Attrition Prediction Model

Het Attrition Prediction Model betreft een analytisch hulpmiddel dat organisaties helpt om – bijvoorbeeld- het personeelsverloop te voorspellen (predictive analytics). Dit model maakt gebruik van data-analyse en machine learning om patronen te identificeren die wijzen op het risico dat een medewerker de organisatie verlaat. De inzichten die dit model biedt, stellen HR-managers vervolgens in staat om gerichte strategieën te ontwikkelen teneinde verloop te verminderen en talent te behouden.

Het Attrition Prediction Model is gebaseerd op het analyseren van historische en actuele HR-gegevens, zoals dienstverbandduur, prestaties, salarisinformatie, werktevredenheid, promotiekansen en demografische gegevens. Deze gegevens worden gebruikt om voorspellende algoritmen te trainen die vervolgens de waarschijnlijkheid berekenen dat een medewerker de organisatie zal verlaten. Traditionele statistische modellen, zoals logistische regressie, en geavanceerde machine learning-modellen, zoals random forests en neurale netwerken, worden veel toegepast om deze voorspellingen te doen. 

Toepassing van het Attrition Prediction Model

Het Attrition Prediction Model kan op verschillende manieren worden toegepast binnen HR-afdelingen:

• Risicoanalyse: Het identificeren van werknemers met een hoog verlooprisico en het nemen van gerichte maatregelen om hen te behouden.
• Beleidsontwikkeling: Inzichten uit het model kunnen helpen bij het verbeteren van HR-beleid en -strategieën, zoals het aanpassen van salarisstructuren en promotieprocessen.
• Preventieve maatregelen: Op grond van de voorspellingen kunnen HR-teams maatregelen nemen zoals loopbaanontwikkelingstrajecten of mentorprogramma’s om de betrokkenheid van medewerkers te verhogen.

Tools ten behoeve van toepassing

Voor de implementatie van het Attrition Prediction Model wordt gebruikgemaakt van een verscheidenheid aan tools en technologieën:

1. Statistische Analyse Tools:
   • R: Een populaire programmeertaal voor statistische analyse en voorspellende modellering, met pakketten zoals caret en randomForest.
   • Python: Veelgebruikte programmeertaal met krachtige bibliotheken zoals scikit-learn, pandas, numpy en statsmodels voor data-analyse en machine learning.
   • SPSS: Bekend om zijn gebruiksgemak en wordt vaak gebruikt voor statistische analyses en voorspellende modellen in HR-onderzoeken.
2. Machine Learning Platforms:
   • TensorFlow en Keras: Voor het bouwen van geavanceerde voorspellende modellen, zoals neurale netwerken.
   • H2O.ai: Een platform dat AutoML-methoden aanbiedt om automatisch het beste voorspellende model te selecteren.
   • Azure Machine Learning en Google Cloud AI Platform: Cloudgebaseerde platforms voor het bouwen, trainen en implementeren van voorspellende modellen.
3. Data-analyse en Visualisatietools:
   • Tableau en Power BI: Voor het visualiseren van resultaten en het maken van interactieve dashboards waarmee HR-managers inzichten kunnen communiceren.
   • Excel: Hoewel eenvoudiger, nog steeds veelgebruikt voor basisdata-analyse en rapportage.
4. HR-specifieke Analyse Software:
   • Workday en SAP SuccessFactors: HR-managementsystemen met ingebouwde analytics-mogelijkheden die kunnen helpen bij het analyseren van personeelsgegevens.
   • PredictiveHR en Visier: Specifieke platforms ontworpen voor HR-analytics om data te analyseren en voorspellingen te maken over verloop.
5. Natural Language Processing (NLP) Tools:
   • NLTK en spaCy: Voor het analyseren van ongeztructureerde data, zoals teksten uit medewerkersevaluaties en feedback, om sentimenten en indicatoren van verloop te identificeren.

Welke kanttekeningen kunnen bij het Attrition Prediction Model worden geplaatst?

Hoewel het Attrition Prediction Model waardevolle inzichten kan bieden, kunnen er enkele kanttekeningen worden geplaatst:

• Datakwaliteit: Het model is sterk afhankelijk van de kwaliteit en volledigheid van de data. Onvolledige of vertekende gegevens kunnen leiden tot onnauwkeurige voorspellingen.
• Interpretatie van Resultaten: De voorspellingen zijn gebaseerd op correlaties en niet per se op causale verbanden. HR-managers moeten voorzichtig zijn met het trekken van conclusies en het nemen van beslissingen op basis van de resultaten.
• Expertiseniveau: Het gebruik van geavanceerde tools en algoritmen vereist vaak gespecialiseerde kennis van data-analyse en machine learning. Dit kan investeringen in training en ontwikkeling van HR-teams noodzakelijk maken.
• Privacy en Ethische Overwegingen: Het verzamelen en gebruiken van personeelsdata roept vragen op over privacy en ethiek. Organisaties moeten ervoor zorgen dat ze voldoen aan de geldende privacywetgeving en transparant zijn over het gebruik van data.

LITERATUUR

1. Hom, P. W., Lee, T. W., Shaw, J. D., & Hausknecht, J. P. (2017). One hundred years of employee turnover theory and research. Journal of Applied Psychology, 102(3), 530-545. 
2. Hausknecht, J. P., & Holwerda, J. A. (2013). When does employee turnover matter? Dynamic member configurations, productive capacity, and collective performance. Academy of Management Journal, 56(4), 1303-1323. 
3. Nassif, S. A., & da Silva, E. P. (2020). Predictive models for employee turnover: A comparison of classical and machine learning approaches. International Journal of Human Resource Management, 31(9), 1238-1256. 
4. Allen, D. G., Hancock, J. I., Vardaman, J. M., & McKee, D. N. (2014). Analysing the antecedents and consequences of turnover: A research agenda. Human Resource Management Review, 24(3), 232-247. 
5. Breaugh, J. A. (2019). Predicting voluntary turnover: A review and examination of its predictors. Human Resource Management Review, 29(3), 336-346.