Hoe haalt u het meeste uit HR-analytics [Tips & strategieën]

Gepubliceerd: Laatst bijgewerkt:
HR-analyses

Het is onmogelijk goede zakelijke beslissingen te nemen zonder toegang te hebben tot relevante gegevens. Dit geldt ook voor HR-afdelingen. Human Resource analytics helpt onder meer talent beter vast te houden en heeft een positieve invloed op aanwervingsbeslissingen.

In het artikel van vandaag gaan we de volgende vraag beantwoorden - wat is HR-analytics. We zullen ook een aantal van de meest voorkomende HR data metrics nader bekijken, u vertellen hoe HR data analytics werkt, en kort de voor- en nadelen bespreken. Laten we er meteen induiken.

Wat is HR Analytics?

HR Analytics heeft betrekking op het creëren van inzichten over hoe investeringen in menselijk kapitaal het bedrijfssucces beïnvloeden in termen van het genereren van inkomsten, het verminderen van kosten, het beperken van risico's en het uitvoeren van strategische plannen. Daartoe worden statistische methoden toegepast om HR-, talentmanagement-, financiële en operationele gegevens te integreren.

Nu u weet wat HR-analytics is, is het de moeite waard om eens te kijken hoe u er voordeel uit kunt halen.

Hoe kunt u profiteren van HR Analytics?

Het gebruik van human resources analytics gaat gepaard met tal van voordelen, hier volgen enkele van de meest voorkomende.

  1. HR data-analyse verbetert retentie

HR-analyses komen van pas bij het in kaart brengen van uw retentiegraad. Het vertelt u niet alleen hoeveel werknemers vertrekken, maar het geeft u ook inzicht in de redenen achter hun vertrek of waarom sommige van uw werknemers hebben besloten te blijven. Het inwerken van nieuwe werknemers neemt veel tijd in beslag, terwijl het verlies van werknemers aanzienlijke kosten met zich meebrengt, zoals aanwervingskosten, productiviteitsverlies, opleidingskosten, enz. Als voorbeeld, door gebruik te maken van HR analytics, IBM kon vaststellen dat werknemers met de hoogste retentiegraad bij het bedrijf een diploma biowetenschappen hebben en in het lab werken, terwijl hun sales executives het meest geneigd waren snel van baan te veranderen.

HR data-analyse verbetert retentie

Bron: Unsplash

  1. Betere aanwervingsbeslissingen

HR-analytics maakt betere aanwervingskeuzes mogelijk door te kijken naar historische gegevens. Zoals in het eerder genoemde voorbeeld van IBM, helpt het bij het herkennen van bepaalde patronen. Als je bijvoorbeeld 12 kandidaten hebt aangenomen waarvan er 4 uit een bepaalde bron kwamen en die bleken minder goed te presteren, kan dat betekenen dat je niet nog eens iemand uit een soortgelijke omgeving moet aannemen.

  1. Verbeterde werknemerservaring

HR-analytics heeft een positieve impact op de ervaring van werknemers - het versnelt de rekrutering, en kandidaten hoeven minder lang te wachten op feedback. Dit vertaalt zich op zijn beurt in een betere ervaring voor kandidaten, wat uw merkimago verbetert en uw bedrijf een concurrentievoordeel geeft.

  1. Meer opleidingsmogelijkheden

HR-analytics speelt een belangrijke rol bij het opsporen van lacunes in vaardigheden binnen een organisatie. Het niet tijdig aanpakken hiervan kan aanzienlijke kosten met zich meebrengen, evenals productiviteitsverlies. Het gebruik van een oplossing zoals TalentBoost kan HR helpen te identificeren welke vaardigheden het bedrijf mist, of intern medewerkers te vinden die snel de nodige vaardigheden kunnen oppikken en hen naar training sturen. TalentBoost helpt ook bij het evalueren of de training de verwachte resultaten heeft gebracht.

Wat zijn enkele HR Analytics voorbeelden?

Laten we nu eens kijken naar voorbeelden van HR-analytics om beter te illustreren hoe u er uw voordeel mee kunt doen.

Aanwerving

Rekrutering gaat verder dan het aanwerven van werknemers met de juiste vaardigheden. Het is ook nodig om mensen te vinden die bij de bedrijfscultuur passen, wat een zeer tijdrovend proces kan zijn - vooral in de IT.

