Így lesz még értékesebb a HR

A szakemberhiány a hazai gazdaság egyre több területén jelenik meg. A vállalatok ezért a megfelelő ember megtalálása mellett mind nagyobb hangsúlyt fektetnek a munkaerő megtartására. Ezt is jelzi, hogy a külföldi példákat követve itthon is megjelentek a chief happiness officerek. Az új titulusok, szerepkörök, növekvő feladatok jelzik, hogy a tradicionális HR a vele szemben támasztott elvárásoknak a régi módszerekkel már nem tud minden esetben megfelelni. Miként segíthet az új munkatársak megtalálásában, megtartásában az informatika?

Mind több vállalatban ismerik a modern HR-analitikát, ám nem mindegyikük használja még ki a benne rejlő előnyöket. E területnek is megvan a maga evolúciója.

Az analitika első lépcsőfokát a múltbeli elemzés adja. Ha az a kérdés, hogy hányan vettek részt egy bizonyos belső képzésen, vagy tavaly melyik divízió hány embert vett fel, akkor többé-kevésbé készen áll a válasz. Többé-kevésbé, hiszen sok függ attól, hogy kit kérdeznek a házon belül: eltérő választ adhat a biztonsági terület (hány új belépőkártyát adtak ki), a pénzügy (hány ember számára történt bérszámfejtés), az IT (hány új e-mail-címet regisztrálnak) vagy a HR-adminisztráció (aktív dolgozók száma). Ezért is fontos, hogy egységes, egy rendszerből származó adatokkal dolgozzon a vállalat, amelyekre a vezetők mint „single source of truth”-ra (egységes igazság) tekinthetnek.

A következő szinten a múltbeli adatok halmazai között – különféle statisztikai modellek alkalmazásával, a teljesítményt mérő mutatókra építve – már sokféle kapcsolatot sikerül feltárni: ez a diagnosztikai szint, amely már a „miért alakultak így a dolgok?” típusú kérdésekre is választ tud adni. Így máris mérhetővé válik a főbb teljesítménymutatók közötti összefüggés, az egyes események egymásra hatásának elemzése: például, hogy mennyivel növelte a kékgalléros dolgozók elégedettségét egy új buszjárat bevezetése.

A magasabb szintre lépést a jövőbeli folyamatok előrejelzése jelenti. Itt már az olyan digitális vívmányokat is hadrendbe kell állítani, mint a gépi tanulás, a modellezés vagy az adatbányászat. A prediktív analitika azt láttatja, hogy egyes döntéseknek milyen hatásaik lehetnek. Ha például növelni kell az értékesítési, gyártási számokat, akkor elemzi, hogy melyik szcenárió – új emberek felvétele, átcsoportosítás és képzések indítása vagy az automatizáció – milyen hatással jár. A HR ekkor már egyszerűen, az adott szituáció megoldásának legjobb módjait tudja a felső vezetésnek prezentálni, akár azonnal, valós időben.

A negyedik szint a preskriptív analitika, amely már arra is képes, hogy a főbb szcenáriókat magától kínálja fel a HR-szakembereknek.

A hazai vállalatok többsége az első szinten helyezkedik el, a modernebb megoldásokat csak egy szűk, mégis növekvő nagyvállalati kör használja. A jó hír az, hogy a felhős megoldásoknak köszönhetően nem kell újabb és újabb, hosszadalmas bevezetésekkel számolni, ha egy vállalat amellett dönt, hogy meglévő HR-eszközeit terjeszti ki, vagy következő szintre lép a HR-analitika alkalmazásával.

Az emberi erőforrások professzionális kezelése ugyanakkor nemcsak a nagy cégek problémája, a közepes és kisebb méretű cégek is küszködnek vele. A HR-folyamatok Excel-táblában való nyomon követése már itt sem állja ki az idő próbáját. Az, hogy egy szervezetnél jól érzik-e magukat a munkavállalók, nem függ a cég méretétől. Az elégedettségnek ugyanúgy része az adminisztratív feladatok minimalizálása, mint a mobil eszközről való információelérés és munkavégzés, a (dolgozó szerint is értékesnek gondolt) képzések, a teljesítményalapú, átlátható bérezés, a személyre szabottság – és még számos elemet fel lehetne sorolni. Egy jó munkahely ugyanis valóban fontosnak tartja a munkatársait. Ehhez tud a HR-analitika hozzájárulni.