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ANÁLISIS PREDICTIVO EN RR. HH.Te ayudamos a clasificar o predecir el éxito de candidatos, profesionales y alumnos con un fin específico.
Con la analítica predictiva en recursos humanos -Best Talent Fit-, descubrirás cuál es el mejor candidato para un puesto o cuáles son los perfiles de éxito de tu empresa, aportando valor a las decisiones de RR. HH.
¿Por qué la analítica predictiva en recursos humanos?
Best Talent Fit permite crear modelos y algoritmos predictivos sobre perfiles profesionales.
La herramienta Best Talent Fit está diseñada para todo tipo de empresas y organizaciones que quieran clasificar o predecir el éxito de candidatos, profesionales y alumnos con un fin específico.
Se trata de una herramienta basada en Machine Learning para RR. HH, que se utiliza en proyectos de HR Analytics o People Analytics, pero también para optimizar procesos y tareas rutinarias.
La analítica predictiva en recursos humanos, entre otras aplicaciones permite:
Detectar candidatos de éxito
Evalúa de forma automática competencias que predicen un mejor desempeño y descubre los perfiles que mejor se adapten al perfil profesional que buscas.
Identificar profesionales de éxito
Conoce a tus empleados con más potencial.
Detectar mejores alumnos
Detecta qué alumnos aprovecharán más la formación que ofertas.
Predecir el absentismo
Identifica los perfiles más propensos a ausentarse del puesto de trabajo de una empresa.
Predecir la rotación
Determina automáticamente aquellos perfiles que tienen más posibilidades de abandonar la empresa.
¿Cómo funciona la analítica predictiva en recursos humanos?
Best Talent Fit crea un modelo único para cada organización, con los datos de los que dispone y en base a sus necesidades.
Para conseguir un modelo más preciso, se introducen diferentes variables: currículum, antigüedad, puntuaciones de los superiores, formación, etc. También es recomendable añadir los resultados de las pruebas de evaluación de competencias.
El proceso es el siguiente:
Definición de perfiles
Se definen previamente los criterios o perfiles profesionales concretos que reflejen las necesidades de la empresa.
Aprendizaje del algoritmo
El algoritmo aprende de esa información relevante.
Identificación de candidatos
El modelo identifica o clasifica automáticamente a los candidatos, empleados o alumnos que se asemejen al perfil que busca la organización.
El sistema de evaluación de competencias eValue es fuente para la analítica predictiva en RR. HH.
Beneficios de la analítica predictiva en RR. HH.
Best Talent Fit te ayuda a:
Selección de candidatos más eficiente
Best Talent Fit ofrece una clasificación de currículums más efectiva y basada en diferentes variables y datos.
Satisfacción final de los empleados
Analizando la encuesta de clima, se pudo conocer qué aspectos pesaban más en la satisfacción de los empleados. No solo en general, sino atendiendo a las posibles diferencias entre colectivos.
Plantilla más comprometida
Al predecir la rotación, por ejemplo, la empresa puede adelantarse a las necesidades de plantilla.
Detección de profesionales de éxito
El modelo se entrena con el criterio de éxito que aporta la propia empresa, por lo que detecta los mejores perfiles para un determinado puesto o para liderar un equipo.
¿Tienes alguna idea para aplicar la analítica predictiva en tu departamento de recursos humanos?
¡TE AYUDAMOS!Aplicaciones reales de Best Talent Fit
¿Cómo han utilizado nuestros clientes la analítica predictiva en recursos humanos?
Optimización del proceso de selección
Con analítica predictiva se entrenó el modelo para obtener un scoring para cada candidato basado en su CV y los resultados de las pruebas psicológicas.
Predicción del riesgo de salida
En base al histórico de salidas, se entrenó un modelo para determinar la probabilidad por empleado de salir de la empresa voluntariamente en los siguientes 4 meses.
Perfilado de comerciales de éxito
Se seleccionó al colectivo con mejores resultados y se utilizaron los datos de las pruebas de evaluación para determinar las características relevantes de un perfil de éxito.
Satisfacción final de los empleados
Analizando la encuesta de clima, se pudo conocer qué aspectos pesaban más en la satisfacción de los empleados. No solo en general, sino atendiendo a las posibles diferencias entre colectivos.