In feite, volgens DevSkiller gegevens, kunnen de kosten van het inhuren van de juiste tech kandidaat oplopen tot $60,000 in productiviteitsverlies, werving, en contractor dekking. Toegang hebben tot gegevens die bijvoorbeeld succesindicatoren bevatten, zal de time-to-hire aanzienlijk verkorten, omdat u dan weet op welke kandidaten u moet letten.

In rekrutering is predictive analytics vooral nuttig omdat het zich richt op de toekomstige prestaties van uw kandidaten. Dit zal meer in detail worden behandeld in hoofdstuk "HR voorspellende analyses".

Hoe HR-analytics kan helpen:

  • Door het automatisch verzamelen van kandidaat-gegevens uit verschillende bronnen
  • Opstellen van gedetailleerde kandidaatprofielen door toegang te krijgen tot variabelen zoals ontwikkelingsmogelijkheden en culturele fit
  • Kandidaten ontdekken die dezelfde kenmerken vertonen als uw best presterende medewerkers
  • Metingen over de time-to-hire voor specifieke functies, wat u zal helpen bij de opvolgingsplanning.

Omzet

Wanneer een werknemer ontslag neemt, weet u meestal niet waarom hij weggaat, tenzij u een exitgesprek voert. Niet weten waarom werknemers vertrekken zal resulteren in een hoog uitvalpercentage.

Hoe kunnen HR analytics helpen:

  • Verzamelen en analyseren van historische verloopgegevens om trends en patronen te ontdekken die laten zien waarom werknemers ontslag nemen
  • Gegevens verzamelen over het gedrag van werknemers, zoals productiviteit en betrokkenheid, om inzicht te krijgen in de staat waarin uw personeel verkeert
  • Inzicht in de factoren achter hoog personeelsverloop door correlatie van gegevens
  • Ontwikkeling van een voorspellend model om werknemers op te sporen en te signaleren die het risico lopen ontslag te nemen
  • Strategieën ontwikkelen om de werkomgeving te verbeteren en zo de betrokkenheid te vergroten

Human Resource Analytics - hoe werkt het?

HR-analytics is opgebouwd uit vier componenten. Deze zijn:

  • gegevensverzameling
  • gegevensmeting
  • analyse
  • uitvoering

Stap 1: Gegevensverzameling

Bepaal welke datapunten u hebt en wat u precies wilt meenemen aan het einde van het proces. Gaat het om het begrijpen van de betrokkenheid van werknemers of het berekenen van uw time-to-hire? Of misschien over het meten van de tevredenheid van uw medewerkers over recente trainingen? De datapunten die u in uw evaluatie moet meenemen zijn onder andere:

  • werknemersprestatie
  • demografische data
  • werknemersbehoud
  • salarissen
  • inwerken & opleiding

Bedenk dat gegevens in twee vormen beschikbaar zijn: kwalitatieve en kwantitatieve. Alleen de laatste kunnen gemakkelijk worden geïmporteerd in uw HR-analysetool. Kwalitatieve gegevens zijn beschrijvend van aard (bijvoorbeeld antwoorden op open vragen), dus als u ze in uw analyse wilt opnemen, kan het vrij tijdrovend (of in sommige gevallen onmogelijk) zijn om ze om te zetten in een numerieke waarde.

HR Analytics: Verzamelen van gegevens

Bron: Unsplash

Stap 2: Gegevensmeting

Bij deze stap concentreert u zich op het voortdurend vergelijken van gegevens met een reeks normen (HR-metrieken). Deze kunnen bijvoorbeeld bestaan uit het vergelijken van de gegevens van dit jaar met die van een voorgaand jaar of bedrijfs- en/of marktnormen.

Om uw personeelsanalyse tot een succes te maken, kunt u niet één enkele batch met ingevoerde gegevens meten. In plaats daarvan moet u voortdurend metingen verrichten naarmate nieuwe gegevens binnenkomen.

In het volgende deel bespreken we een paar aanbevolen meeteenheden die u in uw HR-gegevensanalyse zou moeten opnemen.

Stap 3: Analyse

Dit is het moment waarop u de resultaten van uw onderzoek gaat bekijken. Het doel van deze stap is terugkerende patronen te identificeren en na te gaan hoe zij uw bedrijf beïnvloeden.

