Proceedings of the International scientific and practical conference ―Synergy of Modern Science and Education‖ (June 12-14, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – New York, USA, 2026. - 145 p.

28 Аналітика навчання Оцінка результативності навчання Зростання ефективності на 30 % Performance Analytics Контроль продуктивності праці Підвищення продуктивності на 28 % Retention Analytics Прогнозування звільнень Зниження плинності кадрів на 25 % Дані таблиці свідчать про те, що HR-аналітика є одним із найважливіших інструментів стратегічного контролінгу персоналу, який забезпечує підвищення ефективності управління людськими ресурсами на всіх етапах життєвого циклу працівника. Використання аналітичних технологій дозволяє перейти від інтуїтивного управління до прийняття рішень на основі даних (Data- Driven HR Management), що особливо актуально в умовах цифровізації бізнес-процесів. Найбільший ефект серед досліджуваних напрямів демонструє рекрутинг-аналітика, яка забезпечує скорочення часу найму персоналу на 40 %. Такий результат досягається завдяки автоматизованому пошуку кандидатів, аналізу резюме, використанню алгоритмів штучного інтелекту та прогнозуванню успішності майбутніх співробітників. Для підприємств це означає зменшення витрат на підбір персоналу та швидше закриття вакансій. Друге місце за рівнем результативності займає аналітика адаптації персоналу, яка дозволяє скоротити період інтеграції нових працівників на 35 %. Використання цифрових платформ адаптації та систем моніторингу прогресу новачків сприяє швидшому входженню працівників у робочий процес, що позитивно впливає на продуктивність праці та рівень їх залученості. Аналітика навчання персоналу забезпечує підвищення ефективності навчальних програм на 30 %. Це свідчить про важливість використання сучасних LMS-платформ, які дозволяють формувати індивідуальні траєкторії розвитку працівників та оцінювати результативність інвестицій у навчання. Важливу роль у системі стратегічного контролінгу відіграє Performance Analytics, яка забезпечує підвищення продуктивності праці на 28 %. Завдяки аналізу KPI, показників результативності та ефективності роботи працівників підприємство отримує можливість оперативно коригувати кадрову політику та вдосконалювати систему мотивації. Особливе стратегічне значення має Retention Analytics, яка спрямована на прогнозування звільнень і дозволяє знизити плинність кадрів на 25 %. Використання предиктивних моделей допомагає своєчасно виявляти працівників із високою ймовірністю звільнення та розробляти заходи щодо їх утримання. Найбільш відчутний економічний ефект реалізується у сфері рекрутингу, завдяки впровадженню автоматизованого аналізу резюме та застосуванню AI-алгоритмів, які дозволяють зменшити час закриття вакансій на 40 %. У паралель застосування Retention Analytics сприяє збереженню ключових працівників завдяки своєчасному виявленню ризиків їх звільнення (табл. 2). Таблиця 2. Порівняння традиційного та цифрового підходів до HR-контролінгу Параметр Традиційний підхід Цифровий HR-контролінг Джерела даних Звітність та статистика Big Data, HRIS, ERP Аналіз Ретроспективний Предиктивний Частота оновлення Щоквартально У реальному часі Прийняття рішень Реактивне Проактивне Точність прогнозів Середня Висока Дані таблиці 2 демонструють суттєву еволюцію системи HR-контролінгу під впливом цифрової трансформації бізнесу. Перехід від традиційного до цифрового підходу характеризується зміною джерел інформації, методів аналізу, швидкості обробки даних та механізмів прийняття управлінських рішень. Ці зміни формують нову модель управління людськими ресурсами, засновану на використанні великих масивів даних, аналітичних платформ та прогнозних алгоритмів. У традиційній системі HR-контролінгу основними джерелами інформації виступають статистична звітність, кадрова документація та бухгалтерські дані. Такий підхід забезпечує лише фіксацію вже здійснених подій та не дозволяє оперативно реагувати на зміни кадрової ситуації.