Afghanistan
HR analytics geeft HR-managers de mogelijkheid om meer dan ooit de impact van HRM op de business te meten en in kaart te brengen aan welke human capital knoppen gedraaid moeten worden om de gewenste resultaten te bereiken. HR analytics is daarom niet meer weg te denken is uit het human resources vak, stellen experts van Hamstra & Partners en Mercer.
De twee experts, Joyce Prins, Associate Partner bij Hamstra & Partners en David Osborne, Financial Services Leader bij Mercer, zeggen dat wanneer data succesvol als onderbouwing van alle beslissingen kunnen dienen, de subjectiviteit uit de discussie kan worden gehaald, met als gevolg dat er betere besluiten kunnen worden genomen. Dit geldt voor operationele thema’s, maar zeker ook voor strategische onderwerpen.
Zowel Prins als Osborne benadrukken echter het feit dat HR analytics veel meer is dan het vastleggen van gegevens alleen. Het gaat verder dan HR metrics. Juist het leggen van verbanden tussen de gegevens en signaleren van correlaties met businessdoelstellingen en resultaten, maakt dat de data-analyses een toegevoegde waarde hebben. Juist voor HR en daarmee voor de hele organisatie.
Daarmee kan bijvoorbeeld de keuze voor een kostbaar Leadership Development Program worden onderbouwd. Verbanden die voorheen niet zichtbaar waren, worden dat wél waardoor HR haar strategische keuzes kan onderbouwen. En met de inzichten die voortkomen uit HR analytics krijgt een organisatie een beeld van de stuurmogelijkheden waarmee ze haar bedrijfsstrategie kan realiseren. Achteraf kan bovendien het effect ervan in kaart worden gebracht, waardoor duidelijk wordt in welke mate de HR-inspanningen bijdragen aan het totale rendement van de organisatie.
Verbanden tonen nieuwe inzichten
Toch staat niet elke HR-professional te juichen om de komst van HR analytics, zo blijkt in de praktijk. Prins: “Het betekent extra werk voor HR om data aan te leveren en te valideren en ook hebben niet alle HR-professionals affiniteit met data-analyse. Maar ineens is de business ook geïnteresseerd in de data en gebruikt deze om beslissingen te nemen. Saillant detail is bovendien dat het HR zelf is die rapporteert over de effectiviteit van andere HR-collega’s en die van de business. En ook binnen de board, waar de HR Business Partner/CHRO het gesprek voert over de verkregen inzichten, wordt ineens duidelijk dat de prestaties van bijvoorbeeld de Chief Sustainability Officer maar matig zijn.”
Ze vervolgt: “Ineens wordt transparant wat er in welke bedrijfsonderdelen gebeurt op het gebied van personeel en prestaties. Data liegen niet.”
Toch blijft de interpretatie van de data wel degelijk een kwetsbaar onderdeel van HR analytics, zegt Prins. “Een correlatie tussen twee variabelen zegt nog niet per definitie iets over het causaal verband ertussen. Te snelle conclusies kunnen beslissingen dan ook schaden. Maar hoe het ook zij: het leggen van verbanden levert veel op. En dus zal HR in een organisatie die werkt met HR analytics geregeld om de tafel zitten met bijvoorbeeld de CFO.”
Feiten die dan de revue kunnen passeren zijn: Wat beïnvloedt de ‘billable rate’ van medewerkers? En wat heeft invloed op de inkomsten van de organisatie? Prins: “Zeker in grotere ondernemingen, met diverse landenorganisaties, loont het om de cijfers naast elkaar te leggen. Immers, hoe meer data, des te betrouwbaarder en talrijker de inzichten.”
Een integraal overzicht
“HR analytics hoeft niet ingewikkeld te zijn,” legt David Osborne uit, die binnen Mercer klanten adviseert bij ‘site selection’, oftewel het bepalen van locaties voor (hoofd)kantoren van bedrijven. Ook hij zet hiervoor HR analytics in. Osborne: “Waarom opende Microsoft in 1978 een kantoor in Redmond, Washington en niet in Albuquerque, New Mexico, waar de startup zijn oorsprong vond? Omdat de oprichters na onderzoek concludeerden dat ze in Seattle makkelijker aan software engineers konden komen en omdat het levensonderhoud en vastgoed in Sillicon Valley te duur waren.”
