Van HR reporting naar HR VOCAP Park Inn Radisson, Leuven

Transcriptie

1 Van HR reporting naar HR VOCAP Park Inn Radisson, Leuven Dr. Jeroen Delmotte Chief Scientist & Co-Founder Dinsdag 29 september 2015

2 Programma 1. Voorstelling 2. Wat is HR Analytics? 3. HR is hitting the wall (Prof. Boudreau) 4. Evolueren van beschrijven/rapporteren naar predictieve vraagstelling 5. Vier HR analytics benaderingen 6. Hoe starten? 7. Geleerde lessen & adviezen

3 inostix: Co-Founded door Luk Smeyers & Jeroen Delmotte, PhD. Voor inostix: CHRO Europe bij... Voor inostix: Academic Researcher en PhD bij... Start-up van de company in FTE inostix measures the business impact of HR investments by using innovative measurement science techniques Hoofdkantoor in België, locaties in Nederland & Duitsland Klanten: Grote organisaties in Benelux Duitsland Zwitserland HR solutions vendors: payroll, HRIS, temp agencies, Grote HR strategy consultancy bedrijven 3

4 The inostix team Een unieke mix van HR ervaring en Data Science 4

5 Vier focusgebieden HR research HR metrics & reporting HR data services HR analytics & predictive modeling Ontwikkelen en valideren van HR survey instrumenten Uitvoeren van HR onderzoek Samenwerking met de HR afdeling om actiegerichte adviezen uit te werken Ontwikkelen van geloofwaardige HR metrics en reports Advies geven over HR metrics en ratio definities Verbinden van HR metrics aan business prioriteiten Koppelen van survey data met HR/business data Intern consistent maken van HR data bronnen Onderzoeken en verbeteren van missing & duplicated HR data Adviseren over data om HR analytics uit te voeren Kwantificeren van de business- en organisatieimpact van HR investeringen Betekenisvolle patronen in HR en business data zoeken Ontwikkelen van HR predictieve modellen Adviseren over interne HR analytische competenties 5

6 Onze klanten N.V. Nederlandse Spoorwegen 6

7 Programma 1. Voorstelling 2. Wat is HR Analytics? 3. HR is hitting the wall (Prof. Boudreau) 4. Evolueren van beschrijven/rapporteren naar predictieve vraagstelling 5. Vier HR analytics benaderingen 6. Hoe starten? 7. Geleerde lessen & adviezen

8 Luk Smeyers wake-up call in 2003 as CHRO Europe at Nielsen, 8

9 What did he want to know? 9

10 Wat is Predictive Modelling? Predictive Modelling wordt gebruikt om de kans op een toekomstige uitkomst van een gebeurtenis of de waarschijnlijkheid van het voorkomen van een situatie te bepalen door een grote verzameling aan historische data te analyseren. 10

11 Examples of Predictive Analytics 11

12 Boek van Eric Siegel Predictive Analytics - The power to predict who will click, buy, lie or die - 12

13 En terwijl de anderen voorspellen wie zullen liegen, kopen, selecteren, klikken, liken, sterven, stelen, crashen, verkopen, blijven, weggaan, winnen, verliezen, inostix

14 wacht HR op de bus (die al vertrokken is) 14

15 En waar staat de bus bij jullie??? inostix

16 Programma 1. Voorstelling 2. Wat is HR Analytics? 3. HR is hitting the wall (Prof. Boudreau) 4. Evolueren van beschrijven/rapporteren naar predictieve vraagstelling 5. Vier HR analytics benaderingen 6. Hoe starten? 7. Geleerde lessen & adviezen

17 Waarom is er nu zo veel aandacht voor HR analytics? Overspoeld door data Organisaties worden complexer, besluitvorming moet sneller HR onder druk om waarde toe te voegen 17

18 HR is hitting the wall (Prof. John Boudreau) Veel data Geen inzicht in de business 18

19 However in HR The recruiter hires and doesn t know what De Recruiter? happens with the employee The trainer trains and doesn t know if it had a business impact Heeft zij sales mensen aangenomen die de komende maanden business groei zullen bewerkstelligen? The C&B expert designs incentive plans but doesn t know if it helps growing the business 19

20 However in HR The recruiter hires and doesn t know what De Trainer? happens with the employee The trainer trains and doesn t know if it had a business impact Heeft zijn training de time-to-performance verbeterd van call center agents? The C&B expert designs incentive plans but doesn t know if it helps growing the business 20

21 HR is een typische tracker Hoeveel FTE s? Wie heeft promotie gekregen en waar naartoe? Wie heeft de organisatie verlaten, hoeveel en waar naartoe? Hoeveel nieuwe medewerkers, wat was de time-to-fill en de time-to-hire? Hoeveel training uren en training kosten? Wat is de engagement score? Descriptive Single Source Data Business disconnected Rear View Low Value 21

22 HR is een typische tracker Hoeveel FTE s? Wie heeft promotie gekregen en waar naartoe? Wie heeft de organisatie verlaten, hoeveel en waar naartoe? Hoeveel nieuwe medewerkers, wat was de time-to-fill en de time-to-hire? Hoeveel training uren en training kosten? Wat is de engagement score? Business Impact? Future Risks? Patterns? What-if scenarios? 22

23 The biggest barrier for HR to add value to the business? The inability to measure the business impact of human capital investments. (*) Study in 2010 amongst CEO s 23

