Hoe begin je met HR Analytics?
Met het stellen van vragen over de strategische prioriteiten van HR of van de organisatie. Als die prioriteiten vastliggen kijk je of deze door HR Analytics inzichtelijk kunnen worden onderbouwd.
Met HRA gaat men in eerste instantie onderzoek doen naar de business impact van strategische prioriteiten van het HR-beleid. Dat doe je door HR- en business-data met elkaar te gaan koppelen (‘linkage research’). Het begrip ‘business impact’ is het sleutelbegrip bij HR Analytics. Het is een heel andere activiteit dan HR-reporting of HR-data verzamelen. Bij HRA ga je zeer selectief te werk in tegenstelling tot bij HR reporting, waarbij je tracht zoveel mogelijk data bij elkaar te brengen.
Kun je ons een concreet voorbeeld geven welke HR-data je kunt koppelen met business data?
Er zijn een 4-tal soorten data die men met aan survey-data kan koppelen (want dat is een typische HRA werkwijze):
- HR-metrics zoals het verloop en verzuim
- Marktgerelateerde metingen zoals klantentevredenheid
- Operationele metingen zoals veiligheid en productiviteit
- Financiële metingen zoals omzet, omzetgroei en winst
Een vaak terugkerend voorbeeld is bijvoorbeeld de koppeling van engagement data (verkregen via survey) aan klantentevredenheid (marketing/sales-data) of omzetontwikkeling (financiële data) van bijvoorbeeld klant-gerelateerde medewerkers.
Een HRA voorbeeld dat ik vaak gebruik is dat van sales teams waarbij hun omzetgroei en hun engagement-gegevens aan elkaar worden gekoppeld. Het wordt dan meestal heel snel duidelijk (met goede visualisatie) dat de meest geëngageerde sales teams, ook de beste omzetgroei kennen. Wanneer men dan kan analyseren welke precies de ‘drivers’ zijn van het hoge engagement, dan kan men de minder succesvolle teams beter begeleiden en ondersteunen.
In tegenstelling tot wat vaak over HRA wordt gedacht (het zijn pure cijfers), zijn HRA krachtige hulpmiddelen voor verder onderzoek, diepgaande gesprekken en een hogere managementkwaliteit.
Het gebeurt erg vaak dat, wanneer ik analyses laat zien van dergelijke data-koppelingen, dat mijn HR gesprekspartner laaiend enthousiast wordt. Met HRA ziet hij meteen nieuwe mogelijkheden om het beleid inzichtelijk te onderbouwen.
Signaleer je een verschillende aanpak tussen profit en non-profit organisaties?
Ik zie helemaal geen verschil tussen profit- en non-profit. In beide type organisaties zijn er strategische prioriteiten die je met data-koppelingen gaat onderbouwen. De zakelijke of organisatorische impact van beleidsmaatregelen kan je op een gelijkaardige manier onderzoeken. Dus, wat mij betreft, geen enkel verschil. Alleen andere data en andere soorten koppelingen.
Wie zou meteen met HR Analytics moeten beginnen en waarom? Profit- of non-profit organisaties?
Als uw investeringen slecht presteren, zou u dat dan niet willen weten? Natuurlijk wil je dat weten! Dus, wat voor impact hebben jullie investeringen in menselijk kapitaal?
Nochtans zijn de metrics die HR gebruikt 20 jaar oud: omzet per FTE, trainingskost per FTE, aanwervingkost per FTE, verloop, verzuim en medewerkertevredenheid meten in geen geval business impact! En toch doet HR rustig verder en bezorgen zich daarmee niet zelden een belabberde reputatie bij hun collega’s in het management team.
In een recente studie van de gereputeerde SHRM, geeft HR toe: “De meest voorkomende barrière voor het maken van effectieve bijdrage op de werkplek is het onvermogen om de impact te meten van HR investeringen”. En dat op een moment dat het management staat te schreeuwen om zulke metingen! Analytische vragen leren stellen in plaats van data verzamelen, evolueren van reactief naar pro-actief, van verleden (reporting) naar toekomst (beleid onderbouwen). Moeilijk? Complex? Neen! Maar HR heeft nog een ontzettend lange weg af te leggen. HR intelligence staat nog in de kinderschoenen. Ik schrik er elke dag opnieuw van. Profit of non-profit, geen verschil.
Welke valkuilen komen het meeste voor bij het invoeren van HR Analytics? Wat kunnen we er van leren en hoe kunnen we ze voorkomen?
Ik som even de vier voornaamste valkuilen op die ik vaak tegenkom:
1. Niet alles kan in kaart worden gebracht: het doen van HR Analytics moet met de nodige voorzichtigheid en nuances gebeuren. ‘Het is niet: one size fits all. We bekijken elke vraag op zich als een nieuw en onafhankelijk gegeven: is het mogelijk deze strategische prioriteit te analyseren? Sommige zaken kun je in een bepaalde organisatie wel in kaart brengen, terwijl dat in een andere organisatie niet mogelijk is. Het is dus per definitie selectief maatwerk.
2. Welke software? Die vraag krijg ik vaak. Ik reageer daarop door te proberen de focus weg te halen van technologie en software ten voordelen van het nadenken over de selectieve analyse en studie van strategische prioriteiten. Dat vraagt soms een volledig andere aanpak m.b.t. data. Soms zijn er zelfs geen uitgebreide generieke data aanwezig en gaat HR er dan van uit dat er geen HRA kan gebeuren. Dat is een foutieve aanname want als je business impact data gaat gebruiken, ga je een deel van je data bij andere afdelingen halen, bijv. bij finance of marketing/sales. Selectieve analyses kunnen gemaakt worden door externe analisten en met de huidige evolutie van business intelligence ‘in the cloud’, worden die analysetechnieken steeds toegankelijker. Maar HR zal die competenties op termijn moeten uitbouwen, net als alle andere functies.
3. Pure HR reporting doet het niet! Ik zeg soms dat HR 20 jaar achterop loopt met hun oude vormen van reporting die op geen enkele wijze de business impact in kaart brengt. Ook zogenaamde scorecards, waarbij HR-data gebundeld worden met zakelijke data, zijn statische data uit het verleden en geven op geen enkele wijze inzicht in de impact van HR maatregelen. Toch volharden veel HR professionals hierin: reporting wordt daardoor een doel op zich. Onbegrijpelijk, denk ik vaak. Ik zie HR rapporten van 40 pagina’s maandelijks naar het management versturen en wat blijkt? Juist! Niemand leest ze. Soms gaat aan een dergelijke vorm van rapportering jarenlange arbeid vooraf, meestal tot schade en schande van de HR functie. Als we het over HRA hebben, dan zitten we in een andere liga en daar moet HR dringend naartoe.
4. ‘Intangibles’ kan men niet meten. Vaak probeert HR me te counteren met het standpunt dat een groot aantal onderdelen van het HR-werk niet gemeten kunnen worden, de zogenoemde softe ‘intangibles’. Als dat het standpunt is dat HR aanneemt, dan denk ik dat ze hun nederlaag toegeven. Zonder metingen, kan HR niet weten of ze vorderingen maken. Zonder krachtige analytics, zal HR nooit weten of deze investeringen enig verschil maken. Wat mij betreft, doet HR veel te weinig de wijzers bewegen. Totdat we een manier bedenken om de impact van de belangrijkste investeringen te meten, zullen we niet de vooruitgang boeken die onze organisaties hard nodig hebben. En HR is de laatste functie die deze analytische evolutie moet doormaken, alle andere functies staan mijlen verder. Geloof me!