Afhankelijk van wat u te weten wilt komen, kan uw analyse drie richtingen uitgaan: beschrijvende, voorspellende en voorschrijvende analytics.

Terwijl beschrijvende analytics zich uitsluitend richt op het analyseren van wat er al is gebeurd, is predictive analytics erop gericht te voorzien wat er de volgende keer voor uw bedrijf kan komen. Prescriptive analytics neemt zowel gebeurtenissen uit het verleden als toekomstige aannames om de beste aanbevelingen af te leiden.

Stap 4: Uitvoering

In dit stadium moet u beslissen hoe en waar u uw inzichten toepast. Hebt u bijvoorbeeld een trend opgemerkt in het personeelsverloop? Of misschien hebt u ontdekt dat 20% van uw best presterende werknemers afkomstig zijn van werknemersreferenties?

Bedenk hoe u deze gegevens kunt gebruiken om de prestaties van uw HR-afdeling te verbeteren en uw resultaten de volgende keer dat u een analyse uitvoert een boost te geven.

Naast regelmatige controles is het de moeite waard om veranderingen op het moment zelf in de gaten te houden. Met talentmanagementsoftware kunt u precies zien hoeveel mensen er zijn bijgekomen en hoeveel er zijn vertrokken, en ook wat ze gemeen hebben.

TalentBoost Screenshot

Bron: TalentBoost

HR data-analyse - welke metrieken te overwegen

Weet u niet zeker welke gegevens u moet meten? Hieronder vindt u onze aanbevelingen voor de HR-metriek.

Inkomsten per werknemer

Het meet hoeveel geld elke werknemer genereert voor het bedrijf. Het wordt berekend door de totale bedrijfsopbrengst te delen door het huidige aantal werknemers.

Aanvaardingspercentage van vacatures

Het percentage kandidaten dat "ja" zegt op de jobaanbiedingen van de onderneming. Het wordt gemeten door het aantal aanvaarde vacatures te delen door het totale aantal beschikbare vacatures in een bepaalde periode.

Opleidingskosten per werknemer

Meet de gemiddelde kosten van de opleiding van één enkele werknemer.

Vrijwillig verloop

Het percentage werknemers dat vrijwillig besluit de organisatie te verlaten.

Onvrijwillig verloop

Het percentage werknemers van wie de contracten werden beëindigd wegens afvloeiing, inkrimping van het personeelsbestand of slechte prestaties.

Time-to-Hire

Het is de hoeveelheid tijd die verstrijkt tussen het eerste contact met een kandidaat en de aanvaarding van het werkaanbod. Dit is vooral belangrijk in tech, waar de concurrentie hoog is, maar het proces de neiging heeft lang te zijn. Volgens Dice gegevens duurt het gemiddeld 39 dagen om een softwareontwikkelaar in dienst te nemen, 40 dagen om een UI-ontwikkelaar in dienst te nemen, en 46 dagen om een gegevensingenieur in dienst te nemen.

Absenteïsme

Verwijst naar frequente afwezigheid van het werk, die verder gaat dan de aanvaardbare vrije tijd, zoals vakanties, ziekte, of familiale noodgevallen.

Voor- en nadelen van human resource analytics

Laten we eens kijken naar de voor- en nadelen van het uitvoeren van HR-analyses.

Voordelen

Het opsporen van ondermaats presterende gebieden in uw HR-activiteiten. Als u bijvoorbeeld merkt dat uw time-to-hire voor de meeste van uw recruiters met 30% is verlengd, kan dit wijzen op een probleem in het aanwervingsproces dat moet worden aangepakt. Soms kan het automatiseren van delen van het proces of het omwisselen van de volgorde van de stappen in uw wervingsproces tot een verbluffend resultaat leiden. Onze klant ImpacTech is bijvoorbeeld in staat om ontwikkelaars aan te nemen met 2,5x minder sollicitatiegesprekken.

