Eine hohe Mitarbeiterfluktuation ist oft ein Hinweis darauf, dass die Personalstrategie eines Unternehmens nicht funktioniert, aber es ist für Manager auch schwierig zu erkennen, wer an einen Austritt denkt. HR-Signal möchte die Mitarbeiterbindung erleichtern, indem er mithilfe von Algorithmen vorhersagt, welche Mitarbeiter sich am wahrscheinlichsten einen anderen Job suchen werden. Das Worker-Analyse-Startup, das 50.000 Stellenangebote bewertet hat, gab heute bekannt, dass es 1,6 Millionen US-Dollar an Pre-Seed-Finanzierung von Gammite Ventures und Aaron Grossman erhalten hat.
Einer der Algorithmen von HR Signal, die sogenannte Employee Retention Engine, verarbeitet Milliarden von Datenpunkten aus öffentlichen Quellen, Marktdaten und Daten zu Peer-Karrierewegen, einschließlich einer Million anonymisierter Lebensläufe. Das Startup verwendet nur sehr wenige interne Daten seiner Kunden, um die Privatsphäre der Mitarbeiter zu wahren und das Onboarding neuer Kunden zu beschleunigen, sagen die Gründer.
Mitbegründer Sagy Cohen hatte die Idee zu HR Signal, als er als leitender Datenwissenschaftler für ein risikofinanziertes Computer-Vision-Startup arbeitete. Datenwissenschaftler und KI-Spezialisten für maschinelles Sehen sind Mangelware, und Cohen wurde ständig von Personalvermittlern angesprochen, obwohl er mit seinem Job zufrieden war. Dies veranlasste ihn, einen Algorithmus zu entwickeln, der Personalvermittlern hilft, nur Personen zu kontaktieren, die sich an einem Punkt ihrer Karriere befinden, an dem sie ihre aktuelle Position wahrscheinlich verlassen werden.
Cohen und die Mitbegründer Andrew Spott, Daniel Gilon und Aaron Goodman begannen Anfang 2020 mit der Arbeit an dem Algorithmus. Zunächst war es ihr Ziel, Personalvermittler auf Personen zu lenken, die unterbefördert oder zu wenig anerkannt sind. Dann, am Ende des Jahres, hatten sie eine interne Fallstudie, die vorhersagte, dass eine ungewöhnlich hohe Anzahl von Menschen bereit wäre, ihren Job aufzugeben, und erkannten, dass es ein großes „Fluktuationsereignis“ geben würde, weil viele Menschen das Gefühl hatten, stagniert zu sein der Pandemie.
Danach beschloss das Team von HR Signal, sich auf die Steigerung der Mitarbeiterbindung statt auf die Rekrutierung zu konzentrieren. „Es gibt dieses Narrativ, dass Menschen ihrem Job weniger treu sind und ständig kündigen, aber wenn wir die Daten in einem ausreichend großen Datensatz analysieren, ist der Trend möglicherweise wirklich anders“, sagte Spott. „Arbeitgeber suchen Führungspositionen von außen und fördern zu wenig von innen.“
Um Kunden dabei zu helfen, Mitarbeiter zu halten, konsolidieren die Algorithmen von HR Signal Daten aus externen und öffentlichen Datenquellen. Neben den Millionen anonymisierter Lebensläufe sind weitere Beispiele für Daten Einkommensberichte, Pflichtanmeldungen und IRS-Berichte. Um mehr Informationen über verschiedene Stellenangebote zu erhalten, verwendet HR Signal Gehaltsinformationen und Marktdaten, z. B. wie viele Stellenanzeigen es in jeder Region für jede Art von Stelle gibt, wie lange sie ausgeschrieben sind, wie lange die Besetzung gedauert hat und ob diese Anzahl vorhanden ist wächst oder fällt. Alle Daten sind DSGVO- und CCPA-konform.
„Wenn wir uns den Lebenslauf einer Person ansehen und sie mit ihren Kollegen in dieser Position mit der gleichen Amtszeit und Gehaltsstufe vergleichen, können wir, sogar anonym, ein Profil einer Person erstellen und ihren Karriereweg und die nächsten einsehen Positions- oder Gehaltstrends“, sagte Spott. Dies hilft Unternehmen herauszufinden, wer in ihrer Belegschaft am ehesten einen anderen Job haben möchte oder von einem Konkurrenten abgeworben wird.
Ein Beispiel für die von HR Signals gewonnenen Erkenntnisse ist die interne Mobilität oder der Prozentsatz der Personen, die ihre Position in einer Belegschaft ändern, normalerweise durch eine Beförderung. „Interne Mobilität ist das, was die Geschäftskontinuität und den Erhalt von Talenten und implizitem Wissen wirklich erklärt“, sagte Spott.
Er fügte hinzu, wenn es 10 Unternehmen ähnlicher Größe in der gleichen Branche gibt, „könnten wir uns einfach die interne Mobilität ansehen und wissen, welches eine bessere Kultur und eher eine bessere finanzielle Leistung haben wird.“
Viele Unternehmen führen bereits „Aufenthaltsgespräche“ mit Mitarbeitern, um zu besprechen, was ihnen an ihrer Arbeit gefällt und was nicht. Was HR Signal tun kann, ist, den Prozess effizienter zu gestalten, indem es einen vorgeschlagenen Arbeitsablauf für das Aufenthaltsgespräch eines Mitarbeiters bereitstellt. Beispielsweise kann es Arbeitgebern dabei helfen, einen Weg zur Beförderung zu finden, einschließlich der Frage, welche Projekte oder externen Qualifikationen jemand absolvieren sollte, bevor er in eine höhere Position wechselt.
Die Gründer von HR Signal sagen, dass Algorithmen verwendet werden können, um Initiativen für Vielfalt, Gerechtigkeit und Inklusion zu unterstützen. „Unsere Kundenvereinbarung ist sehr spezifisch, dass diese Informationen für immer verwendet werden sollen“, sagte Spott. „Wir wollen es nicht verwenden, um Vorurteile oder Ungerechtigkeit auszuüben. Tatsächlich sind alle unsere Informationen oder Analysen von Karrierepfaden völlig frei von jeglicher Art von Demografie. Es basiert nicht auf Trendberichten und historischen Analysen, nicht auf Geschlecht, nicht auf Alter.“
Zu den Kunden des Startups gehört das Personalberatungsunternehmen ERC, das von 1.500 Unternehmen genutzt wird, die ihre Arbeitsplatzkultur verbessern und von innen fördern wollen. Bisher befand sich HR Signals im verlängerten Soft-Beta-Modus, um die Ergebnisse seines Algorithmus zu verfeinern, und es hat mit Arbeitgebern von 30 bis zu 3.600 Personen zusammengearbeitet. Die Gründer sagen, dass ihr idealer Kunde mindestens 100 Kunden hat, weil das HR Signal mehr Daten zur Verfügung stellt.
„Wir haben die Aufgabe, in der Mitte des Mitarbeiter-Arbeitgeber-Mix zu stehen, aber wir versuchen wirklich, für beide Seiten von Vorteil zu sein“, sagte Cohen. „Und wir denken, dass dies eine großartige Rolle ist, weil es viel Spannung gibt, aber auch viele gute Dinge, die sich aus der Länge einer Beziehung und Bindung ergeben können.“