Analityka w HR – wcale nie taka straszna

29.07.20
clock 6 min.
Kinga Makowska Kinga Makowska

Rzędy niezrozumiałych danych i wykresów, bezduszne wskaźniki budżetowe i abstrakcyjne KPI. Z tym najczęściej kojarzy nam się analityka w HR – i tym może odstraszać. Jednak relacja HR-owca z danymi nie musi być wroga, co więcej – może przerodzić się w prawdziwą, korzystną biznesowo przyjaźń.

W centrum wszystkich działań HR-owca stoi człowiek – pracownik i kandydat. Nasza rola jest oparta na empatii, badaniu potrzeb i budowaniu komunikacji w świecie biznesu. W ostatnich latach rosła zarówno rola miękkiego HR, jak i liczebność działów odpowiadających za rekrutację czy rozwój pracowników.

Tymczasem wraz z kryzysem wywołanym przez pandemię, organizacje stanęły przed zupełnie nowym wyzwaniem, które można porównać do nagłej, lecz absolutnie koniecznej rewizji efektywności HR-owych działań. W firmach coraz częściej zadawano kluczowe pytanie: „Dlaczego działamy w ten sposób i czy możemy to robić taniej?”. Obszary, w których nie analizowano efektywności, napotkały ogromny problem w sformułowaniu konkretnej, a tym samym zadowalającej zarząd, odpowiedzi.

Jak wynika z Badania Stanu Analityki HR w Polsce 65% polskich firm nie zatrudnia w dziale HR osoby odpowiedzialnej za analizę danych.

Nie bez przyczyny – według raportu z Badania Stanu Analityki HR w Polsce (2019) – przeciętna firma mierzy zaledwie trzy wskaźniki HR-owe: absencję, jeden rodzaj rotacji i benchmark wynagrodzeń. Wiążą się one nierozerwalnie z tzw. twardym HR, tymczasem obszar rekrutacji, onboardingu czy rozwoju pracowników najczęściej rozliczany jest jakościowo.

150 lat temu w słonecznej Filadelfii

Jednak w pracy HR-owców nie zawsze analizowanie danych wyglądało w ten sposób. Aby to udowodnić, przenieśmy się w czasie o 150 lat, do fabryki Midvale Steel w Filadelfii.

Inżynier Frederick Taylor rozpoczął tam pracę w 1878 r. Wyróżniały go dwie cechy: niesłychany upór w ciągłym rozwoju (dzięki któremu niezwykle często awansował) oraz… ogromna spostrzegawczość. Podczas pracy na hali fabrycznej zwrócił uwagę na fakt, że sprawność i szybkość robotników nie jest taka sama – mimo że teoretycznie wykonują te same zadania. „Od czego to w takim razie zależy i jak przekłada się to na zysk finansowy fabryki?” – zadał sobie pytanie, na które przyszło mu odpowiedzieć dzięki innowacyjnemu, jak na XIX wiek, eksperymentowi.

Kiedy awansował, zaczął mierzyć efektywność pracy zarówno pracowników, jak i maszyn, które obsługiwali. W historii zapisał się jako twórca jednej z pierwszych publikacji dotyczących czynnika ludzkiego w biznesie – wydanej w 1911 r. książki „Zasady naukowego zarządzania”, jednocześnie dając początek… obszarowi HR.

Dane na wyciągnięcie ręki

Z historii Fredericka Taylora musimy wyciągnąć jedną ważną lekcję: każdy proces da się zmierzyć, musimy tylko wiedzieć jak. To właśnie wtedy z pomocą przychodzi analityka HR uzbrojona w liczby i fakty. Często okazuje się, że nie musimy nawet przeprowadzać eksperymentu na miarę prekursorów zarządzania – podstawowe dane mamy w zasięgu ręki. Tylko gdzie się kryją i jak je zrozumieć?

Po pierwsze, zerknijmy do ATS. System śledzenia aplikacji kandydatów przydaje się nie tylko w screeningu CV – jest też doskonałym źródłem statystyk dotyczących efektywności rekrutacji. Zwróć uwagę na takie dane, jak liczba aplikacji na dane ogłoszenie, później – na liczbę kandydatów na long-liście (po wstępnym screeningu) i short-liście (po spotkaniach z rekruterami). Dla każdego stanowiska będziesz w stanie stworzyć tzw. lejek rekrutacyjny – co pozwoli później ocenić, ilu kandydatów powinno zaaplikować na dane ogłoszenie, żeby dało się z tego grona wyłonić potencjalnego pracownika. To właśnie jedna z miar efektywności rekrutacji, którą dział HR może przyjąć za wskaźnik i wykorzystać zwłaszcza w kluczowych rozmowach w firmie, dotyczących liczebności zespołu rekruterów czy kształtu procesu rekrutacyjnego.

Po drugie, spotkajmy się z twardym HR. Żaden miękki proces HR nie istnieje bez twardych danych, które monitoruje dział Compensation&Benefits, np. tych dotyczących rotacji, wykorzystania budżetów szkoleniowych czy benchmarków wynagrodzeń. Zamiast stawiać sobie wygórowane cele, takie jak podniesienie poziomu zaangażowania w firmie o 10% w skali roku, możemy dzięki temu działać bardziej konkretnie, np. obierając za cel grupy pracowników o najwyższym wskaźniku absencji czy rotacji lub średniej płacy najbardziej odbiegającej od poziomu rynkowego.

Po trzecie, spójrzmy na wskaźniki, które są w biznesie używane. Sama efektywność organizacyjna, czyli zwrot z inwestycji, ma swój HR-owy odpowiednik znany jako HR ROI. Ten wskaźnik pomoże nam udowodnić, dlaczego warto inwestować w najlepszych pracowników i uzależniać dostęp do nagród i premii od efektywności pracownika lub działu. Zwłaszcza gdy badania pokazują, że premie wolimy rozdawać po równo zamiast sprawiedliwie (badanie Willis Towers Watson z 2019 r.).

Jak analizować wyniki?

Do kluczowych miar należą: czas (np. procesu wdrożenia), efektywność liczbowa (np. CV per ogłoszenie) oraz koszt (np. publikacji ogłoszeń na portalu zewnętrznym). Naturalnym pytaniem, które pojawi się w Twojej głowie, kiedy tylko spojrzysz na te dane, będzie najpewniej: „Ok – ale to dużo czy mało?”. Analityka HR to obszar, który przypisuje i mierzy kluczowe wskaźniki dokładnie po to, by znaleźć odpowiedź na to pytanie.

Frederick Taylor zaczął od monitoringu czasu i produktywności, jednak bardzo możliwe że wcale nie musisz działać dokładnie tak jak on. Kluczowe porównanie może odbywać się na podstawie danych historycznych z Twojej organizacji. Tak jak my, konsumenci, porównujemy cenę danego produktu do tej miesiąc czy rok wcześniej, tak HR-owcy powinni mierzyć efektywność swoich procesów, uwzględniając porównanie ze stanem miesiąc czy rok wcześniej i biorąc pod uwagę zdarzenia w firmie, które mogły na nie wpłynąć.

Jeżeli do tej pory nie udawało Ci się zaprzyjaźnić ze statystykami, pamiętaj o jednym – wszystkie liczby, którymi dysponuje dział HR, dotykają Twojego obszaru pracy. Pierwszy i najważniejszy krok to zrozumieć, co pokazują HR-owe tabele i z czego te dane wynikają. Dzięki otwartości na nową wiedzę przekonasz się, że analityka wcale nie musi być straszna, a znajomość efektów własnej pracy przydaje podczas partnerskiej dyskusji z przedstawicielami organizacji.