Manajemen tenaga kerja adalah tugas yang sangat berat dan adanya aplikasi Workforce Management (WFM) dapat membantu merencanakan, mengelola, dan memantau data karyawan yang besar jumlahnya. Manajemen tenaga kerja ada yang ditawarkan dalam bentuk software atau SaaS (Software as a Service), dan dirancang untuk mendukung operasional organisasi sehari-hari. Fiturnya mencakup sistem informasi karyawan, penjadwalan, penempatan, monitoring waktu, kehadiran, penggajian dan mengatur cuti. Solusi sistem ini menawarkan otomasi proses, pengaturan yang efisien, serta memastikan kesehatan dan keselamatan kerja karyawan.

Software manajemen tenaga kerja menjadi platform yang mampu melakukan analitik menggunakan algoritma yang diterapkan pada data karyawan yang besar, untuk mendapatkan wawasan tentang tenaga kerja dan memprediksi, merencanakan, mengelola bakat atau potensi karyawan yang ada. Analitik tenaga kerja dapat diprogram dan diterapkan untuk keperluan rekrutmen, retensi dan manajemen karyawan. Apa saja langkah yang bisa diterapkan departemen SDM dalam meningkatkan kinerja dengan analitik Workforce Management? Berikut ini beberapa contoh penerapan dan manfaatnya.

• Memeriksa resume, informasi pelamar dan membuat daftar kandidat otomatis.
• Mencari dan menemukan calon kandidat yang serupa dengan contoh kandidat terbaik yang sudah ada.
• Menghindari pengambilan keputusan yang bias gender saat mencari kandidat.
• Mengurangi biaya pengawasan dan biaya rekrutmen dengan sistem otomasi. 
• Mendorong karyawan untuk melaporkan masalah kesehatan dan keselamatan kerja.
• Menetapkan tolok ukur kinerja dan lacak kinerja karyawan untuk mengukur potensi masa depan mereka sehingga fasilitas atau dukungan dapat diberikan.
• Mengidentifikasi adanya kesenjangan keterampilan pada karyawan sehingga pelatihan atau dukungan yang tepat dapat ditawarkan untuk meningkatkan kepuasan karyawan.
• Menentukan persyaratan dan spesifikasi yang menghasilkan karyawan berkinerja tinggi.

Pada saat rekrutmen, sejumlah pertanyaan diberikan kepada kandidat untuk mengumpulkan data tentang latar belakang, pengalaman, dan preferensi kandidat, seperti tunjangan, gaji, peluang karir, dan kesempatan pelatihan. Perusahaan yang menggunakan alat analitik tenaga kerja dapat menetapkan karyawan seperti apa yang mereka butuhkan untuk peran tertentu, sehingga nantinya dapat lebih memahami faktor apa yang dapat menarik kandidat potensial agar bergabung dengan perusahaan.

Sistem analitik tenaga kerja dapat dimanfaatkan untuk mengatasi retensi karyawan. Retensi adalah upaya perusahaan untuk mempertahankan karyawan yang potensial agar tetap loyal. Perusahaan tentu saja ingin mengatasi perputaran karyawan yang tinggi terutama di beberapa posisi yang penting. Melalui penggunaan aplikasi analitik, data dan algoritma digunakan untuk menganalisis data rekrutmen, riwayat promosi, masa jabatan, peran, kinerja, gaji, peran pekerjaan, dan mengukur tingkat keterlibatan karyawan.

Aplikasi analitik tenaga kerja mencari faktor atau indikator yang punya pengaruh kuat terhadap keinginan seorang karyawan untuk keluar atau meninggalkan perusahaan. Misalnya, karyawan yang kurang berinteraksi secara sosial akan memiliki tingkat keinginan untuk keluar yang lebih tinggi. Mengidentifikasi faktor-faktor ini memungkinkan perusahaan untuk mengambil tindakan dan membenahi situasi agar mengurangi tingkat perputaran karyawan.

Untuk menerapkan analitik tenaga kerja ke dalam sistem, manajemen harus mulai dengan beberapa hal mendasar seperti menentukan masalah tenaga kerja atau hal apa yang ingin atau perlu diatasi oleh organisasi. Ini akan membantu menentukan data dan model statistik apa yang diperlukan. Kemudian tentukan informasi apa atau analisis apa yang dibutuhkan manajemen untuk membuat keputusan tentang masalah tersebut. Tentukan standar tolok ukur atau data perbandingan serta bagaimana cara menganalisis. Manajemen harus memahami korelasi dari apa yang diukur dan dianalisis.

Misalnya manajemen akan melakukan analisis masalah tentang tingkat kepuasan karyawan dengan kesenjangan keterampilan. Analisis dilakukan dengan mengumpulkan data statistik  karyawan yang tidak mengikuti pelatihan dan mengikuti pelatihan, serta melakukan survei, studi perbandingan dan mencari korelasi. Dari sini akan ditemukan apakah kepuasan karyawan lebih tinggi bagi mereka yang telah menyelesaikan pelatihan dan lebih rendah bagi mereka yang tidak menyelesaikan pelatihan.

Dengan Machine Learning, analitik tenaga kerja juga dapat membuat prediksi menggunakan informasi historis. Analitik tenaga kerja prediktif ini untuk membantu perusahaan memahami apa yang mungkin terjadi di masa depan, baik itu risiko ketenagakerjaan maupun hasil positif dari rekrutmen atau program pelatihan. Perusahaan mampu meningkatkan kinerja menggunakan analitik Workforce Management dengan mengidentifikasi faktor-faktor penyebab kegagalan atau kesuksesan tenaga kerja dan menemukan cara terbaik mengatasi masalah ketenagakerjaan.**