Visie: Hoe analytics HR-transformatie in een stroomversnelling brengt
Een werknemer vervangen is een kostbare zaak. Onderzoek van Oxford Research laat zien dat de gemiddelde kosten van het vervangen van een personeelslid een modaal bruto jaarsalaris bedragen.
Tel daarbij op dat daarmee ook moeilijk te vervangen vaardigheden en talenten verloren gaan, en je begrijpt waarom personeelsverloop in 2016 voor HR-managers één van de grote uitdagingen vormt. Nu het digitale tijdperk echt vorm krijgt en we constateren dat jonge werknemers zelden voor lange tijd bij een werkgever blijven, wordt voor veel organisaties de volgende fase in HR-transformatie interessant om deze problematiek het hoofd te bieden.
De eerste fase in digitale transformatie, die onder meer gekend wordt door de introductie van cloudtechnologie om kosten te verminderen en processen flexibeler en efficiënter te maken, heeft HR goed doorstaan. De volgende uitdaging wordt het laten zien hoe acties op personeelsmanagement strategische waarde voor de business als geheel kunnen bieden. Eén van de fundamentele onderdelen van deze volgende fase is het gebruik van HR-analytics, om bijvoorbeeld vast te stellen welke werknemers het beste presteren en wat er aan de hand is met afdelingen waar het personeelsverloop groot is. Harde data kunnen tonen om dit traditionele onderbuikgevoel te kunnen staven, is cruciaal om HR als strategische businesspartner te positioneren.
Maar ondanks de sprekende voordelen, maken veel HR-organisaties nog niet volledig van de mogelijkheden gebruik. Een recent onderzoek van het Chartered Institute of Personal Development (CIPD) en Workday wijst uit dat bijna alle HR-managers in het Verenigd Koninkrijk (92 procent) een analytics-programma draaien, maar dat slechts 7 procent voorspellende analysetechnieken gebruikt om daarmee de HR- en business-strategie te verbeteren. Deze discrepantie werd onlangs door Josh Bersin, Principal bij Bersin by Deloitte, in een webinar uitgelicht. Bersin geeft hierin aan dat vele HR-managers gefrustreerd raken door het gebrek aan waardering vanuit de organisatie tijdens het verzamelen en opschonen van data voor analytics-projecten. Dit verhindert voor HR progressie naar meer geavanceerde, voorspellende analysetechnieken.
Bersin gelooft ook dat vele HR-managers analytics niet als cruciaal voor het bedrijf zien en daarom zelf geen initiatieven ontplooien. Door de tijd die gemoeid is met het verzamelen van voldoende data om te analyseren, duurt het even voordat je inzichten kunt opdoen. De harde realiteit is dat analytics competitief voordeel op verschillende gebieden biedt, waaronder training, het aannemen van personeel en het ontwikkelen van medewerkers. Als je er niet mee bezig bent, dan kamp je met een flink nadeel ten opzichte van concurrenten die het wel toepassen.
Voor HR-managers die vertrouwen hebben in hun data en het ‘knelpunt’ aan durven pakken, zoals Bersin het beschrijft, zijn de voordelen van HR-analytics in potentie enorm. Refererend aan wereldwijd onderzoek, stelt Bersin dat HR-managers die gebruikmaken van analytics hun harde werk ruimschoots terugverdienen, recruitment-oplossingen ontwikkelen die een duidelijke impact hebben en relaties met de organisatie hebben die tweeënhalf keer gezonder zijn dan managers die niets met HR-analytics doen.
Het succes van zulke programma’s laat bij HR-leiders een honger groeien naar diepere analytische inzichten en het gebruik van voorspellende analysetechnieken, welke enorm van pas kunnen komen in het vaststellen van patronen en trends rond vraagstukken als personeelsverloop. Onderdeel van de volgende fase is dat managers in organisaties vragen als deze kunnen beantwoorden: Wie van mijn topwerknemers vertrekken komend jaar en hoeveel gaat het mij kosten hen te vervangen? In welke functies of afdelingen loop ik de hoogste risico’s op uitdiensttreding? Dit zijn kwesties waar voorspellende analysetechnieken kunnen helpen.
