GEM Global - Trusted training partner of businesses
As a member of Smart Train training organization, GEM Institute of Management (GEM Global) is a reliable training partner in Management and Leadership of Enterprises in Vietnam.
Liệu Các Doanh nghiệp vừa và nhỏ có cần sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự?
Câu trả lời là có! Bài viết dưới đây GEM Global sẽ chia sẻ 4 Cách Phân tích dữ liệu nhân sự hiệu quả dành cho các Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs).
Tầm Quan Trọng Của Phân Tích Dữ Liệu Nhân Sự Đối Với Các Doanh Nghiệp Vừa Và Nhỏ (SMEs)
Doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự để giúp đạt được các mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp. Thay vì dựa trên cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân, Phân tích dữ liệu nhân sự có thể giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp vừa và nhỏ đưa ra quyết định dựa trên các số liệu và thực tế.
Ngoài ra, phân tích dữ liệu nhân sự cũng có thể giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ hiểu rõ hơn về nhân viên của mình, từ đó đưa ra các chiến lược tốt hơn để giữ chân nhân tài và phát triển đội ngũ nhân sự. Cuối cùng, phân tích dữ liệu nhân sự cũng giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ tối ưu hóa hoạt động và quản lý nhân sự của mình, giúp tăng năng suất và cải thiện hiệu quả kinh doanh.
4 Cách Phân Tích Dữ Liệu Hiệu Quả Dành Cho Các Doanh Nghiệp Vừa Và Nhỏ (SMEs)
1. Tuyển dụng nhân tài (Talent acquisition)
Việc tuyển dụng và tuyển nhân viên là một công việc đắt đỏ: một lần sai lầm có thể gây tổn thất cho doanh nghiệp của bạn lên đến 240.000 đô la. Giữ chân nhân viên cũng là một thách thức đối với các doanh nghiệp trong thời kỳ gần như đầy đủ người lao động.
Doanh nghiệp của bạn cần có một chiến lược tuyển dụng và tuyển nhân viên thông minh để tránh những sai sót trong việc tuyển dụng và tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho doanh nghiệp.Trong quá trình tuyển dụng và tuyển nhân viên, thông thường sẽ sử dụng một số hệ thống phần mềm khác nhau, tất cả đều thu thập dữ liệu ứng viên và nhân viên. Tuy nhiên, khi sử dụng tất cả các dữ liệu đó, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc kết nối chúng lại với nhau.
Phân tích dữ liệu nhân sự giúp bạn tìm hiểu cách các dữ liệu này có thể giúp bạn lên kế hoạch về tuyển dụng, tuyển nhân viên và giữ chân nhân tài. Vậy, Cách sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự để cải thiện việc tuyển dụng nhân tài là gì?
Trước khi bắt đầu, bạn cần biết bạn có những dữ liệu gì và loại thông tin bạn muốn thu được từ nguồn dữ liệu đó:
Biết những câu hỏi bạn muốn được trả lời: Khi bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự, biết bạn muốn bắt đầu từ đâu là rất quan trọng. Cho dù bạn đang tìm hiểu nguyên nhân gây tỷ lệ nghỉ việc cao hay tìm hiểu nguyên nhân gây thời gian tuyển dụng lâu dài, hãy chắc chắn bạn không làm quá nhiều.
Xem xét nguồn dữ liệu: Ngoài Hệ thống theo dõi ứng viên của bạn và thông tin từ các cuộc khảo sát sự hài lòng của nhân viên, bạn còn thu thập thông tin nhân sự quan trọng từ đâu khác? Biết điều này trước sẽ giúp bạn lựa chọn giải pháp phân tích dữ liệu nhân sự phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.
2. Quản lý hiệu suất (Performance management)
Đánh giá hiệu suất hàng năm không thể cho thấy hình ảnh đầy đủ về hiệu suất tổng thể của 1 nhân viên. Thực tế, luôn có những điểm hiệu suất cao và thấp khác nhau của một nhân viên nói riêng và đội ngũ nói chung. Do đó, việc phân tích và xác định được chúng sẽ giúp doanh nghiệp quản lý và nâng cao hiệu suất bộ máy hiệu quả hơn.
Các phương pháp đo lường và quản lý hiệu suất truyền thông hàng năm không có nhiều bối cảnh xung quanh để đánh giá. Do đó, dữ liệu nhân sự sẽ giúp đồng bộ kết quả đo lường hiệu suất. Phân tích dữ liệu cũng có thể chỉ ra những chỗ mà năng suất giảm sút trong vòng đời của 1 nhân viên – điều này giúp phát hiện ra những điểm yếu, thiếu sót trong các chương trình đào tạo, phát triển và những vấn đề nổi cộm trong hệ thống, quy trình quản lý nhân viên.
