ピープルアナリティクスとは？意味や効果、活用方法を紹介

近年、人事領域において注目されているのが『ピープルアナリティクス』。
 
「従業員の満足度を高めた」「定着率を改善したい」とお考えの人事担当者なら、知っておきたいキーワードです。
 
そこで今回は、ピープルアナリティクスとは何か、メリットや活用方法についてご紹介していきたいと思います。

ピープルアナリティクスとは？

ピープルアナリティクスとは、従業員の年齢や性別から勤怠情報、人事評価など、さまざまなデータを収集し、分析することで、人材管理や人事施策に活かすことです。
 
デジタル化することで、直面している課題を効率的に解決できるほか、従業員の満足度の向上にも役立てることができるなど、さまざまな人事領域に役立てることができます。
 
また、ピープルアナリティクスによって、人事担当者の主観や勘に依存することなく、公平な意思決定を行うことができる点も、ピープルアナリティクスが企業に求められる要因となっています。
 
ピープルアナリティクスで収集するデータには、次のようなものがあります。
 

• 属性（性別、年齢性別、所属部署、保有する資格・スキルなど）
• 勤怠情報
• 人事評価
• 適正検査
• 営業成績
• メールや電話、パソコンなどの使用状況

ピープルアナリティクスのメリットと活用方法

・人材配置の決定

ピープルアナリティクスによる従業員の特性分析は、人材配置の際に役立てることができます。従業員の行動や能力を分析し、業務内容と人材特性とのミスマッチを簡単に見つけ出すことができたり、活躍できる部署への適正配置に繋げたりすることができます。

・人材の育成

人材育成にむけた研修の内容や方法について、データによって客観的に効果や改善点を発見することができます。

・退職防止

人材情報のデータ化により、退職の可能性の高い従業員を割り出し退職予防への働きかけをします。また、あらかじめ退職の可能性の低い人材を採用するための材料にします。

・人材採用

過去のデータを元に、人材を求める部署や業務に適した人材について一定の基準を設定することができます。

 
ピープルアナリティクスを活用することで、人事における判断も客観的で公平になり、判断速度もスピーディーとなるなど、メリットが多いものです。
 
一方で、ピープルアナリティクスの効果を得るためには、正しいデータを十分に収集し、精度を高めることが必要です。有効情報をコツコツとデータ化し、ピープルアナリティクスの活用の場を広げていきましょう。

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