Ứng dụng HR Analytics trong ra quyết định – Khi dữ liệu dẫn đường cho nhân sự

Hải Yến ADM

12 thg 8, 2025

Trong quá khứ, nhiều quyết định nhân sự dựa vào cảm tính, kinh nghiệm hoặc “linh cảm” của người quản lý. Nhưng ngày nay, khi doanh nghiệp ngày càng hướng đến tối ưu hóa hiệu suất và chi phí, bộ phận nhân sự cũng cần ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đó chính là lúc HR Analytics trở thành một công cụ không thể thiếu. Để hiểu rõ hơn về HR Analytics, hãy cùng AGS tìm hiểu nhé!

1. HR Analytics là gì?

HR Analytics (phân tích dữ liệu nhân sự) là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu nhân sự để đưa ra những quyết định chiến lược dựa trên bằng chứng cụ thể, thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay quan sát cá nhân.

Dữ liệu có thể đến từ:
Thông tin tuyển dụng
Hiệu suất làm việc
Mức độ gắn kết
Tỷ lệ nghỉ việc
Chi phí đào tạo
Phản hồi 360 độ
eNPS (chỉ số nhân viên giới thiệu)

2. Tại sao HR nên ứng dụng phân tích dữ liệu?

2.1. Dự đoán và phòng ngừa nghỉ việc

Với dữ liệu về thời gian làm việc, mức độ gắn kết, hiệu suất và kết quả khảo sát nội bộ, doanh nghiệp có thể xây dựng mô hình dự đoán ai có khả năng nghỉ việc cao, từ đó can thiệp kịp thời.

2.2. Tối ưu hóa tuyển dụng

HR Analytics giúp xác định:

Kênh tuyển dụng nào hiệu quả nhất
Ứng viên nào có xác suất thành công cao trong vai trò
Thời gian và chi phí trung bình để tuyển một vị trí

2.3. Đo lường hiệu quả đào tạo

Phân tích trước – trong – sau đào tạo giúp đánh giá:

Chương trình đào tạo nào mang lại kết quả rõ rệt?
Nhân viên có áp dụng kỹ năng mới vào công việc không?
ROI của đào tạo là bao nhiêu?

2.4. Ra quyết định dựa trên số liệu thay vì cảm tính

Ví dụ: Không còn tranh luận rằng “team A có làm việc tốt hơn team B không?”, mà có thể so sánh chính xác dựa trên OKRs/KPIs, điểm phản hồi nội bộ và hiệu suất thực tế.

3. Ba bước thiết yếu trong quy trình HR Analytics: Thu thập – Đo lường – Phân tích

3.1. Thu thập dữ liệu – Nền tảng của mọi phân tích

Yếu tố đầu tiên và quan trọng nhất là thu thập được dữ liệu chất lượng cao và đảm bảo khả năng truy cập linh hoạt. Dữ liệu nên được liên kết chặt chẽ với các hệ thống như kế toán, nhân sự, đào tạo, và cả các nền tảng công nghệ như điện thoại thông minh, hệ thống đám mây hay thiết bị đeo thông minh.

💡 Một số loại dữ liệu có thể thu thập bao gồm:

Hiệu suất làm việc của nhân viên
Lịch sử đào tạo và phát triển
Mức độ gắn kết nhân viên
Quá trình thăng tiến và thay đổi lương
Tỷ lệ giữ chân nhân sự
Dữ liệu doanh số (với các vị trí bán hàng)

Thu thập đầy đủ, đúng loại dữ liệu là bước đầu tiên để xây dựng cái nhìn toàn cảnh về nguồn nhân lực trong tổ chức.

3.2. Đo lường – Biến dữ liệu thành chỉ số có ý nghĩa

Dữ liệu thô sẽ không mang lại nhiều giá trị nếu không được chuyển hóa thành các chỉ số nhân sự (HR metrics) có thể đo lường và so sánh.

Quá trình đo lường cần được thực hiện liên tục, dựa trên dòng dữ liệu ổn định theo thời gian, thay vì những lần báo cáo rời rạc. Đồng thời, tổ chức cần thiết lập các mốc chuẩn (benchmark) để có thể đánh giá mức độ hiệu quả.

✅ Một số chỉ số quan trọng cần theo dõi:

Hiệu quả tổ chức: Dữ liệu về tỷ lệ vắng mặt, tỷ lệ nghỉ việc, thời gian tuyển dụng, tỷ lệ chuyển đổi ứng viên.
Cải tiến quy trình: Tổng hợp từ hiệu quả tổ chức và các chỉ số vận hành nhằm phát hiện điểm nghẽn trong quy trình nhân sự.
Hiệu quả vận hành nội bộ: Đo lường năng suất và tác động thực tế của các hoạt động nhân sự hằng ngày.

Việc đo lường chính xác giúp HR hiểu rõ hơn về hiệu quả tổ chức và phát hiện sớm những dấu hiệu cần cải thiện.

3.3. Phân tích – Từ dữ liệu đến chiến lược hành động

🔹 Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Đây là hình thức phân tích cơ bản nhất, giúp trả lời câu hỏi:

→ “Chuyện gì đã xảy ra?”

Nó tập trung vào việc tóm tắt và diễn giải dữ liệu trong quá khứ, nhằm xác định các hiện tượng đáng chú ý, như tỷ lệ nghỉ việc, mức độ gắn kết, xu hướng thăng tiến...

🔹 Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Giúp doanh nghiệp trả lời:

→ “Điều gì có khả năng xảy ra trong tương lai?”

Phân tích dự đoán sử dụng các mô hình thống kê và học máy (machine learning) để đánh giá các yếu tố trong quá khứ, từ đó dự báo những nguy cơ tiềm ẩn như:

Nhóm nhân sự nào có nguy cơ nghỉ việc cao
Bộ phận nào có khả năng sụt giảm hiệu suất trong quý tới

🔹 Phân tích theo quy định (Prescriptive Analytics)

Là bước phát triển tiếp theo của phân tích dự đoán, giúp trả lời câu hỏi:

→ “Chúng ta nên làm gì tiếp theo?”

4. Lợi ích của HR Analytics trong ra quyết định

Ra quyết định chính xác hơn – Dựa vào số liệu chứ không dựa vào cảm tính.
Dự đoán và phòng ngừa rủi ro nhân sự – Như nghỉ việc, hiệu suất giảm, mất gắn kết.
Tối ưu chi phí nhân sự – Đào tạo, tuyển dụng và giữ chân nhân tài đúng cách.
Nâng cao vai trò chiến lược của HR – Biến phòng nhân sự thành trung tâm dữ liệu phân tích con người.

Công ty AGS cảm ơn bạn đã dành thời gian để đọc bài viết này. Hy vọng bạn đã có được những thông tin bổ ích. Hãy tiếp tục theo dõi chúng tôi để cập nhật thêm nhiều thông tin cũng như cơ hội việc làm tại AGS nhé.