People Analytics — Utilisation des données RH — : Cas d’usage

Conventionnellement, l’administration des ressources humaines (RH) décide des mesures de personnel et de l’allocation des employés, mais maintenant donnons aux employés le choix.
Une entreprise où les employés travaillent de manière positive et vigoureuse est attractive pour quiconque. Au contraire, une entreprise avec un faible niveau de bonheur des employés ne peut pas satisfaire le client. Il est temps de revoir les stratégies et mesures RH en tenant compte du niveau de bien‑être et d’engagement dans le travail gratifiant exprimé sous forme d’indices.
NEC utilise l’IA et l’analyse de données pour soutenir l’innovation dans la division RH dans le but de créer une société où les gens vivent des vies actives et riches.

Cas d'utilisation

Analyse du recrutement des nouveaux diplômés
L’efficacité du recrutement des employés est améliorée en prédisant les futurs employés à partir de données telles que celles saisies dans le formulaire de candidature. Cela permet aux ressources de recrutement limitées de se concentrer davantage sur les candidats les plus susceptibles de recevoir des offres d’emploi préliminaires. La technologie d’apprentissage profond originale de NEC permet de modéliser avec précision les caractéristiques des candidats ayant reçu des offres d’emploi non officielles par le passé, entraînant une prédiction très efficace.

Analyse d’événements et de formations
Les données obtenues en analysant les émotions des participants lors d’événements ou de formations internes peuvent être utilisées comme indice pour améliorer les événements et formations futurs. Cela permet de clarifier les réponses positives et négatives aux contenus de présentation, conduisant à l’amélioration des méthodes futures. Les dispositifs portables uniques de NEC permettent de modéliser quatre types d’émotions des participants, qui sont ensuite renvoyés aux organisateurs.

Analyse de l’engagement organisationnel
Cette analyse peut être utilisée pour envisager des mesures visant à améliorer l’engagement des employés. Les points fortement liés à l’engagement des employés sont utiles pour examiner ces mesures. L’IA visuelle boîte blanche originale de NEC visualise les facteurs influents.

Support d’examen des mesures
Les relations causales à être dérivées des questionnaires où seule la corrélation était reconnue. La visualisation d’une structure de contexte cachée permet d’établir des mesures avec moins de facteurs clés directs inclus. Grâce à ce processus, une précision améliorée des mesures et un rapport coût‑efficacité sont attendus.

Analyse du bien‑être
Lors de la mise en œuvre d’une nouvelle façon de travailler, le nouveau normal, tel que le travail à distance, cette analyse permet de mesurer le bien‑être et le style de travail des employés. L’IA apprend le style de travail des individus ayant un niveau élevé de bien‑être et les chatbots proposent un style de travail pour améliorer le bien‑être.

Analyse des données du personnel
L'analyse manuelle conventionnelle des données de gestion du personnel dépendait des expériences et des connaissances des supérieurs ou des employés vétérans. L'utilisation de l'IA aide à améliorer l'efficacité des opérations de gestion du personnel.
Cette solution d'analyse fournit huit fonctionnalités, dont le recrutement de correspondance pour les nouveaux diplômés et les candidats de milieu de carrière, le soutien à la rétention, la détermination de l'évaluation et de la rémunération, l'optimisation de l'allocation du personnel dans les organisations, et le jugement sur les plans de carrière et la sélection des catégories d'emploi.

Analyse des causes de risque
Les données du personnel sont analysées facilement/visuellement/à la demande et un motif ou une relation cachée dans les données est visuellement appréhendé, ce qui visualise à son tour un risque pour la direction de l’entreprise. En analysant les facteurs influençant les résultats commerciaux sous divers angles, y compris les individus, les équipes et les organisations, une meilleure planification des politiques et des mesures est soutenue.

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