Binnen organisaties is HR Analytics een thema waar steeds vaker over wordt gesproken. Over het algemeen wordt er positief gedacht over de toegevoegde waarde die HR Analytics kan leveren aan de vraagstukken waar HR-afdelingen mee worstelen. Toch wordt HR Analytics in veel organisaties nog niet of zeer beperkt ingezet, omdat vaak niet bekend is wat HR Analytics nou daadwerkelijk inhoudt en wat de eerste stappen zijn die genomen moeten worden. Deze vragen worden in dit artikel behandeld.
Beschrijvende statistiek
Met HR Analytics wordt HR-data door statistische analyses vertaald naar relevante inzichten. Zodoende wordt duidelijk wat de toegevoegde waarde van HR-processen zijn en wat investeringen in personeel opleveren. De eerste stap is het ordenen en overzichtelijk weergeven van beschrijvende data als leeftijdsverdeling, opleidingsniveau, verloop, relatieve schaalpositie en het verzuimpercentage. Inzicht hebben in data als deze biedt al een hoop grip die gebruikt kan worden bij de vorming van strategisch HR-beleid. Deze data kan begrijpelijk worden gerapporteerd in verschillende soorten grafieken en tabellen. Zie voor voorbeelden figuur 1 en figuur 2.
Leeftijd en geslacht
Figuur 1: verdeling leeftijdsgroepen en geslacht
Salaris op of boven schaalmaximum
Figuur 2: relatieve schaalpositie
Als er gekeken wordt naar de leeftijdsverdeling per geslacht, blijkt uit figuur 1 dat er in verhouding meer vrouwen in dienst zijn in de leeftijdscategorieën tot 45 jaar dan vrouwen boven de 45 jaar. Bij mannen is dit een stuk gelijkmatiger verdeeld. Uit figuur 2 blijkt dat het percentage medewerkers dat een salaris ontvangt dat op of boven het schaalmaximum ligt in alle salarisschalen meer dan 70% is. In de hoogste en laagste schalen (schaal 5-8 en schaal 13, 14 en 16) is het aandeel medewerkers dat op of boven het maximum zit zelfs 90% of meer.
Statistische analyses
Als je een stap verder wilt met HR Analytics is het interessant om de relatie te bekijken tussen HR-data en businessdata als klanttevredenheid, omzet en productiviteit. Wat is bijvoorbeeld het verband tussen leiderschapsstijlen en de performance van werknemers? Welk gedrag leidt tot de gewenste businessresultaten? Welke HR-interventies verlagen het verloop? Welke afdelingen presteren het best? En wat zijn daarin bepalende factoren? Dit zijn vraagstukken waar HR-afdelingen veelvuldig mee te maken hebben, maar pas daadwerkelijk doorgrond kunnen worden door statistische analyses. Met de resultaten kan vervolgens strategie bepaald of aangescherpt worden om bijvoorbeeld de performance en de werktevredenheid – en daarmee het menselijk kapitaal – van werknemers te verhogen. Lijnmanagers hebben behoefte aan onderbouwde inzichten en de ‘evidence based’ benadering van HR Analytics draagt daarom bij aan het effectiever bereiken van doelstellingen van de lijn. Het is belangrijk om te bedenken dat als er een relatie gevonden wordt tussen twee variabelen (correlatie) dit niet direct betekent dat het een ook tot het ander leidt (causaliteit). Beredeneer daarom altijd of de relatie logisch is, voordat er een oorzaak-gevolgrelatie aangenomen wordt.
Voorspellende analyses
Om je als organisatie voor te bereiden op mogelijke gevolgen van HR-interventies kunnen prognoses over trends, kansen en bedreigingen in kaart gebracht worden. Door dezelfde metingen uit te voeren op verschillende momenten (0- en 1-metingen) worden patronen zichtbaar. Dit worden ‘predictive analyses’ genoemd. Deze voorspellende analyses zijn zeer bruikbaar bij onder andere strategische personeelsplanning, verloop en retentiemanagement. Zo kan door voorspellende analyses bijvoorbeeld inzichtelijk worden gemaakt bij welke groep medewerkers de kans het grootst is dat ze binnen een bepaalde periode de organisatie willen verlaten. Door vervolgens slim om te gaan met deze inzichten kan dit verloop beperkt worden en daarmee een hoop geld bespaard worden.
5 Tips voor HR Analytics
1. Zorg voordat je begint dat het vraagstuk helder geformuleerd is
2. Begin altijd met het overzichtelijk weergeven van beschrijvende data
3. Bekijk van het onderzochte thema wat de huidige status en wat het gewenste doel is
4. Start niet met te ingewikkelde projecten. Breid langzaam uit naar geavanceerdere analyses
5. Bereken waar mogelijk wat interventies aan geld besparen