HR Prognos Statistisk vs Judgment Techniques

Prognoser är hjärtat av affärsplanering och personalplanering är inte annorlunda. Att känna till personalbehovet i ditt lilla företag definierar din HR-insats, vilket definierar att anställa mål för både antal anställda och arbetsfunktioner. Att balansera statistiska och dömande tekniker ger både historisk prestanda och nuvarande näringsliv och kunskap för att ge de bästa uppskattningarna för dina personalbehov.

För och nackdelar med statistisk prognos

Att bygga prognoser på tidigare data ger dig en stabil bas för prognoser, vare sig för försäljning eller produktivitet. Nya prognoser har en faktisk utgångspunkt, där du kan tillämpa statistiska jämförelser och analyser för att ge insikt om framtida affärer. Statistiken fungerar bäst på lång sikt, men där konjunkturvariationerna är genomsnittliga och affärsvillkoren är konstanta. Marknadsförhållanden och branschutvecklingar kan inte förutsägas matematiskt, och statistiska mönster kommer inte att vara identiska från år till år.

Statistiska prognostekniker

Statistisk prognos av arbetskraftsbehov använder vanligtvis en av tre analysmetoder. Trendanalysen tittar på historiska data för en faktor av verksamheten, ofta försäljningsvolymen, och tillämpar bemanningsnivån från en tidigare period för att föreslå en prognosnivå. Ratioanalys sätter en personalstyrka baserad på en relation mellan arbetstagare och en affärsfaktor. En försäljningsavdelning som tilldelar 20 konton till varje försäljare skulle till exempel lägga till en extra arbetare för varje 20 nya kontonprognos. Regressionsanalys följer liknande principer med hjälp av mer sofistikerade statistiska beräkningar.

Fördelar och nackdelar med dömande prognoser

Bedömningsprognoser bygger på mänsklig erfarenhet för att förutsäga framtida affärsbehov. Detta kan komma från försäljningschefer för att identifiera företagstillväxt eller från produktionschefer som förutsäger arbetarnas behov. Beroende på mänsklig inmatning kan bedömningsprognoser vara både mycket exakt eller vildt off-base, beroende på förspänning av dem som ger input. Men mänsklig bedömning matchar den flexibilitet som behövs för kortsiktig analys, liksom de intuitiva faktorer som industrier i snabba förändringar kräver.

Bedömningsprognoser

Domprognoser i ett litet företag kommer ofta ner till ägarens erfarenhet. Din kompetens är avgörande för alla aspekter av ditt företag, och dina beräkningar av personalnivåer baseras på din kunskap. När affärer växer kanske du känner igen allmänna tumregler som andra i ditt företag kan ansöka om. När företagsoptioner kan gruppinmatning bli värdefull för att balansera behoven från flera perspektiv.

Kombinera tekniker

I praktiken innehåller prognostiserar dina HR-behov delar av båda strategierna. När du baserar data på en tidigare period och tillämpar uppskattningar för framtida prestanda, arbetar du både statistiskt och dömligt. En säsongsbetonad verksamhet kan till exempel drabbas av ett år på grund av dålig väderlek, och chefen kan justera bemanningen och redovisa en återgång till normalt väder. På samma sätt kan tillämpningen av säljarenas åsikter på statistiska resultat bero på förändringar i efterfrågan från mänskliga faktorer.