ImpactTech grafiek

Bron: DevSkiller

  • Het elimineren van giswerk. Door HR-analytics te implementeren, kunt u uw hypotheses en aannames valideren voordat u veranderingen doorvoert in uw wervings- en talentmanagementprocessen.
  • Verbetering van de tevredenheid en betrokkenheid van werknemers. Analytics zal u niet alleen helpen om de prestatiecijfers van uw HR-team te verbeteren. Het zal ook een positieve invloed hebben op alle andere teamleden. Als uw HR-team toegang heeft tot inzichten zoals het verlooppercentage of de resultaten van tevredenheidsenquêtes onder werkgevers, zal het de werknemerservaring kunnen verbeteren. Als gevolg daarvan zal uw team meer gemotiveerd zijn om optimaal te presteren.
  • Verbetering van het aanwervingsproces. Als u HR-analyses correct uitvoert, kunt u gegevens bijhouden zoals de aanvaardingsgraad van vacatures en de gemiddelde tijd tot aan de aanwerving per functie. U kunt echter ook een stap verder gaan en post-interviewenquêtes houden voor uw kandidaten om te leren hoe u de ervaring van de kandidaat kunt verbeteren en het juiste talent kunt aantrekken.
  • Voorspellen van trends of werknemersgedrag. Door optimaal gebruik te maken van HR-voorspellende analyses, bent u in staat om te reageren op waarschuwingssignalen, zoals een daling in de resultaten van het medewerkerstevredenheidsonderzoek. Zo kunt u kleine problemen oplossen voordat ze escaleren of een strategie uitstippelen voor het onvermijdelijke, zoals het vertrek van uw belangrijkste medewerkers.

Hoe zit het met de potentiële nadelen van HR-analyse?

Nadelen

  • Gemiste kans of afleiden van onjuiste inzichtenals het HR-team een complex instrument gebruikt en niet bedreven is in gegevensanalyse.
  • Potentiële veiligheidsproblemenals analysetools en tools van derden die toegang hebben tot gevoelige informatie, niet aan de juiste beveiligingsnormen voldoen. Gelukkig kan deze bedreiging worden vermeden door tools te gebruiken die goed beveiligd zijn.
  • Mogelijke ethische en juridische kwestiesAls de gegevens die u opspoort de privacy schenden of toegang geven tot privégegevens van werknemers. Denk bijvoorbeeld aan de dunne lijn tussen het verzamelen van inzichten uit een openbaar vs. privé Slack-kanaal - als u ooit overweegt communicatie te analyseren, moet u toestemming krijgen van uw werknemers en dit met een advocaat bespreken!

Hoe vermijdt u deze en andere misstappen en zorgt u ervoor dat u het beste uit uw gegevens haalt? Door gebruik te maken van de kracht van voorspellende analyses en de juiste HR-analysetool te gebruiken - bijvoorbeeld TalentScore.

HR voorspellende analyses - TalentScore

Als u er zeker van wilt zijn dat u de beste wervingsbeslissingen neemt en uw werknemers langer aan u wilt binden, raden wij u aan een tool als TalentScore te gebruiken.

TalentScore maakt gebruik van een AI Benchmarking Engine die rekening houdt met factoren zoals coderingstestscores van werkvoorbeelden, moeilijkheidsniveaus van tests en de tijd die kandidaten nodig hebben om taken te voltooien. Dit alles stelt u in staat om de prestaties van kandidaten te voorspellen met een verbazingwekkende 85% nauwkeurigheid!

AI-benchmarkingmotor

Bron: DevSkiller

Samenvatting

HR-analytics stelt organisaties in staat proactief gebruik te maken van gegevens. In plaats van alleen eerdere problemen op te lossen, kunnen bedrijven creatiever zijn met hun toekomst en potentiële problemen oplossen voordat ze zich voordoen. HR-analytics kan worden gebruikt voor zowel werving als retentie - door gegevens voor beide te verzamelen en te analyseren, krijgt u een volledig beeld.

Om het meeste uit uw personeels- en wervingsanalyses te halen, raden wij u aan om TalentBoost en TalentScore te gebruiken. Door deze oplossingen te gebruiken, krijgt u toegang tot een hele reeks inzichten, zoals vaardigheidstekorten in uw teams, opleidingsmogelijkheden, time-to-hire en andere prestatievoorspellers die u zullen helpen het allerbeste talent aan te trekken.

Foto credit: Pexels

Post delen

Meer informatie over het inhuren van tech

Abonneer u op onze Learning Hub en ontvang nuttige inzichten rechtstreeks in uw inbox.

Verifieer en ontwikkel coderingsvaardigheden naadloos.

Zie DevSkiller producten in actie.

Beveiligingscertificeringen & naleving. Wij zorgen ervoor dat uw gegevens veilig en beveiligd zijn.

DevSkiller logo TalentBoost logo TalentScore logo