「採用から退職まで」の従業員ライフサイクルを改善する
従業員ジャーニーを変革：Hire to Retireを最適化
従業員ライフサイクルにおける非効率性は、著しい遅延と不満を引き起こす可能性があります。当社のプラットフォームは、「採用から退職まで」のプロセスにおけるボトルネック、コンプライアンス違反、手戻りを特定するのに役立ちます。データを分析することで、業務を合理化し、従業員エクスペリエンスを向上させることができる領域を明らかにします。
事前設定されたデータテンプレートをダウンロードし、一般的な課題を解決して、効率化の目標を達成しましょう。6段階の改善計画に従い、データテンプレートガイドを参考にしながら業務を変革してください。
詳細な説明を表示
従業員ジャーニーを変革するということは、最初の求人募集から最終的な退職手続きに至るまで、あらゆるステップを理解することを意味します。Hire to Retire（H2R）プロセスは、組織の効率性、compliance、従業員満足度に影響を与える重要なライフサイクルです。ProcessMindは、このジャーニー全体にわたる深いインサイトを提供し、イベントの実際のシーケンスを明らかにし、理想的なパスからの逸脱を特定し、隠れたbottleneckを正確に突き止めます。Employee IDをユニークなケース識別子としてH2R プロセスを分析することで、どのHR、給与、またはその他のシステムが関与しているかに関わらず、各ステージにどれくらいの時間がかかり、どこで遅延が発生し、どのリソースが関与しているかを正確に明らかにすることができます。この包括的なエンドツーエンドの視点により、推測を超えてデータに基づいた理解へと移行し、従業員ライフサイクルの真の運用実態を把握できます。
高度なHRプラットフォームを導入している組織であっても、Hire to Retire プロセス内での非効率性やcomplianceに関する課題に頻繁に直面しています。一般的な障害には、採用サイクルの長期化、一貫性のないオンボーディング体験、役割変更や昇進の遅延、最適でない退職手続きなどが含まれます。これらの問題は、多くの場合、手動での引き継ぎ、複雑な承認workflow、または異なる部署やシステム間のデータサイロに起因します。統合された視点がないと、これらの問題の根本原因を特定することが非常に困難になり、運用コストの増加、潜在的なcomplianceリスク、そして従業員の士気と定着率への悪影響につながります。ProcessMindは、すべてのソースシステムからイベントデータを統合することでこれらの課題に対処し、プロセスが実際にどのように実行されているかについての単一で明確な全体像を提供します。
ProcessMindは、比類のない透明性と実用的なインサイトを提供することで、Hire to Retire プロセスの最適化を支援します。必要な時に発生した瞬間から従業員が退職するまで、データがHRIS、給与、学習管理プラットフォームなどの多様な異種システムから発生している場合でも、従業員ジャーニー全体の完全かつ透明な視点を得ることができます。この強力なシステム非依存型分析により、以下のことが可能になります。
- 効率とスピードの向上: 採用、オンボーディング、昇進、退職手続きにおける重要なHRworkflowを妨げるbottleneckを迅速に特定し、排除します。cycle timeを大幅に短縮し、主要なHR業務の速度を向上させ、タイムリーなリソース配分と迅速な意思決定を確保することで、組織全体の生産性を高めます。
- コンプライアンスの確保とリスクの軽減: 標準作業手順、社内ポリシー、外部規制要件からの逸脱を自動的に特定し、フラグを立てます。complianceギャップに積極的に対処し、監査リスクを最小限に抑え、関与する個人や部署に関わらず、従業員ライフサイクルの全ステージで一貫した公平なプロセス実行を保証します。
- 従業員体験の向上: 従業員の視点からジャーニーを深く理解します。必要なリソースへのタイムリーなアクセス、スムーズな役割変更、問い合わせの効率的な解決など、従業員満足度に直接影響するプロセスを合理化し、最終的に定着率の向上に貢献する、よりポジティブで魅力的、かつ協力的な職場環境を育成します。
- データ駆動型の戦略的意思決定を推進: 経験則や直感に頼ることから脱却します。客観的なリアルタイムデータと包括的な分析により、リソース配分を最適化し、HRポリシーを洗練し、組織目標に合致し長期的な成長をサポートする、より俊敏で応答性の高い人員戦略を構築するための、非常に情報に基づいた意思決定を行うことができます。
