Juni 2017 HR-analytics Irma Doze www.hrbedrijfskunde.nl Programma 09:30 Introductie 09:45 HR-intelligence, HR-metrics en HR-analytics 10:30 HR-analytics proces en rollen 10:45 Break 11:00 Oefening: analyseboom 11:30 Oefening: conclusies trekken over oorzaak / gevolg 12:00 Wat ga jij doen met HR-analytics? 12.15 Lunch
Irma Doze
HR-metrics Het systematisch in beeld brengen van recentetrends en ontwikkelingen in personeel via ken-en stuurgetallen, balanced scorecards en dashboards. HR-analytics Het systematisch en datagedreven vertalen van ontwikkelingen in personeel naar gevolgen voor de toekomst, alsmede het kwantificeren en voorspellen van de impactvan dit human capital op de business. HR-intelligence: meten + analytics
Zonder data geen start Meten is weten
Kengetallen versus Stuurgetallen Wat zijn goede kengetallen Gemakkelijk te begrijpen Helder gedefinieerd, valide Efficiënt te verzamelen (kosten) Betrouwbaar (zuiver te meten) Geloofwaardig: Roughly right is betterthanpreciselywrong Redelijke frequentie in de tijd
Oefening Welke kengetallen hanteren jullie voor verzuim? Waarom deze kengetallen? Welke kengetallen zou je (ook) willen gebruiken? Werk in groepjes (3 / 4), ca. 15 minuten HR-intelligence: meten + analytics
Stuurgetallen op basis van strategie Van strategiekaart naar scorecard
HR-scorecard is voor de afdeling HR HR-intelligence: meten + analytics
Employer Net Promoter Score (enps) Onderwijs 37% 38% 25% 11 Industrie en nijverheid 32% 36% 32% 1 Collectieve sector 26% 40% 34% -9 Kennisintensieve dienstverlening 26% 38% 35% -9 Gezondheidszorg 25% 39% 36% -11 Transport 24% 38% 38% -14 Handel 22% 35% 43% -21 Overige dienstverlening 23% 32% 45% Promotor Passief Criticaster -22 Bron: Nationaal enpsonderzoek 2015, uitgevoerd door AnalitiQs
HR-intelligence: meten + analytics Andere vragen beantwoorden Hoeveel moet ik investeren in Learning & Development? Hoe verbeter ik de medewerkersbetrokkenheid? Zullen onze beste medewerkers blijven of vertrekken? En waarom? Welke HR interventies hebben een positieve impact op productiviteit? Werkt mijn strategie?
Verbanden zoeken 0,1% meer werknemers betrokkenheid (employee engagement), betekent $100.000 meer omzet per winkel Voorspellen 17% 16% 15% 14% 13% Verloop 2012 2013 2014 2015 Top 5 risico talenten Kans op vertrek 1 Jan Janssen 85% 2 Peter Pietersen 76% 3 Marieke de Vries 63% 4 Imke Jansen 52% 5 Ton Peters 41%
Strategische personeelsplanning Nu Visie, missie, strategie, omgeving, etc. Vraag Formatie Scenario Scenario Scenario Gewenste formatie Boventalligheid Leegloop Gaps Intern Bezetting Dynamiek IDU Verwachte bezetting Aanbod Extern Vergrijzing Mobiliteit Schoolverlaters Krapte Conjunctuur Loonniveau s Flexibiliteit Etc. Beleidsdiscussie Straks alternatieven, bv automatisering, uitbesteding Cocktail van beleid, instrumenten en acties werving, opleiding, doorstroom, flexpool, etc Zelfsturende processen Viewers of this also viewed:
HR-analytics als onderdeel van een continu organisatieproces METRICS IV. De bereikte resultaten meten en monitoren I. Identificeer business kansen en vragen III. Inzichten vertalen naar gewenst HR-beleid en dit implementeren II. Analytics: transformeer data in actiegerichte informatie Analytics @ Spil Games
