People Analytics is een van de belangrijkste instrumenten voor modern HR- en bedrijfsmanagement. Doordat het een systematische analyse van medewerkersdata biedt, kunnen bedrijven er beter onderbouwde beslissingen mee maken over bijvoorbeeld employee experience en loopbaanontwikkeling. Het biedt niet alleen inzicht in performance, maar helpt het bedrijven ook om de bedrijfscultuur toekomstbestendig te maken.
Voorwaarde voor betrouwbare data-analyses
People Analytics verandert fundamenteel de manier waarop bedrijven beslissingen nemen, omdat het de samenhang tussen cultuur en het succes van een bedrijf meetbaar maakt. Een belangrijke voorwaarde is integratie met de People Science methode: deze aanpak onderzoekt op een wetenschappelijke manier wat werknemers in de huidige arbeidswereld denken en voelen, hoe ze zich gedragen, hoe ze leren, contacten leggen en zich verder ontwikkelen.
People Science combineert organisatiepsychologie, HR-praktijk, zakelijk inzicht en systeemdenken. Het doel is om inzichten te verwerven die binnen het hele bedrijf kunnen worden gebruikt om de werkomgeving te verbeteren. People Science ligt aan de basis van datagestuurde besluitvorming en maakt dit niet alleen toegankelijk voor HR, maar voor alle leidinggevenden. In combinatie met moderne AI-tools is het bruikbaar voor alle besluitvormers, omdat het vragen in natuurlijke taal beantwoordt, resultaten op begrijpelijke wijze presenteert en zo sneller inzichten biedt, die relevant zijn voor het nemen van actie. HR-experts hebben bij het gebruik van AI-ondersteunde tools geen data-science expertise meer nodig, omdat dit al geïntegreerd is.
De zwakke plek wegnemen
Het struikelblok dat veel bedrijven over het hoofd zien of er niet daadkrachtig genoeg mee omgaan, is de enorme hoeveelheid data die je verzamelt met People Analytics. Wanneer het daarbij blijft, schiet People Analytics zijn doel voorbij, omdat er te veel ruimte is voor interpretaties en mogelijke acties, zonder dat de juiste context duidelijk is. De vraag naar de juiste beslissing en passende maatregelen die voor de gewenste veranderingen zorgen, blijft dan onbeantwoord.
Wanneer People Analytics gebaseerd is op People Science, gaat het om méér dan alleen het aanleveren van cijfers. Het geeft inzicht in menselijk gedrag, wat de betekenis van de analyses verbetert. De data uit werknemersonderzoeken wordt op één platform gekoppeld aan relevante parameters, zoals motivatie, betrokkenheid en prestaties. Hierdoor kunnen de ontwikkeling van medewerkers en het personeelsverloop beter worden gestuurd, maar worden vooral verbanden en trends vroegtijdig herkend, prognoses gemaakt en gerichte acties genomen. En benchmarkgegevens geven de optie resultaten binnen de organisatie beter te duiden, wat belangrijk is omdat trends in betrokkenheid altijd moeten worden bekeken in relatie tot met de branche en de concurrentie, om prioriteiten en beïnvloedende factoren correct te kunnen wegen. Kortom: bij People Analytics gaat het niet om het louter verzamelen van zoveel mogelijk gegevens, maar om het gericht identificeren en aanpakken van de belangrijkste uitdagingen in een bedrijf.
Beter inzicht in de realiteit
Een praktijkvoorbeeld laat zien hoe People Analytics beter onderbouwde beslissingen mogelijk maakt. Bij een op zichzelf staand werknemersonderzoek waaruit blijkt dat de tevredenheid van medewerkers over de beloning laag is, trokken managers de conclusie dat salarisverhogingen een oplossing zou zijn. Maar People Science bood het doorslaggevende verband. Betere, meer transparante communicatie was belangrijker. Een blik op de benchmark liet zien dat de parameter ‘tevredenheid over de beloning’ ook daar een lage waarde vertoont. De conclusie: pas door middel van op data gebaseerde contextualisering worden de werkelijke oorzaken zichtbaar, zodat de juiste maatregelen gerichter kunnen worden genomen.
