Vat dit blogbericht samen met:
Workforce analytics wordt beschouwd als een gamechanger voor HR, maar uit een recent onderzoek van Deloitte blijkt dat slechts 8% van de bedrijven vindt dat hun organisatie sterk is in people analytics, terwijl 75% van de bedrijven het gebruik van people analytics essentieel acht. Dit toont de kloof aan tussen de behoefte aan en de implementatie van analytics binnen HR.
In het huidige competitieve en dynamische landschap worstelen HR-leiders met tal van uitdagingen: het beheren van complexe wervingsprocessen, het bevorderen van een betrokken werkomgeving en het meten van het succes van de geïnvesteerde inspanningen, en het verhogen van de productiviteit van medewerkers door de effectiviteit van hun bijscholingsprogramma's te meten.
Daarom is people analytics cruciaal voor zakelijk succes en elke toekomstige strategie, en is het de verantwoordelijkheid van HR om uit te groeien tot een strategisch expertisecentrum binnen moderne organisaties.
HR-analysetools kunnen op bewijs gebaseerd inzicht bieden in fundamentele vragen op gebieden zoals het nemen van betere aanwervingsbeslissingen, het verminderen van personeelsverloop en het verhogen van de betrokkenheid van medewerkers.
De grootste uitdaging voor bedrijven is hoe ze de gewenste capaciteit op het gebied van people analytics kunnen opbouwen.
In het huidige competitieve en dynamische landschap worstelen HR-leiders met tal van uitdagingen : het beheren van complexe wervingsprocessen, het bevorderen van een betrokken werkomgeving en het meten van het succes van de geïnvesteerde inspanningen, en het verhogen van de productiviteit van medewerkers door de effectiviteit van hun bijscholingsprogramma's te meten.
Data-analyse verwijst naar de verzameling technologieën, statistische technieken en processen die HR-medewerkers helpen bij het verzamelen van gegevens uit meerdere bronsystemen, het creëren van datamodellen om complexe logica op te bouwen en vervolgens de inzichten uit de HR-analyse op de meest effectieve manier te communiceren. Dit helpt HR betere beslissingen te nemen, wat leidt tot een hoger rendement op investeringen in personeel.
HR Analytics is een discipline binnen data-analyse. In HR verwijst data-analyse naar de verzameling technologieën, statistische technieken en processen die HR-medewerkers helpen om data uit meerdere bronsystemen te verzamelen, datamodellen te creëren om complexe logica op te bouwen en vervolgens de inzichten uit HR-analyse op de meest effectieve manier te communiceren. Een recent onderzoek van LinkedIn toont een enorme toename van 242% in de vraag naar data-analysevaardigheden van HR-professionals.
Houdt zich bezig met personeelsanalyse om HR te helpen betere beslissingen te nemen, wat leidt tot een hogere personeelsretentie en betere prestaties, en daarmee een beter rendement op investeringen in personeel.
Het HR Analytics-dashboard kan cruciale inzichten bieden om de bestaande HR-processen te verbeteren:
- Wat is de trend in het personeelsbestand per kwartaal/jaar op de verschillende locaties?
- Hoeveel kost het het bedrijf om nieuwe werknemers aan te nemen?
- Wat is de trend in personeelsverloop ten opzichte van de tijd die is verstreken sinds de laatste promotie?
- Welke demografische kenmerken van werknemers dragen bij aan topprestaties? (kwalificaties/woonplaats/ervaring bij een specifiek bedrijf)
- Hoeveel hoogpresterende werknemers verlaten de organisatie binnen een bepaalde periode, en welk percentage daarvan?
- Hoe hangt de teamprestatie samen met de diversiteit binnen het leiderschapsteam?
- Wat is de impact van competentieontwikkeling op de prestaties?
- Leidt een hoger individueel salaris tot betere individuele prestaties?
Maakt u zich zorgen over personeelsverloop binnen uw organisatie?
Leer hoe we voorspellende analyses gebruiken om te voorspellen welke werknemers waarschijnlijk zullen vertrekken, zodat we preventieve maatregelen kunnen nemen voordat het te laat is.
De data bevindt zich vaak in meerdere silo's binnen verschillende applicaties en systemen. De grootste uitdaging is dan ook hoe de data uit deze verschillende bronnen te integreren en tegelijkertijd de vereiste niveaus van dataveiligheid, -integriteit en -zuiverheid te waarborgen.
Fouten in de data hebben direct invloed op de kwaliteit van de inzichten die uit het analysemodel worden verkregen. Het is daarom cruciaal om deze stap zorgvuldig uit te voeren, zodat gebruikers kunnen vertrouwen op de kwaliteit van de HR-metrics die het model levert.
Anders zal het spreekwoordelijke "garbage in, garbage out" een negatieve perceptie creëren bij de belanghebbenden over de effectiviteit van analyses, waardoor de mogelijkheden tot uitbreiding worden beperkt.
Inzichten uit people analytics moeten via de meest effectieve kanalen worden gecommuniceerd, indien mogelijk in realtime, met behulp van best practices voor datavisualisatie en aantrekkelijke rapporten die een 360-gradenbeeld van de functie bieden – om de gewenste impact op de besluitvorming te creëren.
Dit vereist een geschikte oplossing voor gegevensbeheer met een krachtige engine die robuuste datamodellen kan creëren en snelle queryprestaties kan garanderen voor realtime rapportage.
