ピープルアナリティクスとは

「HRテック」という言葉が浸透してきた近年。
人材のデータを蓄積し、管理・分析することで、今まで数量化、定量化できなかった情報を抽出し、経営に活用することを指します。
海外ならびに日本で主流となっているのは、社員データを収集し社員の生産性改善や従業員満足度を向上するピープルアナリティクスです。

収集するデータの切り口によって、改善できる項目が変わってきます。

社員の行動データを取得

社員の行動データを取得する方法があります。例えば、出退勤管理のデータを収集することで、退職可能性を計測することもできますし、PCでの作業工程データを収集することで作業工程のボトルネックの改善も可能です。
例えば、行動データを取得するサービスとしては、jinjer、HuRaidなどのサービスがあります。

社員の感情データを取得

社員の感情データを取得する方法があります。例えば、現在の会社に対しての感情を収集することで、会社に対しての満足度を測り従業員満足度の向上へつなげることができます。データを毎日収集することで、個人のメンタルヘルスの異常を事前察知することができますし、毎月収集することによって企業に対してのロイヤリティを計測することも可能です。
例えば、感情データを取得するサービスとしては、Geppo、HRアナリストなどのサービスがあります。

このように収集するデータによって分析できることが変化するのもピープルアナリティクスの特徴です。

人材採用にピープルアナリティクスを活用する

上記に挙げたような組織分析がピープルアナリティクスのトレンドとなっていますが、ピープルアナリティクスは採用にも活用できます。

社員と同じように、応募者の行動データや感情データを収集することが可能です。これは営業といった他の職種では難しいことを実現できるのが採用の特徴です。
営業の場合、新規のお客様のデータを収集することは、パワーバランス的にもプライバシー的にも難しいです。採用は基本的に個人情報の受け渡しを前提としたやり取りを前提とするため実現できます。

例えば、『HRアナリスト』では、応募者の「ニーズ」「意思決定プロセス」「志向性」のデータを、面接・面談の前に収集することで、応募者に対して「動機づけ」「クロージング」「面接官との相性」「配属から逆算した採用」へ活用することができます。

組織分析では、社員の行動データや感情データを収集することを目的としていますが、更に加えて、応募者の行動データや感情データを収集し、社員データと組み合わせることで、採用力を上げるための取り組みが可能になります。

ピープルアナリティクスは、組織の課題だけではなく、採用の課題も解決することができます。