Sådan får du mest muligt ud af HR-analyser [Tips og strategier]

Udgivet: Sidst opdateret:
HR-analyser

Det er umuligt at træffe gode forretningsbeslutninger uden at have adgang til relevante data. Dette gælder også for HR-afdelinger. Human Resource Analytics hjælper bl.a. med at forbedre fastholdelse af talenter og har en positiv indvirkning på ansættelsesbeslutninger.

I dagens artikel vil vi besvare følgende spørgsmål - hvad er HR-analyse? Vi vil også se nærmere på nogle af de mest almindelige HR-datamålinger, fortælle dig, hvordan HR-dataanalyse fungerer, og kort diskutere fordele og ulemper ved den. Lad os dykke ned med det samme.

Hvad er HR Analytics?

HR-analyse er relateret til at skabe indsigt i, hvordan investering i menneskelige aktiver påvirker virksomhedens succes med hensyn til indtægtsskabelse, udgiftsreduktion, risikoreduktion og gennemførelse af strategiske planer. Til dette formål anvendes statistiske metoder til at integrere HR-data, talentstyring, finansielle og operationelle data.

Nu hvor du ved, hvad HR-analyse er, er det værd at se nærmere på, hvordan du kan få gavn af det.

Hvordan kan du drage fordel af HR Analytics?

Brugen af analyser af menneskelige ressourcer er forbundet med mange fordele, og her er nogle af de mest almindelige af dem.

  1. HR-dataanalyse forbedrer fastholdelsen

HR-analyser er nyttige, når du skal identificere din fastholdelsesgrad. Det fortæller dig ikke kun, hvor mange medarbejdere der forlader dig, men også hvorfor de forlader dig, eller hvorfor nogle af dine medarbejdere har besluttet at blive. Det tager lang tid at få nye medarbejdere ind i virksomheden, mens tab af medarbejdere medfører betydelige omkostninger såsom ansættelsesomkostninger, produktivitetstab, uddannelsesomkostninger osv. Som et eksempel ved at udnytte HR-analyser, IBM kunne konstatere, at de medarbejdere, der havde den højeste fastholdelsesrate i virksomheden, havde en uddannelse inden for biovidenskab og arbejdede i laboratoriet, mens deres salgsledere var dem, der var mest tilbøjelige til at skifte job hurtigt.

HR-dataanalyse forbedrer fastholdelsen

Kilde: Unsplash

  1. Bedre beslutninger om ansættelse

HR-analyse gør det muligt at træffe bedre rekrutteringsvalg ved at se på historiske data. Som i det ovennævnte IBM-eksempel hjælper det med at opdage visse mønstre. Hvis du f.eks. har ansat 12 kandidater, hvoraf 4 kom fra en bestemt kandidatkilde, og det viste sig, at de ikke klarede sig så godt, kan det betyde, at du ikke bør ansætte en person fra et lignende miljø igen.

  1. Øget medarbejderoplevelse

HR-analyser har en positiv indvirkning på medarbejderoplevelsen - det fremskynder rekrutteringen, og kandidaterne behøver ikke at vente så længe på feedback. Dette giver igen en bedre kandidatoplevelse, hvilket forbedrer dit brand image og giver din virksomhed en konkurrencefordel.

  1. Flere uddannelsesmuligheder

HR-analyser spiller en vigtig rolle i forbindelse med at opdage kvalifikationsmangler i en organisation. Hvis man ikke tager fat på dem i tide, kan det skabe betydelige omkostninger og resultere i produktivitetstab. Ved at bruge en løsning som TalentBoost kan HR hjælpe med at identificere, hvilke færdigheder virksomheden mangler, eller finde medarbejdere internt, som hurtigt kan hente de nødvendige færdigheder og sende dem på uddannelse. TalentBoost hjælper også med at evaluere, om uddannelsen har givet de forventede resultater.

Hvad er nogle eksempler på HR Analytics?

Lad os nu tage et kig på eksempler på HR-analyse for bedre at illustrere, hvordan du kan få gavn af det.

Rekruttering

Rekruttering går ud over at ansætte medarbejdere med de rette kvalifikationer. Det er også nødvendigt at finde folk, der passer til virksomhedskulturen, hvilket kan være en meget tidskrævende proces - især inden for IT.