24 HR is hitting the wall There s a strong need to move from descriptive to predictive analytics Descriptive Analytics Predictive Analytics inostix

25 Programma 1. Voorstelling 2. Wat is HR Analytics? 3. HR is hitting the wall (Prof. Boudreau) 4. Evolueren van beschrijven/rapporteren naar predictieve vraagstelling 5. Vier HR analytics benaderingen 6. Hoe starten? 7. Geleerde lessen & adviezen

26 Moving from descriptive versus predictive Descriptive Predictive Wie zijn onze high potentials? Hoeveel high performers hebben onze organisatie verlaten in 2014? Welke aanwervingscriteria leiden het meest waarschijnlijk tot high potentials? Voor welke high performers lopen we het risico dat zij de organisatie gaan verlaten? Een unieke kans om toegevoegde waarde te leveren! 26

27 Programma 1. Voorstelling 2. Wat is HR Analytics? 3. HR is hitting the wall (Prof. Boudreau) 4. Evolueren van beschrijven/rapporteren naar predictieve vraagstelling 5. Vier HR analytics benaderingen 6. Hoe starten? 7. Geleerde lessen & adviezen

28 Het HR Analytics proces - de 4 belangrijkste benaderingen - Driver Analysis (understanding hidden relationships) Employee data Data Merging Statistical Analysis Data Mining Machine Learning Cluster Analysis (understanding hidden group patterns) Business performance data Client data Business Question Driven Data Gathering Risk Scoring (understanding probabilities) Forecasting (understanding future patterns) 28

29 De 4 benaderingen zijn een unieke kans: Voor meer toegevoegde waarde! Competitieve voorsprong te vergroten! 29

30 Programma 1. Voorstelling 2. Wat is HR Analytics? 3. HR is hitting the wall (Prof. Boudreau) 4. Evolueren van beschrijven/rapporteren naar predictieve vraagstelling 5. Vier HR analytics benaderingen 6. Hoe starten? 7. Geleerde lessen & adviezen

31 Enkele veel gehoorde redenen, We hebben slechte data! Wat met de privacy? Waar is de human in HR? De ondernemingsraad keurt dit nooit goed! Hiervoor krijg ik geen budget! Ik heb geen flauw idee hoe ik hiermee kan starten! 31

32 Drie grote uitdagingen 2. Business knowledge 1. Data Business driven People Insights 3. Analytical Capabilities 32

33 The 4-step analytical process STEP 1 STEP 2 STEP 3 STEP 4 Identify business questions Develop conceptual model Create hypothesis Data collection Data selection Data cleaning Data quality check Normalize data Aggregate data Construct new variables Data merging Statistics & Data mining Predictive modeling Data transformation Data analysis Data collection and data quality and initial data exploration Understanding check the business question/ problem 33

34 Programma 1. Voorstelling 2. Wat is HR Analytics? 3. HR is hitting the wall (Prof. Boudreau) 4. Evolueren van beschrijven/rapporteren naar predictieve vraagstelling 5. Vier HR analytics benaderingen 6. Hoe starten? 7. Geleerde lessen & adviezen

35 inostix blog: Wat we geleerd hebben over HR Analytics in 2014 (1) 1. Start met een business vraag, niet met de data 35

36 The fishing expedition Vb geven van Laten we vissen in onze HR data en kijken wat we kunnen vinden 36

37 The fishing expedition Altijd: taktisch (zelden voldoende voor strategisch inzichten) Meestal: triviale relaties/correlaties niet actiegericht Vaak: HR validering (verantwoorden van HR investeringen) Zelden: executive sponsorship inostix

38 inostix blog: Wat we geleerd hebben over HR Analytics in 2014 (1) 1. Start met een business vraag, niet met de data 1. De meeste HR Business partners zijn niet in de wieg gelegd voor analytics 38

39 Verander de HR Mix! HR Mix 'Old' 50% 50% HR Expert HR BP 1/3 1/3 1/

40 Vacature Shell (Sep. 2014) 40

41 inostix blog: Wat we geleerd hebben over HR Analytics in 2014 (1) 1. Start met een business vraag, niet met de data 1. De meeste HR Business partners zijn niet in de wieg gelegd voor analytics 2. HR analytics is geen kostenpost maar een investering in competitieve voorsprong 3. Als je start: bewijs het concept, niet de pilot 4. Risico is de taal van de CEO 5. Ontwikkel ethische en transparante analytische toepassingen 41

42 inostix blog: Wat we geleerd hebben over HR Analytics in 2014 (2) 7. Een recent gepromoveerde PhD aannemen is niet de juiste start 8. Vergeet big data bij de start 7. Zorg dat HR analytics een continue proces wordt en geen serie van losse projecten 8. Engagement data moet met de nodige voorzichtigheid behandeld worden 9. Gebruik bij de start geen Center of Excellence voor analytics 10. Slechte data is geen excuus, je kan morgen al starten! 42

43 Patrick Coolen HR Analytics Manager ABN-AMRO Je kan er morgen mee starten! 43

44 Bedankt! Luk Smeyers: Jeroen Delmotte: Office: Business Center In Volle Vaart Engels Plein 35/01.01 B Leuven luk.smeyers@inostix.com jeroen.delmotte@inostix.com Facebook.com/inostix 44

45