サイダス の 吉田真吾（@yoshidashingo）です。
最近自分の中でも盛り上がりつつあるピープルアナリティクスについてセッションを聞いてきました。投資もその効果もアメリカでは順調に成長してるようです。
HR Tech Market Landscape People Analytics
- Speaker: Stacia Garr / Co-Founder & Principal Analyst (RedThread Research)
The people analytics space is growing rapidly with a dramatic increase in the number of people coming into the field and the number and types of vendors in the market. Based on new 2019 research on people analytics vendors Stacia Garr will provide an overview of the market focusing on how it has changed in the last 18 months. She&rsquo ll also review the types of vendors in the market the capabilities they offer and what buyers most need to know about them. You&rsquo ll leave with newly found knowledge about different technologies and how they have been utilized successfully.
アジェンダ
- People Analyticsと市場の定義
- 市場概況
- ベンダーが提供しているもの
- 対処すべき課題
People Analyticsの定義
統計情報やテクノロジーを使って、人々のビジネス活動に関するデータを分析すること
People Analyticsのテクノロジー市場
- データ利用者
- インタラクティブで複雑な分析：全体的なインサイト分析
- ときどき行う分析：蓄積的なインサイト分析
- データ所有者
- インタラクティブで複雑な分析：対象を絞ったインサイト分析
- ときどき行う分析：スナップショット的なインサイト分析
市場参加者：PAベンダー
- 年々増加
- 2019年現在、ベンダーは 86 社
市場規模：PAテクノロジー市場の顧客成長率
- 2016→2017： 16%
- 2017→2018： 60%
市場規模：PAテクノロジー市場の収益成長率
- 2016→2017： 80%
- 2017→2018： 420% (!!!)
導入企業の従業員規模
- 1-99：5%
- 100-500：12%
- 501-1,000：16%
- 1,001-10,000：19%
- 10,001-25,000：18%
- 25,001-50,000：14%
- 50,001-more：16%
導入企業の業種
- 金融/銀行/保険： 54%
- IT系： 49%
- ヘルスケア： 43%
- プロフェッショナルサービス(コンサル、B2B)： 38%
- 医療医薬品/生命科学： 22%
ベンダーが支援している顧客の課題
特定のタレント管理に関する答えを提供する
- 従業員エンゲージメント・従業員体験関連： 17%
- 従業員のパフォーマンス・生産性向上関連： 15%
- 従業員の定着・離職・離職率関連： 12%
- ダイバシティ＆インクルージョンや不平等の解消関連： 9%
機能性・能力の強化
- 異なるデータを利用可能にする： 12%
- 予測機能の提供： 10%
サポート対象
- 従業員エンゲージメント： 60%
- ダイバシティ＆インクルージョン： 54%
- 従業員体験： 43%
- リーダーシップ能力開発： 41%
- パフォーマンス管理： 41%
サポート対象外の傾向にある分野
- 労働市場分析： 62%
- 労働者の獲得： 54%
- 労働者の選定： 46%
- 従業員のブランディング： 46%
- 福利厚生： 41%
三大実装課題
- セキュリティ、法対応、プライバシーとリスク対応
- データへのアクセス、収集、組み込み
- データの質や完全性
主な利用ユーザー：人事担当およびPeople Analytics専門家
- 人事リーダー組織： 84% (86% ※将来予測)
- People Analytics専門組織： 78% (78%)
- 人事系外部パートナー： 76% (89%↑↑↑)
- People Analyticsリーダー： 76% (78%)
- 役員レベル： 58% (86%↑↑↑)
- 管理者： 58% (81%↑↑↑)
- ビジネスリーダー： 57% (57%)
- 運用チーム： 33% (50%)
- 経理チーム： 30% (26%)
- 従業員本人： 28% (54%↑↑↑)
- 情報システム部門： 19% (26%)
- 外部委託業者・派遣社員： 11% (23%↑↑↑)
データの入手元
- HRシステム/HRコア： 89% (65%)
- 従業員/候補アンケート： 76% (68%)
- タレントマネジメントシステム： 56% (78%↑↑↑)
- 教育システム(LMS)： 50% (75%↑↑↑)
- 採用系システム： 33% (70%↑↑↑)
- 福利厚生システム： 33% (68%↑↑↑)
- 業務システム： 32% (68%↑↑↑)
- 認識システム： 27% (51%↑↑↑) ←「認識システム」が具体的に何を指してるか不明
- 会計システム： 24% (51%↑↑↑)
- その他： 24% (25%)
- SFA(販売システム)/CRM(顧客管理システム)： 19% (57%↑↑↑)
- 外部の労働市場： 14% (46%↑↑↑)
差別化ポイント
- 使いやすさ
- 拡張性・柔軟性
- カスタマイズ性
- 実装の速さ
差別化できる実装の速さとはどのくらい？
- 1ヶ月以内： 44%
- 1−3ヶ月以内： 50%
- 3-6ヶ月以内： 6%
差別化ポイントへの対処方法
障壁への対応
- 異なるデータソースを簡単にまとめられるようにする
- プライバシー、セキュリティ、コンプライアンスや信頼性に配慮する
新しいインサイトの提供
- 受動的なデータ収集 (アンケートなど行わなくても自動的にデータが発生し集まるようにする)
- 高度に洗練された言語分析
人間的に
- コミュニティや集団知を活用する
- 価値の浸透・伝搬に必要なストーリーテリング能力の組み込み