Wat je moet weten over Opgericht in 2004 Publisher van casual games op meer dan 200 websites wereldwijd > 130 miljoen unieke bezoekers per maand > 4 miljard maandelijks getoonde advertenties Gevestigd in HILVERSUM Medewerkers van > 20 nationaliteiten Situatie mei 2012: toenemende headcount HEADCOUNT 250 200 150 100 jan-10 apr-10 jul-10 okt-10 jan-11 apr-11 jul-11 okt-11 jan-12 apr-12
Complicatie : retentie nieuwe medewerkers lager dan gewenst! Van de 57 mensen gestart in 2009, vertrokken er 9 binnen een jaar (16%) Van de 93 mensen gestart in 2010, vertrokken er 26 binnen een jaar (28%) 85% 80% Retentie nieuwe medewerkers (LTM) 75% 70% 65% jan-10 mrt-10 mei-10 jul-10 sep-10 nov-10 jan-11 mrt-11 Gebruikte bronnen/data voor vraagstuk Spil Games Vacature (Afdeling/rol) Werkervaring in jaren Opleidingsniveau Relocatie of niet Afstand tot werk Huwelijkse staat Geslacht Leeftijd Literatuur Vertrekredenen (exit gesprekken)
Gevolg analyse: relocatiebeleid aangepast! 100% 50% 100% 50% 0% Stay Leave Totaal 100% 50% 0% Stay Leave Geen relocatie 100% 50% 0% Stay Leave Wel relocatie 0% Stay Leave <= 30 km afstand huis-werk 100% 50% 0% Stay Leave > 30 km afstand huis-werk Resultaat: verbetering in retentie Vooraf Na aanpassing 85% 80% Retentie nieuwe medewerkers (LTM) 85% 80% Retentie nieuwe medewerkers (LTM) 75% 75% 70% 70% 65% jan-10 apr-10 jul-10 okt-10 jan-11 apr-11 65% jun-12 sep-12 dec-12 mrt-13 jun-13
HR-analytics: data transformeren in actiegerichte informatie 1. Business vraag achterhalen 8. Resultaten meten (= metrics) 2. Business vraag vertalen naar analytics vraagstuk 7. Insightsvertalen naar beleid & implementeren WIE DOET WAT? 3. Data verzamelen 6. Presentatie en visualisatie 4. Data prepareren 5. Data analyseren en vertalen naar Insights Oefening: de vraag! 1. Business vraag achterhalen 8. Resultaten meten (= metrics) 2. Business vraag vertalen naar analytics vraagstuk 7. Insightsvertalen naar beleid & implementeren 3. Data verzamelen 6. Presentatie en visualisatie 4. Data prepareren 5. Data analyseren en vertalen naar Insights
"An approximate answer to the right problem is worth a good deal more than an exact answer to an approximate problem. John Tukey statisticus(1915 2000) Een vraag komt nooit alleen!
Voorbeeld analyseboom Ontevreden klanten Slechte kwaliteit dienstverlening Hogere eisen klanten Moeilijke werkomstandigheden Slecht materiaal Hoog ziekteverzuim Lage betrokkenheid Slechte kwaliteit managers Hoge werkdruk Hoog verloop Weinig MD Andere targets Oefening 2 groepjes Maak een analyseboom voor: Hoe kunnen we de inzetbaarheid van onze (oudere) medewerkers verhogen?
Hulpmiddel: visgraatdiagram Oefening: conclusies trekken! 1. Business vraag achterhalen 8. Resultaten meten (= metrics) 2. Business vraag vertalen naar analytics vraagstuk 7. Insightsvertalen naar beleid & implementeren 3. Data verzamelen 6. Presentatie en visualisatie 4. Data prepareren 5. Data analyseren en vertalen naar Insights
Wat vertelt deze grafiek? Aantal medewerkers Salaris klasse Wat vertelt deze grafiek? Mannen Vrouwen Salaris Leeftijd
Leidt meer chocolade eten tot meer nobel prijswinnaars? Of moeten we meer IKEA vestigingen openen?