Faktisk er der ifølge DevSkiller data, kan omkostningerne ved at ansætte den rigtige teknologikandidat være op til $60.000 i tab af produktivitet, rekruttering og dækning af kontrahenter. Ved at have adgang til data, der f.eks. indeholder succesindikatorer, vil du reducere tiden til ansættelse betydeligt, da du ved, hvilke kandidater du skal holde øje med.

Inden for rekruttering er prædiktiv analyse særlig fordelagtig, fordi den fokuserer på dine kandidaters fremtidige præstationer. Dette vil blive dækket mere detaljeret i afsnittet "HR-prædiktiv analyse".

Hvordan HR-analyser kan hjælpe:

  • Ved at automatisere indsamling af kandidatdata fra forskellige kilder
  • Opbygning af detaljerede kandidatprofiler ved at få adgang til variabler som udviklingsmuligheder og kulturel tilpasning
  • Opdag kandidater, der har de samme egenskaber som dine bedst præsterende medarbejdere
  • Få målinger af tid til ansættelse for specifikke roller, hvilket vil hjælpe dig med at planlægge succession.

Omsætning

Når en medarbejder siger op, kender du oftest ikke årsagen til, at vedkommende har besluttet at forlade virksomheden, medmindre du gennemfører exit-interviews. Hvis man ikke ved, hvorfor medarbejderne forlader virksomheden, vil det resultere i en høj afgangsprocent.

Hvordan kan HR-analyser hjælpe:

  • Indsamling og analyse af historiske omsætningsdata for at finde tendenser og mønstre, der viser, hvorfor medarbejdere siger op
  • Få data om medarbejderadfærd som produktivitet og engagement for at forstå, hvordan din arbejdsstyrke er i stand til at arbejde
  • Forståelse af faktorerne bag høj personaleomsætning gennem datakorrelation
  • Udvikling af en forudsigelsesmodel til at holde øje med og markere medarbejdere, der kan være i risiko for at stoppe
  • Opbygning af strategier til forbedring af arbejdsmiljøet og som følge heraf øge engagementet

Human Resource Analytics - hvordan det fungerer

HR-analyse er bygget op af fire komponenter. Disse er:

  • indsamling af data
  • måling af data
  • analyse
  • gennemførelse

Trin 1: Indsamling af data

Beslut dig for, hvilke datapunkter du har, og hvad du præcist vil have med dig ved afslutningen af processen. Handler det om at forstå medarbejderengagement eller beregne din time-to-hire? Eller måske om at måle dine medarbejderes tilfredshed med den seneste uddannelse? De datapunkter, du bør overveje i din evaluering, omfatter bl.a:

  • medarbejdernes præstationer
  • demografiske data
  • fastholdelse af medarbejdere
  • lønninger
  • indslusning og uddannelse

Husk på, at data findes i to former - kvalitative og kvantitative. Kun sidstnævnte kan nemt importeres i dit HR-analyseværktøj. Kvalitative data er af beskrivende karakter (f.eks. svar på åbne spørgsmål), så hvis du ønsker at medtage dem i din analyse, kan det være ret tidskrævende (eller i nogle tilfælde umuligt) at omdanne dem til en numerisk værdi.

HR-analyse: Indsamling af data

Kilde: Unsplash

Trin 2: Måling af data

På dette trin fokuserer du på løbende at sammenligne data med et sæt standarder (HR-metrikker). Det kan f.eks. være at sammenligne dette års data med data fra et tidligere år eller med virksomheds- og/eller markedsnormer.

For at din analyse af menneskelige ressourcer kan blive en succes, kan du ikke måle en enkelt batch af importerede data. I stedet skal du foretage målingerne løbende, efterhånden som nye data strømmer ind.

I det næste afsnit diskuterer vi nogle få anbefalede målinger, som du bør medtage i din HR-dataanalyse.

Trin 3: Analyse

Dette er det øjeblik, hvor du begynder at gennemgå resultaterne af din forskning. Målet med dette trin er at identificere tilbagevendende mønstre, og hvordan de påvirker din virksomhed.

Afhængigt af, hvad du vil finde ud af, kan din analyse gå i tre retninger: beskrivende, forudsigende og præskriptive analyser.

