Умный выбор меняющихся технологий

Прогнозирование увольнений в HR-аналитике: кейс IBS и Luxoft

Презентация Марии Прямковой и Натальи Любимовой на форуме HR Metrics

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.

Поделиться:

Мария Прямкова руководитель проектов, IBS Другие публикации и комментарии эксперта
Если Вы хотите получать нашу рассылку, пожалуйста, заполните регистрационную форму.
Все материалы