Cách sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự để cải thiện quản lý hiệu suất:
Quá trình quản lý hiệu suất đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng công việc giúp doanh nghiệp đạt mục tiêu kinh doanh. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, cần:
Đánh giá nguồn nhân lực hiện có: Kiểm tra dữ liệu mà bạn có về nhân viên của mình và hệ thống lưu trữ những dữ liệu đó. Bao gồm dữ liệu về hiệu suất như các bản đánh giá hiệu quả công việc, hồ sơ vắng mặt, báo cáo phản hồi…
Cần luôn kiểm tra, kiểm soát dữ liệu theo văn hóa tổ chức: Phân tích dữ liệu sẽ cung cấp những “cảnh báo đỏ” về các chỉ số hiệu suất thấp như tỷ lệ vắng mặt, đi làm muộn,… Tuy nhiên hãy đảm bảo những con số này “phù hợp” tương đồng với thực tế từng cá nhân Chẳng hạn, một nhân viên vừa ốm dậy thường có tỷ lệ vắng mặt cao, nhưng bạn biết rằng hiệu suất làm việc của họ vẫn ổn định.
3. Kế hoạch nhân sự (Workforce planning)
Có Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng kế hoạch nhân sự không đầy đủ dẫn đến không đạt được mục tiêu kinh doanh.
Sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự trong kế hoạch nhân sự, doanh nghiệp có thể tính toán số lượng nhân viên sẽ nghỉ việc trong một năm, các nhóm ứng viên cần tuyển dụng thay thế,… Dữ liệu nhân sự còn giúp xác định ra khoảng trống năng lực, kỹ năng cần bù lấp, các lỗ hổng trong kế hoạch nhân sự cũng như phát hiện và dự đoán xu hướng. Việc dựa trên số liệu để xem xét các kịch bản nhân sự tương lai tiềm năng nhằm cung cấp các giải pháp kế hoạch khác nhau. loại ứng viên cần thiết để thay thế họ hoặc liệu hợp đồng lao động tùy ý có ảnh hưởng đến tỷ lệ nghỉ việc hay không.
Phân tích dữ liệu nhân sự có thể giúp các doanh nghiệp phân tích khoảng trống về tài năng và kỹ năng, giải quyết các vấn đề kế hoạch nhân sự dai dẳng và phát hiện xu hướng. Nó cũng có thể xem xét các kịch bản tương lai tiềm năng để cung cấp nhiều giải pháp kế hoạch khác nhau.
Dưới đây là một số điểm cần xem xét trước khi bắt đầu sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự để cải thiện kế hoạch nhân sự:
Lựa chọn và quyết định khung thời gian: Bạn muốn phân tích dữ liệu nhân sự trong khoảng thời gian bao lâu và muốn xât dựng kế hoạch trong dài hạn hay ngắn hạn? Hãy Cân nhắc bất kỳ sự kiện có thể xảy ra để đảm bảo kết quả phân tích chính xác.
Đánh giá đội ngũ nhân sự hiện tại: Việc xem xét các nhóm nhân viên hiệu suất và nhóm những nhân viên có thể hoạt động hiệu suất cao tiềm năng nhằm cân đo được với nhu cầu nhân sự tương lai.
4. Mức độ gắn bó của nhân viên với tổ chức (Employee Engagement)
Việc thu thập dữ liệu về sự gắn bó của nhân viên đối với tổ chức cũng không kém phần quan trọng như việc thu thập dữ liệu của khách hàng. Nếu không có dữ liệu này, bạn sẽ không thể sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự để kết nối giữa sự tận tâm, năng suất,… và quan trọng nhất là việc giữ chân nhân viên.
Phân tích dữ liệu nhân sự kết hợp dữ liệu về nhân viên với phản hồi của nhân viên nhằm giúp xác định những yếu tố và nguyên nhân tác động, ảnh hưởng tới hiệu suất và sự gắn bó của nhân viên đối với tổ chức.
Vậy, Làm thế nào để sử dụng phân tích dữ liệu nhân sự để cải thiện sự tận tâm của nhân viên:
Dữ liệu về sự gắn bó của nhân viên ảnh hưởng rất lớn đến việc đạt được các mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp. Dưới đây là cách bắt đầu với sự gắn bó của nhân viên và phân tích dữ liệu nhân sự:
Bắt đầu thu thập thông tin từ các cuộc khảo sát về nhịp tim của nhân viên: Các cuộc khảo sát nhịp tim là một cách tuyệt vời để thu thập dữ liệu cụ thể, có thể ảnh hưởng đến quyết định kinh doanh. Kết quả cũng có thể giúp người ra quyết định trong việc phát triển các kỹ thuật tăng cường và duy trì động lực cho nhân viên.
Xác định các chỉ số hiệu suất quan trọng về mức độ gắn bó: Chỉ số hiệu suất quan trọng nhất cần được đo lường và giúp bạn đạt được mục tiêu kinh doanh của mình? Các chỉ số này có thể từ thâm niên, tỷ lệ giữ chân, đến tỷ lệ nghỉ ốm.
Trên đây là những chia sẻ hữu ích về 4 Cách Phân tích dữ liệu nhân sự hiệu quả dành cho các Doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs). Sắp tới, GEM Global sẽ khai giảng khóa Analytics In Human Resource Management (Phân Tích Dữ Liệu Trong Quản Trị Nhân Sự) nhằm cung cấp tư duy, kỹ năng và kỹ thuật Phân tích dự liệu trong Nhân sự và ứng dụng vào công việc thực tế. Khóa học đặc biệt chú trọng tới ứng dụng phân tích dữ liệu nhân sự trong Thu hút nhân tài, Phúc lợi toàn diện, Học tập và phát triển, Sức khỏe tinh thần nhân viên và Trải nghiệm nhân viên.