Zamonaviy mehnat bozorida eng yaxshi xodimlarni saqlab qolish – har qanday tashkilot uchun muhim va murakkab vazifadir. Prediktiv tahlil yordamida HR bo‘limlari xodimlarning ketish ehtimolini oldindan aniqlab, ularni yo‘qotmaslik bo‘yicha vaqtida choralar ko‘rish imkoniyatiga ega bo‘lmoqda.
Prediktiv tahlil – bu mavjud ma’lumotlar va statistik modellarga asoslangan holda kelajakdagi holatlarni prognoz qilish usuli. HR sohasida u quyidagilarni bashorat qilishda foydalidir:
Xodimning ketish ehtimoli
Ishga bo‘lgan qiziqish (motivatsiya) darajasi
Ko‘tarilish va rivojlanish salohiyati
Ma’lumot yig‘ish
HR quyidagi manbalardan ma’lumot to‘playdi:
Xodim so‘rovlari (anketalar)
Ish davomati va davomat ma’lumotlari
Baholash natijalari
Treninglarga qatnashish darajasi
Rahbarlar fikri
Ishdan ketish sabablari
Model tuzish
Analitiklar ilgari bo‘lgan ketish holatlaridan kelib chiqib, muayyan andazalarni aniqlaydi.
Xavfni baholash
Har bir xodimning ketish xavfi raqamli ko‘rsatkich orqali baholanadi.
Harakatlar rejasi
HR bo‘limi yuqori xavf ostidagi xodimlarga individual e’tibor qaratadi: suhbat, yangi imkoniyatlar, motivatsion choralar.
Ko‘rsatkich | Sababi |
---|---|
Motivatsiyaning pasayishi | Ishdan norozilik belgisi |
Rivojlanish imkoniyati yo‘qligi | Karyera yo‘li yopiq bo‘lsa – xodim ketadi |
Treninglarda ishtirok qilmaslik | Rivojlanish istagining pastligi |
Davomatdagi uzilishlar | Ruhiy charchoq, ishdan ko‘ngli qolgan bo‘lishi mumkin |
Rahbar bilan ziddiyatlar | Eng keng tarqalgan ketish sabablaridan biri |
Past maosh yoki tengsizlik | Bozorga nisbatan kam maosh – ketishga sabab bo‘ladi |
🔒 Xodimlarni saqlab qolish
Masalalarni oldindan bilish va vaqtida chora ko‘rish
💰 Yangi xodim yollash xarajatlarini kamaytirish
Saqlab qolish – yangidan yollashga qaraganda arzon
🎯 Aniq maqsadga yo‘naltirilgan strategiya
HR resurslarini aniq xavf ostidagi xodimlarga yo‘naltirish
📈 Ish muhitini yaxshilash
Individual yondashuv va rivojlanish – sodiqlikni oshiradi
Power BI yoki Tableau (vizual tahlil uchun)
Python yoki R (modellarni yaratish uchun)
HR platformalar: SAP SuccessFactors, Workday
Machine learning vositalari: Scikit-learn, TensorFlow
Yirik IT kompaniya tahlil orqali aniqladiki:
18 oydan buyon lavozimi ko‘tarilmagan va rahbarlari bilan salbiy aloqada bo‘lgan xodimlar boshqa xodimlarga nisbatan 30% ko‘proq ketish ehtimoliga ega.
Kompaniya murabbiylik dasturi va rahbarlar uchun treninglar joriy etdi. Natijada – bu guruhdagi ketishlar soni bir yil ichida 40% ga kamaydi.
Ma’lumotlar maxfiyligini ta’minlash
Tahlilchi mutaxassislar yetishmasligi
Model xatoligi yoki tarafkashlik ehtimoli
Yangi texnologiyalarga qarshi ichki qarshilik
Prediktiv tahlil – HR strategiyasini reaktivdan proaktivga aylantiradigan kuchli vosita. Ma’lumotlarga asoslangan qarorlar orqali tashkilotlar eng muhim boyligi – istedodli xodimlarini saqlab qolishlari mumkin.
💡 Tavsiya: oddiy tahlildan boshlang – ish staji va motivatsion so‘rovlar ham foydali ma’lumot beradi.
Примечание: Вся информация, представленная на сайте, является неофициальной. Получить официальную информацию можно с сайтов соответствующих государственных организаций