Mens deskriptiv analyse udelukkende fokuserer på at analysere, hvad der allerede er sket, har prædiktiv analyse til formål at forudse, hvad der kan komme for din virksomhed som det næste. Præskriptiv analyse tager udgangspunkt i både tidligere begivenheder og fremtidige antagelser for at udlede de bedste anbefalinger.

Trin 4: Gennemførelse

På dette tidspunkt skal du beslutte, hvordan og hvor du vil anvende din indsigt. Har du f.eks. bemærket en tendens i din personaleomsætning? Eller måske har du fundet ud af, at 20% af dine bedst præsterende medarbejdere kommer fra anbefalinger fra medarbejdere?

Tænk på, hvordan du kan bruge disse data til at forbedre din HR-afdelings resultater og øge dine resultater næste gang, du foretager en analyse.

Ud over at foretage regelmæssige kontroller er det værd at holde øje med ændringer, efterhånden som de finder sted. Med talentstyringssoftware kan du se præcis, hvor mange medarbejdere der er kommet til, og hvor mange der er gået, og se, hvad de har til fælles.

TalentBoost Skærmbillede

Kilde: TalentBoost

HR-dataanalyser - hvilke målinger skal du overveje?

Er du ikke sikker på, hvilke data du skal måle? Nedenfor er vores bedste anbefalinger til HR-målinger.

Indtægter pr. ansat

Den måler, hvor mange penge hver enkelt medarbejder genererer til virksomheden. Det beregnes ved at dividere virksomhedens samlede omsætning med det aktuelle antal ansatte.

Accept af jobtilbud

Procentdelen af kandidater, der siger "ja" til virksomhedens jobtilbud. Den måles ved at dividere antallet af accepterede jobtilbud med det samlede antal tilbud, der er tilgængelige inden for en given tidsperiode.

Uddannelsesudgifter pr. ansat

Måler den gennemsnitlige omkostning til uddannelse af en enkelt medarbejder.

Frivillig personaleudskiftning

Procentdelen af medarbejdere, der frivilligt beslutter sig for at forlade organisationen.

Ufrivillig personaleudskiftning

Procentdelen af medarbejdere, hvis kontrakter er blevet opsagt på grund af afskedigelser, reduktion af arbejdsstyrken eller dårlige resultater.

Tid til ansættelse

Det er den tid, der går fra den første kontakt med en kandidat til han/hun accepterer et jobtilbud. Dette er især vigtigt inden for teknologi, hvor konkurrencen er stor, men hvor processen har tendens til at være lang. Ifølge Terning data tager det i gennemsnit 39 dage at ansætte en softwareudvikler, 40 dage at ansætte en brugergrænsefladeudvikler og 46 dage at ansætte en dataingeniør.

Sygefravær

Henviser til hyppigt fravær fra arbejdet, som går ud over den acceptable fridag, f.eks. ferie, sygdom eller familiemæssige nødsituationer.

Fordele og ulemper ved analyse af menneskelige ressourcer

Lad os se på fordele og ulemper ved at foretage en HR-analyse.

Fordele

Opdagelse af områder med dårlige resultater i dine HR-aktiviteter. Hvis du f.eks. bemærker, at din tid til ansættelse er blevet forlænget med 30% for de fleste af dine rekrutteringsmedarbejdere, kan det være tegn på et problem i ansættelsesprocessen, der skal løses. Nogle gange kan det give et fantastisk resultat at automatisere dele af processen eller bytte om på rækkefølgen af trinene i din rekrutteringsproces. Vores kunde ImpacTech kan f.eks. ansætte udviklere med 2,5 gange færre samtaler.

