオーナーシップ施策を展開するにはどうしたらよいか。 ピープルアナリティクスのアイデア * ハイパフォーマーのキャリアパスを類型的に整理し、従業員に対して類型化された情報のレコメンドやギャップ、関連教育の情報を提供する。 * 従業員の経歴や希望から、ロールモデルのキャリアパスをレコメンドする。 利用するデータ * パフォーマンス * 人事基本情報 * 異動履歴 * 自己申告...
採用に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 戦略的に立案した採用基準にしたがって、採用オペレーションを改善したい。 * ダイバーシティの確保がなされているかどうか、客観的に確認したい。 関心・問い * 構造的に整理された評価基準を基に、客観的な予測ができないか。 * ダイバーシティ目標を達成できているか。 分析アイデア * 候補者の評価スコアから自社で活躍するかどうか予測し、選考の参考にする。 * 採用者の属性分布を確認し、評価や選考基準にバイアスがないか確認する。 利用するデータ * 採用スコア * パフォーマンス情報 * 属性情報...
タレントマネジメントに関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 戦略的にハイパフォーマーやタレントを育成したい。 関心・問い * 従業員がロールモデルを発見し、挑戦的にキャリアを伸ばしていけるようにできないか。 分析アイデア * 社内のサクセッサーやハイパフォーマーの経験や異動履歴を分析し、ロールモデルのパターン化を行う。 * データ化されたロールモデルを与件として、従業員の属性や希望とのマッチングを行う。 利用するデータ * タレント情報 * 異動履歴・経験に関する情報 * ロールモデル * 人事基本情報 * 自己申告（希望）...
労務管理に関するピープルアナリティクスのユースケースです。 業務課題 * 労務と他の人事業務との関連を把握し、人事施策に役立てたい。 関心・問い * 労務指標は離職率、離職、パフォーマンス、エンゲージメントと関係があるのだろうか。 * 労務の改善によって人事課題を解決できないか。 分析アイデア * 労務指標と改善対象となるKPIとの関連を分析して労働環境の影響を定量的に捉え、改善施策の検討に活用する。 利用するデータ * 人事基本情報 * 部門・所属情報 * 時間外等情報 * 休暇関連情報 * 勤怠情報 * その他関連指標...