Simpel gezegd maken deze technieken gebruik van historische data en machine learning om voorspellingen te kunnen doen over wat er in de toekomst mogelijk gaat gebeuren. Hoewel big data en analytics binnen de zakelijke wereld al enige tijd modewoorden zijn, wordt pas sinds kort de waarde van de begrippen in de HR-praktijk gezien. Eén van de redenen hiervoor is dat deze capaciteiten rechtstreeks in HR-systemen worden ingebouwd en daardoor geen analytics-expertise vereisen om ze toegankelijk te maken. En misschien belangrijker nog, je kunt er bedrijfsbreed acties mee ondernemen.
Een grote uitdaging voor HR is de werkelijke waarde van analytics en de tastbare problemen die er mee opgelost kunnen worden inzichtelijk maken. Het delen van de waarde van analytics is belangrijk om de rest van de organisatie te overtuigen dat investeringen in HR-analytics technologie voordelen bieden aan de gehele organisatie. Hieronder kijken we naar twee specifieke voorbeelden van hoe analytics HR-leiders helpen om na te gaan denken over performance management en het gebruik van harde data om een betere businesspartner te worden:
Het ontdekken van de echte indicatoren voor presteren
In de zoektocht naar talentvolle werknemers en toekomstige businessmanagers, is het niet ongebruikelijk dat de scores van werknemers op een hogeschool of universiteit belangrijke indicatoren voor HR vormen. Sommige organisaties ontdekken echter met de hulp van HR-analytics dat de relatie tussen dit verleden en huidig presteren niet op hoeft te gaan voor het vaststellen van toekomstige toppresteerders, zo vertelt Bersin.
Wellicht is het verrassend dat de kwaliteit van cv’s (kijkend naar het aantal fouten hierin) en de ervaring van het werken in gerelateerde branches, belangrijker is dan onderwijsprestaties bij het vaststellen van toekomstig succes. Hoewel rekenschap gehouden dient te worden met eerdere prestaties op een hogeschool of universiteit, kan analytics de onderliggende factoren van presteren vaststellen en HR en de organisatie helpen de juiste beslissingen te maken, stelt Bersin.
Persoonlijkheid, popcorn en presteren
In de recente webinar Putting People Analytics to Work onderzoekt Bersin een aantal gebruiksscenario’s van HR-analytics. Zijn gelukkigere mensen ook betere verkopers? Presteren aantrekkelijke werknemers beter? Dit zijn voor HR-managers gevaarlijke aannames om te maken, maar op basis van de HR-analyses die werden gedaan bij een bioscoopketen, bleek het geluksniveau van werknemers wel degelijk verband te houden met de verkoop. Het lijkt heel logisch dat een tevreden, vrolijke werknemer meer popcorn verkoopt, maar alleen met de harde cijfers kan HR de organisatie adviseren over waar training en verdere begeleiding noodzakelijk zijn.
Vergelijkbaar is de case bij een fabrikant van verzorgingsproducten. In een industrie waar esthetiek een belangrijke rol speelt, liet analytics zien dat de beste verkopers degenen waren met het hoogste IQ en dat klanten geneigd zijn werknemers op te zoeken met de beste kennis van producten. Brains winnen het hier van beauty.
Hoewel geen enkel analytisch model 100 procent perfectie kan bereiken, hebben HR-managers meer aan een wetenschappelijke benadering dan aan natte vingerwerk. Begrip van factoren als waarom iemand bij een bedrijf blijft, hoe verschillende werkroosters invloed hebben op personeelsverloop of waarom bepaalde lijnmanagers met meer ziekte onder werknemers kampen dan anderen, leidt ertoe dat er betere beslissingen gemaakt worden. Deze inzichten kunnen HR helpen de besluitvorming van een organisatie naar een hoger niveau te tillen en zo een betere partner van de business te worden.
