Zo maak je de belofte van HR-analytics waar

De meeste bedrijven hebben de basis van HR-analytics op orde. Maar hoe boek je er resultaat mee? In veel gevallen halen bedrijven niet het maximale uit de beschikbare data. Daarvoor is vooral draagvlak en daadkracht nodig, vindt ook expert Gerard Evers.

Maar 2 procent van alle organisaties zet HR-analytics optimaal in. Er wordt driftig data verzameld, maar er wordt nog te weinig mee gedaan. De belangrijkste oorzaak daarvoor is dat veel bedrijven het alleen beschouwen als een rapportagemiddel. Daarmee gaan ze voorbij aan een belangrijke meerwaarde van het analyseren van HR-data: voorspellen wat er in de toekomst waarschijnlijk zal gebeuren en maatregelen aanbevelen om problemen te corrigeren.

Begin met vastleggen

Gerard Evers, econometrist en directeur-eigenaar van adviesbureau Euro-HRM, vindt dat HR nog te veel met administratie bezig is en te weinig met het invullen van de rol van businesspartner. Bij dat laatste is HR-analytics onmisbaar. Bijvoorbeeld om te kunnen voorspellen hoe de balans tussen beschikbaar en benodigd personeel zich gaat ontwikkelen. “Capaciteit en competentie sluiten immers niet altijd op elkaar aan. Als dit het geval is, dan wil je dit als HRM’er op tijd weten zodat je instroom, doorstroom en uitstroom kunt beïnvloeden.” Voor een goede analyse zijn een probleemdefinitie en een onderzoeksvraag onmisbaar, aldus Evers. Maar bovenal: “Begin met het vastleggen van data. Dan heb je later altijd nog de mogelijkheid om er iets mee te doen.”

Zonder analyse heb je niets aan data

Als je data verzamelt, kun je erachter komen dat jouw bedrijf een verzuimpercentage heeft van 8 procent. Maar zonder analyse heb je niets aan die wetenschap. Om iets met de data te kunnen doen, heb je meer nodig. Bijvoorbeeld data van andere bedrijven om te kunnen bepalen of 8 procent veel of weinig is. Om preventieve maatregelen te kunnen nemen, moet je daarnaast meer interne data hebben: welke mensen worden ziek en waarom?

Met HR-analytics kun je zulke vragen beantwoorden. Een struikelblok daarbij is dat HR zelf inzicht in HR-processen en personele capaciteiten belangrijk vindt, maar dat andere bedrijfsonderdelen er anders in staan. Het management kijkt vooral naar KPI’s en bedrijfsresultaten, terwijl de meeste HR-verslaglegging zich concentreert op het proces en de capaciteiten.

Om uit de traditionele P&O-rol te komen, moet HR bij het management draagvlak creëren voor de vraagstukken, zegt Evers. En dan moeten de beschikbare gegevens worden benut. “Pas als je deze data combineert en vertaalt in managementinformatie, wordt het echt interessant.”

Van inzicht naar resultaat

Meer inzicht in wat mensen in de organisatie belangrijk vinden, kan een positieve uitwerking hebben op de bedrijfsresultaten. Betere werving en ontwikkeling van personeel en het vasthouden van belangrijke functionarissen leidt immers tot een grotere doelgroeptevredenheid. Aan de basis daarvan staat inzicht in de eigenschappen die een medewerker in jouw specifieke organisatie idealiter heeft. Weten wie je ideale werknemer is, maakt werving makkelijker. Je kunt dan ook beter bepalen welke trainingen de organisatie moet aanbieden en welke delen van de organisatiecultuur je moet beïnvloeden om de juiste mensen te behouden.

Als je weet wat voor jou de eigenschappen zijn van een goede medewerker, kun je met statistische methoden de vinger krijgen achter de factoren die bepalen of een medewerker goed of slecht presteert. Je krijgt ook beter zicht op waarom sommige werknemers vertrekken en anderen blijven. Factoren die een rol spelen, zijn bijvoorbeeld competenties die mensen krijgen door middel van training, de persoonlijkheid waarmee ze zijn geboren, hun opleiding en hun ervaring. Weet je welke persoonlijkheidskarakteristieken high-performers hebben en welke training hun prestaties het meest verhoogt, dan kun je die kenmerken inbouwen in arbeidsmarktpromotie, werving en selectie en leer- en ontwikkelingsplannen.

Data en HR-analytics kunnen HR verder brengen richting de adviesrol, vindt Evers. Bijvoorbeeld door op basis van data als leeftijd, woon-werkafstand en gezinssituatie de vertrekkans van een medewerker in te schatten. Daarmee kan een bedrijf beleid maken om ongewenste uitstroom tegen te gaan en talenten aan zich te binden.

Interne en externe data

Als de HR-data binnen het bedrijf op orde is, ontstaan nieuwe mogelijkheden als die data ook nog gecombineerd kan worden met gegevens van andere organisaties in dezelfde sector. “De publieke sector leent zich hier veel beter voor dan de private sector omdat er geen sprake is van concurrentie. Kijk bijvoorbeeld naar het thema inclusiviteit. Sturen op herkomst, arbeidsbeperkten of gender werkt beter als je dit onderbouwt vanuit HR-analytics.” Zo heeft Rijksuniversiteit Groningen data gebruikt om actief te sturen op het aanstellen van meer vrouwelijke hoogleraren. “Universiteiten wisselen actief kennis en data uit om de kwaliteit van hun sector als geheel te verbeteren. Zo komt HRM echt verder.”

Investeren is noodzaak

Om kennis en inzichten te vergaren, moet je wel investeren. Onder andere in mensen met hoogwaardige analytische vaardigheden. Maar zo’n investering verdient zich terug in aantoonbaar betere bedrijfsresultaten. Tot nu toe blijken bedrijven die investering echter nog niet te (willen of kunnen) doen. En dat is jammer, want zo laat je kansen liggen om je organisatie structureel te verbeteren.