Cultuur als meetbare factor voor performance
People Analytics biedt nog een ander voordeel: de cijfers laten zien welke invloed de bedrijfscultuur heeft op de prestaties en daarmee op het succes van de organisatie. Dergelijke analyses kunnen ook helpen bij het leveren van overtuigingskracht die HR-managers nodig hebben, wanneer het topmanagement of andere leidinggevenden moeten worden aangehaakt om concrete maatregelen die de werknemerservaring kunnen verbeteren, door te voeren.
Pas wanneer er op basis van People Analytics data en analyses worden gedeeld die betrekking hebben op de bedrijfsprestaties, gaan directeuren en bestuursleden serieus luisteren. Een voorbeeld hiervan is het omzetten van het huidige aantal medewerkers in toekomstige productiviteit: hoe beïnvloedt het voorspelde aantal medewerkers in het lopende kwartaal de bedrijfsprestaties van de komende twee jaar? Zulke inzichten geven leidinggevenden beter inzicht in de realiteit binnen het bedrijf, in plaats van dat ze alleen kijken naar de potentiële effecten van externe trends en factoren.
Maar het potentieel van People Analytics wordt niet altijd meteen onderkend door het topmanagement. Vaak gaat het er in eerste instantie om, geloofwaardigheid en vertrouwen op te bouwen door middel van snelle successen met meetbare resultaten. In wezen biedt People Analytics waardevolle inzichten op de volgende gebieden, waarbij eenvoudige data-analyse als ‘verplicht’ en voorspellende analyse als ‘optioneel’ kan worden beschouwd
- Gegevens over het personeelsbestand: cijfers over indiensttredingen, personeelsverloop en het aantal medewerkers
- Analyses van de betrokkenheid, d.w.z. hoe gemotiveerd zijn de medewerkers en hoe staat het met de reputatie van het bedrijf in de ogen van het personeel
- Analyses van de verbanden tussen betrokkenheid en prestaties
People Analytics komt pas echt tot zijn recht wanneer analyses worden gekoppeld aan mogelijke gevolgen, om daaruit concrete aanbevelingen af te leiden. Het doel is om uit data bruikbare, begrijpelijke aanbevelingen af te leiden, bijvoorbeeld om de prestaties en motivatie te verhogen, succesvolle teamstructuren op te bouwen of bepaalde vaardigheden van medewerkers te verbeteren. Enkele voorbeelden: hoe kunnen medewerkers met wisselende prestaties worden ondersteund, zodat hun prestaties verbeteren? Hoe kunnen medewerkers met solide prestaties worden ontwikkeld tot toptalenten? In beide gevallen is het belangrijk om de factoren voor een grotere betrokkenheid te identificeren en passende maatregelen te nemen. Het is hierbij belangrijk om een gerichte aanpak te volgen: in plaats van veel initiatieven tegelijk te starten, is het beter om je te concentreren op een paar kerngebieden. Dat leidt tot meetbare effecten en daarmee tot vertrouwen en acceptatie in het hele bedrijf.
Het gebruik van AI in People Analytics
AI heeft People Analytics aanzienlijk vereenvoudigd – je hoeft geen data-expert meer te zijn om betrouwbare inzichten te verkrijgen. De technologie maakt het mogelijk om grote hoeveelheden data te analyseren en datasets te integreren, waardoor HR-afdelingen vooruitziender, pro-actiever en sneller kunnen werken.
HR-teams kunnen zich concentreren op strategisch belangrijke analyses en sneller handelen, omdat repetitieve, tijdrovende evaluaties worden geautomatiseerd.
Ondanks alle euforie over de voordelen van AI is het belangrijk te benadrukken dat verantwoord en ethisch gebruik van AI cruciaal is – vooral als het gaat om gevoelige personeelsgegevens. Gegevensbescherming, betrouwbaarheid en regelmatige controle van de analyses zijn basisvoorwaarden. Om ervoor te zorgen dat People Analytics niet alleen efficiënt, maar ook mensgericht wordt ingezet, moet steeds opnieuw worden gecontroleerd of de inzichten van AI correct, relevant en onbevooroordeeld zijn.