ProcessMindを使ってHire to Retire プロセスを変革することは、簡単で即座に効果をもたらすように設計されています。当社のプラットフォームはシステム非依存型として構築されており、HRプラットフォーム、ERP、またはその他のソースシステムのいずれからでもデータを取り込み、分析できます。従業員ライフサイクル内に隠された真実を明らかにし始めるには、使いやすいデータテンプレートをご利用ください。このテンプレートは、イベントログデータの準備をガイドし、スムーズで迅速なオンボーディングプロセスを保証します。データがロードされると、ProcessMindは包括的なprocess mapと分析dashboardを迅速に生成し、従業員ジャーニーの最適化をすぐに開始できる即座のインサイトを提供します。
採用から退職までのライフサイクルを最適化する6つのステップ
データ接続
実施すること
HRIS、給与計算、トレーニングプラットフォームなど、全ての関連データソースからイベントログを収集し、従業員のジャーニーの包括的なビューを作成します。
その重要性
統合されたデータセットは、従業員のライフサイクル全体像を提供し、異なる部署間でのすべてのアクティビティと引き継ぎを明らかにします。
期待される成果
様々なソースからデータを統合し、分析準備が整った包括的なイベントログです。
現在のプロセス状態をマッピングする
その重要性
As-Isプロセスを理解することで、逸脱、手戻りループ、および共通のパスが明らかになり、これは的を絞った改善にとって不可欠です。
期待される成果
実際の従業員ライフサイクルプロセスを明確に視覚化し、すべてのバリエーションを強調表示します。
ボトルネックを特定する
その重要性
チョークポイントを特定することで、効率と従業員エクスペリエンスに最も大きな影響を与える改善努力に集中できます。
期待される成果
プロセスボトルネックと、サイクルタイム延長の要因となっている領域を優先順位付けしたリストです。
根本原因の理解
その重要性
根本原因に対処することで、一時的な症状治療ではなく、持続可能で再発を防ぐ改善が保証されます。
期待される成果
プロセスの非効率性や遅延を引き起こす要因について、詳細な理解を深めます。
最適化されたソリューションの設計
その重要性
プロアクティブな設計により、提案される変更がデータ駆動型であり、実用的で、従業員の満足度と効率性に関する戦略的目標と一致していることを保証します。
期待される成果
Hire to Retireプロセス改善のための、実用的なデータに基づいた提言です。
監視と継続的な改善
その重要性
継続的なモニタリングにより、改善が期待される結果をもたらし、新たな課題や機会に対して迅速な適応が可能になります。
期待される成果
従業員ライフサイクル全体にわたる持続的な効率向上と継続的な改善。
提供内容
あなたのビジネスプロセスに隠されたインサイトを明らかにする
- 実際のプロセスフローを可視化
- 隠れたボトルネックや遅延を特定
- プロセスコンプライアンスを簡単に監視
- 業務を最適化し、さらなる効率化を実現
想定される成果
従業員ライフサイクル全体での効率化を実現
これらの成果は、組織がハイア・トゥ・リタイアプロセスを最適化することで達成する具体的な改善を表します。従業員のライフサイクル全体におけるボトルネック、非効率性、およびコンプライアンス上のギャップを明らかにすることで、プロセスマイニングは企業の業務効率化と従業員エクスペリエンスの向上を支援します。
募集中のポジションにおけるサイクルタイムの短縮
採用におけるボトルネックを特定し排除することで、組織は求人ポジションを埋めるまでの時間を大幅に短縮し、運用効率を向上させ、失われた生産性を削減することができます。
新規採用者のより迅速な統合
初期設定や重要なオンボーディングタスクを効率化することで、新入社員は早期に生産的になり、組織へのよりスムーズな受け入れを経験できます。
ポリシー順守の向上
全ての従業員ライフサイクル段階において、規制要件と内部ポリシーへの順守をモニタリングすることで、バックグラウンドチェック、義務的なトレーニング、オフボーディングのステップのタイムリーな完了を確実にします。
新入社員の定着率向上
採用後6〜12ヶ月以内に従業員が離職する原因となる、採用プロセスや初期キャリア支援における課題を特定し、対処することで、定着率を向上させ、後任者採用コストを削減します。
手作業によるエラーと手戻りの削減
一般的なデータ入力ミスを特定して修正し、手戻りループを減らし、手作業を最小限に抑えることで、HRチームは大幅な運用コスト削減とデータ整合性の向上を達成できます。
結果はプロセスの複雑さやデータ品質によって異なります。ここに示す数値は、導入事例で一般的に見られる改善幅です。
推奨データ
カスタマイズされたデータ推奨事項については、 特定のプロセスを選択.