Correlatie versus Causaliteit volgens Sir Austin Hill Sir Austin Hill, een leerling van Pearson, stelde de volgende criteria voor om causale relaties te ontdekken. Hoe meer criteria voldoen, hoe groter de waarschijnlijkheid. 1. Sterkte: Hoe sterker de samenhang, des te waarschijnlijker de causaliteit. 2. Consistentie: Consistente bevindingen over dezelfde relatie door anderen in een andere context. 3. Specificiteit: Hoe specifieker de relatie is tussen twee variabelen, des te waarschijnlijker de causaliteit. 4. Tijdsrelatie: Het effect dient na de oorzaak te komen. 5. Biologische gradiënt: Hoe groter de blootstelling, des te groter het effect. 6. Plausibiliteit: De relatie tussen oorzaak en effect moet plausibel zijn. 7. Coherentie: De relatie tussen oorzaak en effect komt overeen met andere kennis over de variabelen. 8. Experimentele evidentie: Het wegnemen van de oorzaak vermindert het effect. 9. Analogie: Een associatie van gelijke aard bestaat reeds. Voorbeeld: oorzaak en gevolg? De kwaliteit van de managers is onder de maat De eisen aan onze dienstverlening (installaties) worden steeds strenger Mensen zijn te weinig getraind Doorlooptijden van projecten zijn te lang Er wordt niet snel genoeg gewerkt De tools en instructies zijn slecht
Hulpmiddel: interrelatiediagram 3 / 1 2 / 0 Slechte kwaliteit Managers Strakkere eisen aan Installatie Specs 4 / 0 Minder vaardigheden en ervaring (managers) 0 / 5 Langere doorlooptijden projecten Lager werktempo (medewerkers) 1 /4 Slechtere Tools en Instructies 2 / 2 Identificeer drivers en bottlenecks Gevolgen (zichtbare) bottlenecks Drivers Minder vaardigheden en ervaring (managers) Langere doorlooptijden projecten Strakkere eisen aan Installatie door klanten
Minder vaardigheden en ervaring Strakkere eisen aan Installatie Specs Slechte kwaliteit Managers Slechtere Tools en Instructies Lager werktempo Langere doorlooptijden projecten Het Interrelatiediagram Het interrelatiediagramhelpt je de betrekkingen van oorzaak en gevolg tussen factoren aan het licht te brengen. Het heeft wat weg van mind-mapping. Zet alle factoren op een bord en bespreek de relatie tussen twee factoren onderling. Niet de sterkte van de relatie (die komt uit de statistiek) maar de richtingvan de relatie: wat is tussen de betreffende twee het oorzaak en gevolg? Eén belangrijke spelregel: altijd slechts één richting mogelijk! Kiezen dus. Teken een pijl tussen de twee factoren om de richting van een verband te tonen. Geen verband of zwak, dan geen pijl. Doe dit voor alle factoren. Tel vervolgens de uitgaande pijlen en inkomende pijlen per factor. De factoren zonder inkomende pijlen (en waar de meeste pijlen van uitgaan), worden ook wel de bronoorzaken of drivers genoemd. De factoren met alleen inkomende pijlen (of de meeste), vormen de bottlenecks : het zichtbare (eind)probleem, dat je wilt oplossen.
Tips (1) Factor A Factor B CORRECT maar Factor A Factor B CORRECT Factor A Factor B CORRECT Factor A Factor B FOUT Tips (2) Factor A Factor B Factor A Factor B CORRECT Factor C CORRECT Factor C Factor A Factor B Factor A Factor B FOUT Factor C FOUT Factor C
Oefening: maak een interrelatiediagram voor deze organisatie 1. Slechter imago op de arbeidsmarkt 2. Mensen vertrekken 3. Verouderde systemen en techniek 4. Veel interne politiek langzame besluitvorming 5. Lange werkdagen 6. Ontevreden klanten 7. Lang onvervulde vacatures Mijn vragen aan jou Wat is jouw doel met HR-analytics? Welke uitdagingen zie je voor je eigen organisatie om met HR-analytics te beginnen? Hoe ga JIJ morgen beginnen?
"A good hockey player plays where the puck is. A great hockey player plays where the puck is going to be. Wayne Gretzky Irma Doze 06-43093218 Irma.doze@analitiqs.com