1. De juiste mensen aannemen
Om te voorspellen wie waarschijnlijk goed bij de organisatie past. Extraheer belangrijke gegevens uit de bestaande personeelsgegevens – zoals demografische gegevens van kandidaten en hun arbeidsverleden (en identificeer aanvullende gegevens) – om nauwkeurige en betrouwbare voorspellingsmodellen te bouwen. Gebruik dit model op de cv's van de kandidaten om hen te beoordelen op basis van hun waarschijnlijkheid dat ze goed bij de organisatie passen.
2. Het bevorderen van een zeer betrokken personeelsbestand
Door middel van het meten van belangrijke gegevens uit medewerkersonderzoeken, gamificatie, medewerkersevenementen en deelname aan activiteiten, en suggestieboxen, kan een "geluksquotiënt" worden verkregen. Dit helpt de organisatie te bepalen op welke gebieden meer geïnvesteerd moet worden om de betrokkenheid en loyaliteit van medewerkers te vergroten.
3. Het behouden van waardevolle werknemers ondanks het risico op vertrek
Volgens AmericanProgress.org kunnen de kosten voor het vervangen van een werknemer meer dan 200% van hun jaarsalaris bedragen. Datawetenschappers kunnen machine learning-modellen trainen op bestaande kandidatendatabases, en zeer nauwkeurige en betrouwbare modellen kunnen worden ingezet om waardevolle werknemers met een hoog risico op vertrek te identificeren en te waarschuwen. Hierbij worden algoritmen voor associatieve regelmining gebruikt om clusters te identificeren, oftewel werknemers die overeenkomen met het profiel van eerdere vertrekkers. Inzicht in vertrek op basis van geslacht, salaris, leeftijd en aanwervingscohort is mogelijk. Bekijk ons product -Early Warning System - voor meer informatie.
4. Productiviteitsverhoging
Door bruikbare modellen te ontwikkelen om de productiviteitskloven te voorspellen, de oorzaken te analyseren zoals groeiende capaciteiten, personeelsverloop, gebrek aan training, enz., en de kracht van prescriptieve analyses te benutten om HR-managers te helpen de touwtjes in handen te houden en proactief in te spelen op de toekomstige personeelsbehoeften en de volgende belangrijke vragen te beantwoorden.
- Wie zal naar verwachting beter presteren?
- Waar zijn de benodigde investeringen/opleidingen?
- Wie zijn de toekomstige leiders?
- Welk type mentorprogramma is het meest geschikt voor elk segment?
Amway gebruikte bijvoorbeeld analyses om de meest geschikte kandidaten te vinden in interne vacatures. Zo kon Amway een kandidaat aannemen die twee niveaus lager in de organisatiehiërarchie stond dan de gewenste functie. Zijn gedrag en prestaties wezen uit dat hij perfect geschikt was voor de functie, waarna hij werd gepromoveerd.
Om ervoor te zorgen dat analytics op de gewenste manier wordt gebruikt, mag het niet louter als een investering in technologie worden beschouwd. Het kan vaak een grootschalige en fundamentele verschuiving in het paradigma en de cultuur van de organisatie vereisen. Het ontwerp moet best practices integreren. De oplossingsontwikkelaars moeten eerst begrijpen welke inzichten de HR-managers nodig hebben – elke organisatie is anders. Het doel van analytics zal mislukken als het geen antwoord geeft op de vragen die zij zoeken.
Ze moeten beoordelen welke technologie het beste aansluit bij hun behoeften – door inzicht te krijgen in de technische vaardigheden van de gebruikers en op welke platforms de inzichten zullen worden gebruikt. Overweeg om de rapporten (met hyperlinks) en dashboards direct in de gebruikersportalen te integreren, zodat gebruikers de analyses direct bij de hand hebben. Gezien de gewenste snelheid en flexibiliteit bij het nemen van beslissingen, moeten organisaties ook zorgen voor een sterke governance om de toegang tot cross-functionele data te controleren. Dit helpt om risico's te beperken en een verantwoorde implementatie van deze technologie te garanderen.
De dynamiek in het bedrijfsleven verandert snel. Proactieve besluitvorming, ondersteund door analyses, is essentieel. Anders lopen organisaties het risico achterop te raken. Om de concurrentie voor te blijven, moet u op de hoogte zijn van de laatste trends in data-analyse. Het is belangrijk te begrijpen hoe de veranderingen uw bedrijf beïnvloeden en hoe uw concurrenten deze inzetten om succes te behalen.
Verhoog uw rendement op HR-analyses.
Bent u op zoek naar een conceptueel kader, methodologie en tools voor het beheren van HR-analyses? Lees dan verder.
Door de beste praktijken in het ontwerpen van vroegtijdige waarschuwingssystemen toe te passen, gebruiken we ons raamwerk voor het beheren van audits, foutafhandeling en planning om de efficiëntie te volgen aan de hand van realtime personeelsanalyses, waardoor inzicht in de kosten wordt verkregen. We hebben samengewerkt met toonaangevende bedrijven om geavanceerde HR-oplossingen te leveren en hen te helpen inzicht te krijgen in de gehele cyclus van werving tot pensionering.
Onze oplossing helpt u bij het analyseren van het waarom en wanneer van verschillende parameters, zodat u elke keer betere beslissingen kunt nemen.
Laat het ons weten, dan plannen we graag een demonstratie voor u in .