よくある質問
よくある質問
プロセスマイニングは、従業員の実際のジャーニーを可視化し、採用から退職までのプロセスにおける逸脱、非効率性、コンプライアンスのギャップを明らかにします。これにより、データ駆動型のインサイトに基づいた的を絞った改善策が提供され、採用期間の短縮、オンボーディングの加速、より効率的な従業員ライフサイクルへと繋がります。この分析は、従業員エクスペリエンス全体を最適化する力を与えます。
主に、ケース識別子として従業員ID、各ステップを説明するアクティビティ名、および各アクティビティの発生を示すtimestampを含むevent logが必要です。関連するdataには、採用段階、オンボーディングタスク、パフォーマンスレビュー、昇進、および退職処理などが含まれる場合があります。これにより、完全な従業員ライフサイクルの包括的な視点が保証されます。
データは、ソースシステム内の標準的なレポートツール、カスタムクエリ、またはAPI連携を使用して抽出できることが多いです。重要なのは、各従業員に対するタイムスタンプと一意の識別子を持つイベントレベルのデータを取得することです。このデータはその後、プロセスマイニング分析に適したイベントログ形式に変換される必要があります。
データ抽出やモデル生成を含む初期設定は、データの可用性と複雑さによって通常数週間かかります。4〜8週間以内に、「採用から退職まで」のプロセスにおける主要なボトルネックや逸脱に関する基本的なプロセスマップと初期の洞察を得られるはずです。これにより、的を絞った改善のための重要な領域が浮き彫りになります。
はい、実際のプロセスフローをマッピングすることで、Process Miningはコンプライアンス手順が見落とされたり遅延したりするケースを浮き彫りにし、早期離職につながるパターンを特定できます。例えば、特定のオンボーディング経路が高い離職率と相関しているかどうかを示し、予防措置を講じることが可能になります。これにより、従業員定着戦略が強化され、規制コンプライアンスが向上します。
いいえ、プロセスマイニングは、標準的なレポート機能を超え、実際のイベントの順序を視覚的にマッピングし、隠れたバリエーションや逸脱を含め、プロセスがどのように実行されているかを明らかにします。単に「何が」起こっているかだけでなく、「なぜ」特定のメトリクスがそのようになっているのかについて診断的なインサイトを提供します。これにより、御社の採用から退職までのプロセスのより深い運用理解が得られます。
data抽出と初期設定にはある程度の技術的専門知識が役立ちますが、最新のProcess Miningツールはビジネスユーザー向けに設計されています。多くのプラットフォームは直感的なインターフェースと事前に構築されたコネクタを提供しており、継続的な分析における高度な技術スキルへの依存度を軽減します。通常、ツールベンダーによるトレーニングが提供され、導入の成功と結果の解釈を支援します。
実際のデータに一貫性がないことはよくあり、プロセスマイニングツールには、そのような問題に対処するための堅牢なデータ準備およびクレンジング機能が含まれています。初期分析は、多くの場合、ソースシステム内のデータ品質問題の特定に役立ちます。これにより、データ取得プロセスを体系的に改善し、全体的なデータの信頼性を高めることができます。
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