HR Analytic เริ่มกันได้อย่างไร?

ถ้านี่คือสิ่งที่เราทำอยู่แล้วหละก้อ...สิ่งเหล่านี้คือการบอกเล่าอดีตให้ผู้บริหารฟัง ไม่แตกต่างจากการบอกเพื่อนว่า “วันนี้เราตื่นนอนตั้งแต่ตี 5 เลยอะ ง่วงจัง... พออาบน้ำแต่งตัวเสร็จตอน 6 โมง แม่บ้านเตรียมข้าวใส่ปิ่นโตให้นั่งทานมาระหว่างขับรถเสร็จพอดีเลย...แต่เสียดายไม่ค่อยอิ่มเลย ถึงออฟฟิศเกือบ 8 โมงครึ่งเพราะรถติดมากเลย ไม่รู้ติดอะไร” ...ซื่งไม่ได้ประโยชน์อะไรขึ้นมากนอกจากรู้ว่าเกิดอะไรขึ้นกับเพื่อนบ้างในเช้าวันนี้

HR Analytic ไม่ใช่แค่การเอาตัวเลขขึ้นมาเล่าให้ฟังว่าเกิดอะไรขึ้นไปแล้วบ้างในช่วงเวลาที่ผ่านมา แต่มันต้องใช้สถิติในการสร้างคุณค่าให้กับข้อมูล หรือตัวเลขต่าง ๆ ที่เราอุตส่าห์ไปรวบรวม และสรุปรวมมาด้วย

ในการทำ HR Analytic นั้นโดยทั่วไปจะมีระดับการวิเคราะห์ทางสถิติอยู่ 3 ระดับด้วยกัน ซึ่งความซับซ้อนในการวิเคราะห์ และประโยชน์ที่ให้กับธุรกิจก็ต่างกันไปด้วยเช่นกัน

Descriptive HR Analytic

เป็นการวิเคราะห์โดยอาศัยข้อมูลย้อนหลังในอดีตที่มีอยู่เป็นหลัก และมุ่งที่จะให้คำอธิบายถึงเหตุของปรากฏการณ์ต่าง ๆ ที่ตัวเลขได้แสดงออกมา เช่น Turnover Rate รวมของบริษัทในเดือนธันวาคมนั้นสูงมากกว่าเดือนอื่น ๆ คือ ประมาณร้อยละ 15 ซึ่งเป็นปกติเมื่อเปรียบเทียบกับข้อมูลอัตราการลาออกในเดือนเดียวกันของปีที่ผ่าน ๆ มา อันเนื่องจากเป็นช่วงที่มีการโยกย้ายเปลี่ยนงาน ทั้งนี้ฝ่ายที่มีอัตราการลาออกสูงสุดคือ ฝ่ายบัญชีและการเงิน คือมีอัตราการลาออกอยู่ร้อยละ 50 ในขณะที่ฝ่ายอื่นมีอัตราการลาออกอยู่ที่ร้อยละ 0 ถึงร้อยละ10 เมื่อพิจารณาข้อมูลย้อนหลังตลอดทั้งปีที่ผ่านมาพบว่าอัตราการลาออกของฝ่ายบัญชีและการเงินเพิ่มขึ้นอย่างมากตั้งแต่เดือนเมษายนที่ผ่านมา โดยมีอัตราการลาออกอยู่ระหว่างร้อยละ 20 ถึงร้อยละ 70 โดยพนักงานที่ลาออกนั้นเป็นทั้งพนักงานเก่าที่อยู่มานาน และพนักงานใหม่ที่เพิ่งรับเข้ามาทำงานได้ไม่ถึง 1 เดือน ซึ่งในเดือนเมษายนบริษัทได้รับผู้จัดการฝ่ายท่านใหม่เข้ามาดำรงตำแหน่ง และพนักงานที่ลาออกเกือบทุกคนให้ข้อมูลตรงกันว่าผู้จัดการฝ่ายท่านใหม่มีพฤติกรรมไม่เหมาะสมกับการเป็นหัวหน้างาน

พูดง่าย ๆ ก็คือการให้เหตุผลกับสิ่งที่เกิดขึ้นมาแล้ว โดยอาศัยตัวเลขทางสถิติที่เก็บเอาไว้นำมาวิเคราะห์อีกครั้ง การวิเคราะห์แบบนี้ถือว่าเป็นการวิเคราะห์ระดับที่ซับซ้อนน้อยที่สุด ง่ายที่สุด และใช้สถิติเข้ามาเกี่ยวข้องน้อยที่สุด แต่อาจไม่ได้เป็นประโยชน์อย่างชัดเจนทางธุรกิจ

Predictive HR Analytic

เป็นการวิเคราะห์โดยการใช้ตัวแบบทางสถิติ และการคาดการณ์เพื่อตอบคำถามว่าอาจจะเกิดอะไรขึ้นในอนาคต ซึ่งจะสะท้อนถึงความต้องการขององค์การในอนาคตได้ เช่น ในปีหน้าจะมีพนักงานระดับชำนาญการขึ้นไปเกษียณอายุงานจำนวน 10 คน มีตำแหน่งงานที่เปิดรับเพิ่มอีก 20 อัตรา ประกอบกับเมื่อพิจารณาข้อมูลย้อนหลังแล้วจะมีการลาออกของพนักงานอยู่อีกราวปีละ 20 คน ดังนั้นในปีหน้าน่าจะมีตำแหน่งว่างอยู่ 40 ถึง 60 ตำแหน่ง เป็นต้น

Prescriptive HR Analytic

เป็นการเสนอแนะแนวทางว่าควรทำอย่างไรต่อไป เช่น สถานการณ์ของบริษัทปีนี้ไม่ค่อยดี ดังนั้นในปีหน้าอาจต้องมีการลดพนักงานลงร้อยละ 15 เพื่อให้บริษัทสามารถดำเนินการต่อไปได้ แต่เมื่อพิจารณาว่าโดยปกติแล้วบริษัทจะมีอัตราการลาออกของพนักงานอยู่ที่ราวร้อยละ10 ถึงร้อยละ 25 ประกอบกับจะมีการเกษียณอายุของพนักงานประมาณร้อยละ 5 ของพนักงานที่มีอยู่ ดังนั้นในปีนี้เราจะเร่งให้มีการถ่ายทอดทักษะจากพนักงานที่จะเกษียณอายุงาน และคัดเลือกพนักงานที่มีความโดดเด่นเอาไว้ พร้อมทั้งกำหนดโครงร่างโปรแกรมอาสาลาออก โดยยื่นเสนอให้พนักงานกลุ่มที่มีผลงานและศักยภาพต่ำจำนวนร้อยละ 5 เอาไว้ก่อน หากการลาออก และการเกษียณอายุโดยธรรมชาติของธุรกิจไม่เป็นไปตามที่คาดการณ์ ค่อยนำเสนอโครงการดังกล่าวให้พนักงานกลุ่มเป้าหมายเพิ่มเติม เป็นต้น

การใช้การวิเคราะห์รูปแบบนี้อาศัยชุดข้อมูลจำนวนมาก ต้องอาศัยความรู้ ความชำนาญ และประสบการณ์มากกว่าอีก 2 แนวทาง แต่การวิเคราะห์นี้ทำให้การตัดสินใจทางธุรกิจเป็นไปได้อย่างดีที่สุด

‍