Zo zet voedingsmultinational Kraft Heinz gezondheids- en welzijnsonderzoeken in om de tevredenheid van werknemers te volgen, worden commentaren geanalyseerd om de nuances in ervaringen van werknemers te begrijpen en wordt people analytics ingezet om zinvolle patronen in de beschikbare data te vinden. Hoe kan data helpen om waardevolle medewerkers te behouden?

Als je het niet kan meten, kun je het niet verbeteren. Neem bijvoorbeeld het onderwerp diversiteit. De functie van diversiteitsmanager is nieuw in veel organisaties. Deze mensen zullen ergens op moeten meten willen ze iets kunnen managen. Data gaat dus deel uitmaken van het diversiteitsdebat binnen bedrijven. De organisaties die hier op de juiste manier gebruik van maken, zijn in staat kansen te zien in de data, actieplannen te maken om eventuele lacunes aan te pakken, en zo een voorsprong te nemen op bedrijven die misschien minder gevorderd hierin zijn en hun probleemgebieden niet kennen.

Ordenen van data

Persoonsgegevens zijn vaak erg rommelig. Er moet veel aandacht worden besteed aan de kwaliteit van de gegevens voordat je bruikbare analyses kunt maken. Hierbij is het slim om datakwaliteit parallel aan te pakken, bijvoorbeeld door het standaardiseren van processen, zodat je op dezelfde manier praat over de definitie van ‘human capital’. En begin niet met data, begin met het probleem dat je wilt oplossen. Als je een retentieprobleem hebt, wil je kijken naar de data over verloop van werknemers. Hierbij is niet zo relevant dat elk meetpuntje volledig accuraat is, maar focus op dat probleem van het hoge verloop van personeel. Dit stimuleert om de juiste gegevens op te schonen en geeft richting. Door heel specifiek te bekijken welke data aangepakt moet worden, om analyses op te baseren, kun je daar gericht mee aan de slag. Leuk werk is het misschien niet, maar als er een zakelijk doel is, is het beter te rechtvaardigen.

Bij Kraft Heinz wordt gebruikgemaakt van tevredenheidsenquêtes met de mogelijkheid tot het geven van commentaar na elke vraag. Het voordeel daarvan is dat ze een commentaar aan een specifieke vraag kunnen koppelen. Op die manier wordt er meer informatie verzameld dan een enkel open veld aan het einde van een enquête. Door sentimentanalyse worden patronen vastgesteld, waarop weer gestuurd kan worden.

Nut voor werkgever en werknemer

Data-analyse inzetten om werknemers tevreden te houden, is nuttig voor een bedrijf, maar moet uiteraard niet tegen werknemers worden ingezet. Je moet je altijd afvragen wat werknemers er zelf aan hebben, wanneer je besluit een meetelement toe te voegen of de collega’s vraagt hun gegevens bij te werken in een systeem. Er moet iets tegenover staan. Communicatie is ook hier van groot belang. Uitleggen waarom je iets doet en wat het de medewerkers oplevert.

Vaak wil je werknemers bijvoorbeeld vragen naar hun voorkeur voor loopbaanontwikkeling. In wat voor soort banen ben je geïnteresseerd? Ben je in staat om je geografisch te verplaatsen? Ben je mobiel? Vertel ons een beetje over je ervaring voordat je bij dit bedrijf kwam werken. Al deze vragen zijn belangrijke gegevens voor een bedrijf om te hebben, én het helpt werknemers. Als we weten wat de loopbaaninteresses van medewerkers zijn, kunnen we ze beter afstemmen op bestaande interne mogelijkheden, waarvan ze misschien niet op de hoogte waren. Met de juiste communicatie maak je dat helder, ook bijvoorbeeld dat antwoorden op deze vragen (zoals ‘ik wil niet op een andere locatie aan de slag’) niet tegen hen zullen worden gebruikt.

Of iemand tevreden is in zijn baan, is niet alleen afhankelijk van interne factoren. Daarom is het van belang om ook data uit externe bronnen mee te nemen in de analyse. Uit veel externe enquêtes blijkt dat ergens tussen de 20 procent en 50 procent van de werknemers op zoek gaat naar een nieuwe baan wanneer de pandemie is afgelopen. De gemakkelijkste interne datapunten om naar te kijken zijn beloning, carrièreverloop en teamdynamiek. Maar het is ook nuttig te kijken hoe concurrerend een bepaalde baan extern is. Met andere woorden, hoe groot is de kans dat iemand jouw talent zal wegkapen?

En mocht dat dan toch gebeuren, gebruik dan ook de redenen voor dat vertrek in volgende analyses om vergelijkbare gevallen in de toekomst wellicht te voorkomen. De pandemie heeft ervoor gezorgd dat er veel meer aandacht is voor people analytics. Laten we de lessen daaruit niet alleen in pandemietijd te gelde maken.

Dit artikel is mede tot stand gekomen dankzij mijn collega Cindi Howson, Chief Data Strategy Officer bij ThoughtSpot, en Serena Huang, Global Head of People Analytics & HR Technology bij PayPal, voorheen Head of People Analytics bij Kraft Heinz.

Hoe meten en data-analyse bijdragen aan de ideale talentmanagementstrategie

Analytics kan helpen bij het ontdekken van (top)talenten, maar ook bij de weg die daarna volgt. Een uitgekiende loopbaan waarbij de juiste competenties (verder) worden ontwikkeld, is de ideale route. Zo nemen niet alleen de kennis en de vaardigheden toe, maar blijft de werknemer ook gemotiveerd om zich optimaal in te zetten voor de organisatie én behoudt hij de ambitie en de wil om hogerop te komen. Tijdens het congres (R)evolutie van de talent journey vertelt Irma Doze, eigenaar van AnalitiQs, Customer Intelligence & HR analytics, hoe meten en data-analyse helpen om de juiste keuzes te maken en inzichtelijk te maken of de gekozen talentmanagementstrategie succesvol is.