Het is die manier van denken die volgens Osborne kenmerkend is voor HR analytics. “Zorg ervoor dat je informatie verzamelt waarmee je het volledige veld kunt overzien en daarmee de juiste beslissingen kunt nemen.” De adviseur gebruikt zelf ook HR analytics om voor klanten de juiste kantoorlocaties te bepalen, inclusief een bijpassend wervingsbeleid. “We calculeren per locatie de total cost of company, ofwel het totale bedrag dat een bedrijf uitgeeft aan het salaris van medewerkers. Dat is inclusief premies, bonussen, secundaire arbeidsvoorwaarden, belastingen, enzovoorts. Maar we kijken per locatie ook naar variabelen die van invloed zijn op uitstroom en instroom van personeel. Wat zijn de groeiambities van een bedrijf? Hoe zit het met de interne mobiliteit? Het verloop?”
En dan kan ineens uit de analyses blijken dat een bedrijf dat honderd nieuwe medewerkers per jaar wil inzetten op een nieuwe locatie, veel meer mensen dan dat moet aannemen om aan die gewenste aantallen te komen. Verwacht verloop, promoties, uitval. Alles wordt met behulp van HR analytics meegenomen, waardoor een duidelijk overzicht met bijbehorende prognoses ontstaat.
Duiding in perspectief
Hoe uitgebreider de datasets, hoe accurater de duiding. “Mits een bedrijf de juiste vragen weet te stellen,” benadrukt Osborne. Blindstaren op de data heeft geen zin. Gegevens krijgen pas betekenis als een bedrijf ze gebruikt om vragen te beantwoorden. En die vragen komen weer voort uit de strategie. Dat is waar de duiding van HR analytics mee staat of valt.
Maar duiding moet altijd in perspectief worden geplaatst. Zeker wanneer het data betreft die afkomstig zijn uit verschillende landenorganisaties. “Een cijfer zegt in zo’n geval op zich nog niets”, legt Osborne uit. “Je kunt de data alleen maar duiden wanneer je de lokale markt kent. Oftewel: je moet eerst de buitenwereld goed begrijpen voordat je de interne data kunt interpreteren.” Zo kan het lijken dat een kantoor in Spanje een laag vrijwillig verloop heeft van slechts drie procent. Maar als tegelijkertijd ook bekend is dat de werkloosheid in het land hoog is, dan komt dat lage verloop ineens in een heel ander daglicht te staan.
Aan de slag met HR analytics
Voor HR-afdelingen die met analytics aan de slag willen, heeft Prins tot slot nog wel wat tips. “Start met een goede governancestructuur. Dat wil zeggen dat voor alle partijen duidelijk moet zijn wie welke rol op zich neemt in het hele proces van data-analyse. Wie is verantwoordelijk voor de kwaliteit? Wie bepaalt de definities? Wie stelt de lijst van variabelen op?”
Daarnaast adviseert ze organisaties om gebruik te maken van één databron. “Eerst de systemen en processen, dan de rest. Zorg er ook voor dat je mensen verantwoordelijk maakt voor de kwaliteit van de data. En word ‘vrienden’ met IT en Finance. HR heeft deze afdelingen nodig, en omgekeerd. Die relatie moet goed zijn.”
Een volgende tip is om het ‘verhaal’ te vertellen aan medewerkers – liefst op een eenvoudige en toegankelijke manier – en dit ‘gelikt’ te presenteren. Het gevaar is immers om te verzanden in bergen data waardoor het voor relatieve buitenstaanders niet meer duidelijk is wat nu de boodschappen zijn. Prins: “Breng het verhaal met de cijfers terug naar een paar hoofdlijnen en zorg ervoor dat de presentatie er goed en helder uitziet. En vergeet niet om in het verhaal altijd de relatie te leggen met businessdoelstellingen en -resultaten.”
Tot slot is het van belang dat het bedrijf én de medewerkers ervan uit kunnen gaan dat hun data in vertrouwde handen zijn. Prins: “Dataprivacy, een goede kwaliteit van de data en bovenal het laten zien van de strategische mogelijkheden die HR analytics biedt voor de business: dat is wat HR de organisatie moet kunnen bieden, wil het HR analytics tot een succes kunnen maken. Want zoals gezegd gaat HR analytics veel verder dan HR alleen. Het is een instrument waar de hele business voordeel uit kan halen.”
Gerelateerd: Vier succesfactoren voor toepassen van HR analytics en reporting.
