Een voorbeeld uit de praktijk (Davenport, Harris & Shapiro, 2010)
Sysco is wereldleider in de verkoop, marketing en distributie van food- en non-foodproducten aan
restaurants, instellingen voor gezondheidszorg en onderwijs, logiesverstrekkende bedrijven en
andere klanten over 90 verschillende landen. De organisatie kent een omzet van ruim 36 miljard
dollar. Het bedrijf is gestart met people analytics aan de hand van drie ruwe indicatoren voor elke
operationele eenheid: werkklimaat en medewerkerstevredenheid, productiviteit en behoud van
personeel. Uit hun eerste analyse bleek dat de departementen met zeer tevreden medewerkers een hogere omzet, lagere kosten, een lager verloopcijfer en een superieure klantentevredenheid
realiseerden. Sysco zette onder andere in op de retentiegraad van bezorgers, zij verlenen namelijk
een service aan klanten en bouwen met hen relaties op. In zes jaar is deze toegenomen van 65% naar 85% en wat bleek? Door dit talent te behouden, kon Sysco in totaal bijna 50 miljoen besparen op aanwervings- en opleidingskosten voor nieuwe medewerkers.
"Wij nemen al heel veel HR initiatieven, vorige maand hebben we nog een BBQ gedaan met het hele team"
Dit zijn zaken die wij wel vaker horen bij Drive HR én leuk om te horen dat er iets wordt georganiseerd. Maar wil je graag jouw talent behouden in de huidige war for talent? Kamp jij met een hoog ongewenst verloop van medewerkers en wil je tot de root cause
gaan om dit aan te pakken? Word jouw organisatie geconfronteerd met een verlies aan profit omwille van een hoog absenteïsme? Indien één van deze vragen jou wakker houdt, dan nemen wij je graag mee in de wereld van people analytics.
De laatste jaren is Human Resource Management verschoven van een eerder operationele naar een meer strategische discipline. In lijn ligt hiermee de toename in aanhangers van people analytics ofwel het systematisch identificeren en kwantificeren van de ‘people’ drijfveren in kader van business outcomes (Van den Heuvel & Bondarouk, 2016). Kortom kan HR op basis van de juiste data en analyses mee een antwoord bieden op bovenstaande vragen om zo ook effectief een stoel in te nemen aan de strategische tafel. En niet enkel aan de kop van tafel tijdens een gezellige BBQ
met het team.
"Oké ik ben overtuigd dat people analytics mogelijks een meerwaarde kan zijn. Maar hoe begin ik er nu aan?"
1. Start met een business probleem
Het is zeker interessant om te weten hoeveel mensen effectief trainingen volgen in jouw organisatie, maar zou het niet meer opbrengen om in kaart te brengen of de competenties die momenteel aanwezig zijn in een bepaald departement voldoende zijn om de sales doelstellingen te halen? En indien niet, exact welke training er dan nodig is voor jouw medewerkers? Of welke andere reden mogelijks aan de basis ligt te achterhalen? Door te vertrekken vanuit een probleem waarvan jouw CEO wakker ligt en dit te vertalen naar een echte business outcome, kunnen we als HR vertegenwoordigers een grotere toegevoegde waarde betekenen.
2. It’s not just up to HR
De verzameling van data breidt zich uit naar andere departementen. Tracht je verloopcijfers of
absenteïsmecijfers te koppelen aan je sales cijfers, aantal behandelde klachten, klanttevredenheid, … Het is niet zo zeer het verzamelen van meer data, maar net het koppelen van de juiste bronnen om tot waardevolle conclusies en samenhang te komen.
3. Het is en blijft ‘People’
Hoewel we met data werken, blijft deze data afkomstig van mensen. Daarom is people analytics niet altijd rationeel. Analytics kan ons bijstaan in het maken van bepaalde beslissingen, maar gaan niet all the way. Zo had bijvoorbeeld een Siemens-fabriek een software ingevoerd om de teams op de werkplaatsen instructies te geven over welke onderdelen ze moeten produceren
en in welke volgorde (Briône, 2017). De managers op de werkplaats onthaalden de duidelijkheid en eenvoud van de productie- en actieplannen positief. Echter was dit niet het geval voor de productiemedewerkers, zij ervaarden een verlies aan autonomie en beperking in het benutten en ontwikkelen van vaardigheden en kennis. Daarbovenop kwam de vroegere sociale verstandhouding tussen de managers en de productiemanagers onder vuur te staan omwille van dit algoritmisch beslissingsmodel. Dit maakte dat de managers in het duister tastten wanneer het aankwam op het correct inschatten van de negatieve effecten van de nieuwe software op de werknemer.