ImpactTech-grafik

Kilde: DevSkiller

  • Eliminering af gætterier. Ved at implementere HR-analyser får du mulighed for at validere dine hypoteser og antagelser, før du gennemfører ændringer i dine ansættelses- og talentstyringsprocesser.
  • Forbedring af medarbejdertilfredshed og engagement. Analyser vil ikke kun hjælpe dig med at forbedre dit HR-teams præstationsmålinger. Det vil også have en positiv indvirkning på alle andre teammedlemmer. Hvis dit HR-team har adgang til indsigt som f.eks. omsætningsraten eller resultaterne af arbejdsgivertilfredshedsundersøgelser, vil de være rustet til at forbedre medarbejderoplevelsen. Som et resultat heraf vil dit team være mere motiveret til at yde deres bedste.
  • Forbedring af ansættelsesprocessen. Hvis du udfører HR-analyser korrekt, kan du spore data som f.eks. jobaccept og den gennemsnitlige tid til ansættelse pr. stilling. Du kan dog også gå et skridt videre og inkludere undersøgelser efter interviewet for dine kandidater for at finde ud af, hvordan du bedre kan forbedre kandidatoplevelsen og tiltrække de rette talenter.
  • Forudsigelse af tendenser eller medarbejderadfærd. Ved at få mest muligt ud af HR predictive analytics kan du handle på afslørende tegn, f.eks. et fald i resultaterne af medarbejdertilfredshedsundersøgelser. På den måde kan du løse mindre problemer, før de eskalerer, eller lægge en strategi for det uundgåelige, f.eks. at dine nøglemedarbejdere forlader virksomheden.

Hvad med de potentielle ulemper ved HR-analyse?

Ulemper

  • Glemte muligheder eller usand indsigt, hvis HR-teamet bruger et komplekst værktøj og ikke er dygtige til dataanalyse.
  • Potentielle sikkerhedsspørgsmål, hvis analyse- og tredjepartsværktøjer, der har adgang til følsomme oplysninger, ikke opfylder de rette sikkerhedsstandarder. Heldigvis kan denne trussel undgås ved at bruge værktøjer med solide sikkerhedsprocedurer.
  • Potentielle etiske og juridiske spørgsmål, hvis de data, du sporer, krænker privatlivets fred eller giver adgang til private medarbejderoplysninger. Tænk f.eks. på den tynde grænse mellem indsamling af indsigt fra en offentlig og privat Slack-kanal - hvis du nogensinde overvejer at analysere kommunikation, skal du få samtykke fra dine medarbejdere og afklare det med en advokat!

Hvordan undgår du disse og andre uheld og sikrer, at du får mest muligt ud af dine data? Ved at udnytte kraften i prædiktiv analyse og bruge det rigtige HR-analyseværktøj - f.eks. TalentScore.

HR-prædiktiv analyse - TalentScore

Hvis du vil sikre dig, at du træffer de bedste ansættelsesbeslutninger og beholder dine medarbejdere længere, anbefaler vi, at du bruger et værktøj som TalentScore.

TalentScore udnytter en AI Benchmarking Engine, der tager højde for faktorer som f.eks. testresultater for kodning af arbejdsprøver, testens sværhedsgrad samt den tid, det tager kandidaterne at udføre opgaverne. Alt dette giver dig mulighed for at forudsige kandidaternes præstationer med en forbløffende 85% nøjagtighed!

AI-benchmarkingmotor

Kilde: DevSkiller

Resumé

HR-analyser gør det muligt for organisationer at blive proaktive i deres brug af data. I stedet for kun at løse tidligere problemer kan virksomhederne være mere kreative med deres fremtid og løse potentielle problemer, før de opstår. HR-analyse kan bruges til både rekruttering og fastholdelse - ved at indsamle og analysere data for begge dele får du et komplet billede.

For at få mest muligt ud af dine medarbejder- og rekrutteringsanalyser anbefaler vi, at du bruger TalentBoost og TalentScore. Ved at bruge disse løsninger får du adgang til en lang række indsigter, f.eks. manglende kompetencer i dine teams, uddannelsesmuligheder, tid til ansættelse og andre præstationsforudsigere, som vil hjælpe dig med at tiltrække de allerbedste talenter.

Billede: Pexels

Del indlæg

Få mere at vide om ansættelse af teknologiske medarbejdere

Tilmeld dig vores Learning Hub for at få nyttig viden direkte i din indbakke.

Kontroller og udvikl kodningsevner uden problemer.

Se DevSkiller-produkterne i aktion.

Sikkerhedscertificeringer og overholdelse. Vi sørger for, at dine data er sikre og beskyttede.

DevSkiller-logo TalentBoost-logo TalentScore-logo