Elke HR-professional kent het probleem: personeelsverloop kan een aanzienlijke impact hebben op de bedrijfscultuur en de kosten van een organisatie. Wanneer waardevolle medewerkers vertrekken, gaan niet alleen hun ervaring en kennis verloren, maar stijgen ook de kosten voor werving en training van nieuwe medewerkers. Toch is daar echt iets aan te doen.
People analytics biedt HR-teams een uitkomst in het voorspellen en inzichtelijk maken van verloop. Door gebruik te maken van data-analyse en voorspellende modellen, kunnen bedrijven medewerkersdata inzetten om verloop te voorspellen en gerichte maatregelen te nemen om dit te verminderen. In deze blog gaan we in op wat people analytics is, hoe het werkt en hoe je het effectief kunt inzetten om personeelsverloop te voorspellen.
Wat is People Analytics?
People analytics is een datagedreven aanpak die HR-professionals helpt om weloverwogen beslissingen te nemen op basis van feitelijke gegevens over medewerkers. Waar traditionele HR-methoden vaak gebaseerd zijn op intuïtie en ervaring, stelt people analytics bedrijven in staat om objectieve inzichten te krijgen in medewerkersprestaties, tevredenheid, ziekteverzuim en verloop.
Hoe werkt HR analytics?
Bij people analytics worden verschillende soorten personeelsdata geanalyseerd, zoals:
• Werktevredenheid
• Prestaties en productiviteit
• Ziekteverzuim
• Interne en externe feedback
Deze data wordt gecombineerd en geanalyseerd met behulp van statistische modellen en machine learning-algoritmen. Hierdoor kan het HR-team patronen ontdekken die anders moeilijk waarneembaar zouden zijn en voorspellende inzichten krijgen over het verloop van medewerkers.
Waarom is People Analytics Belangrijk voor het Voorspellen van Verloop?
Het voorspellen van personeelsverloop is een complexe taak. Het is niet eenvoudig te voorspellen welke medewerkers mogelijk zullen vertrekken zonder uitgebreide data-analyse. Mensen zijn immers geen cijfers op een spreadsheet; ze hebben verschillende motivaties, gedragingen en omstandigheden die invloed hebben op hun besluit om te blijven of te vertrekken.
People analytics helpt om deze complexiteit te doorgronden door verschillende factoren te analyseren die van invloed zijn op het verloop. Door data te gebruiken, kan het HR-team trends en patronen identificeren die wijzen op potentiële vertrekkers.
Belangrijke data-inzichten voor verloopvoorspelling:
1. Werktevredenheid
Medewerkers die ontevreden zijn, hebben een grotere kans om het bedrijf te verlaten. Regelmatige tevredenheidsenquêtes kunnen vroegtijdig aangeven wie risico loopt.
2. Ziekteverzuim
Een stijging in ziekteverzuim kan wijzen op burn-out of ontevredenheid.
3. Prestaties en productiviteit
Dalende prestaties kunnen een teken zijn van demotivatie, wat vaak voorafgaat aan vertrek.
4. Feedback en betrokkenheid
Werknemers die zich minder betrokken voelen of negatieve feedback geven in 360°-evaluaties, hebben een verhoogd verlooprisico.
Voorbeeld: People Analytics in Actie
Laten we eens kijken naar een concreet voorbeeld van hoe people analytics in de praktijk wordt toegepast bij het voorspellen van verloop.
Case study: een technologiebedrijf met hoog verloop onder softwareontwikkelaars
Een groot technologiebedrijf merkte dat hun softwareontwikkelaars een hoog verloop hadden. Dit leidde tot aanzienlijke wervingskosten en vertragingen in projecten. Het HR-team besloot people analytics in te zetten om beter te begrijpen waarom medewerkers vertrokken en hoe ze dit konden voorkomen.
Stappenplan voor de start met HR analytics:
1. Data verzamelen (input)
Het HR-team verzamelde gegevens over werktevredenheid, ziekteverzuim, prestaties, en de werkdruk in de ontwikkelteams.
2. Analyse (inzicht)
Met behulp van voorspellende analytics werd ontdekt dat ontwikkelaars met lage tevredenheidsscores en frequente overuren een groter verlooprisico hadden.
3. Interventie (impact)
Het bedrijf bood deze risicogroep meer flexibiliteit in werktijden, verbeterde loopbaanontwikkelingsmogelijkheden en investeerde in hun welzijn. Resultaat: het verloop daalde met 15% in het volgende jaar.
Dit voorbeeld toont aan hoe bedrijven door middel van people analytics preventieve maatregelen kunnen nemen om verloop te verminderen.
Belangrijke Data voor het Voorspellen van Verloop
Om verloop effectief te voorspellen, moeten bedrijven zich richten op specifieke soorten data. Het gaat niet alleen om ziekteverzuim of prestatiebeoordelingen; people analytics biedt een breder spectrum aan inzichten die HR-professionals kunnen gebruiken om verloop te voorspellen.
Hier zijn enkele van de belangrijkste soorten data:
1. Tevredenheidsscores
Regelmatige medewerkerstevredenheidsenquêtes geven een goed beeld van de stemming onder het personeel.
2. Ziekteverzuim
Stijgende ziekteverzuimcijfers kunnen wijzen op een verhoogd verlooprisico.
3. Prestaties en productiviteit
Lagere prestaties of productiviteitsdalingen kunnen een teken zijn van verminderde motivatie en betrokkenheid.
4. Interne feedback
360°-evaluaties en feedback van collega’s kunnen waardevolle inzichten geven over hoe een medewerker functioneert binnen een team.
Voordelen van People Analytics voor HR-professionals
Het gebruik van people analytics biedt aanzienlijke voordelen voor HR-professionals die te maken hebben met personeelsverloop. Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen:
1. Kostenefficiëntie
Het werven en inwerken van nieuwe medewerkers kost een bedrijf vaak twee keer het jaarsalaris van de vertrekkende medewerker. Door verloop te voorspellen en te verminderen, kunnen bedrijven aanzienlijk besparen.
2. Betere personeelsplanning
People analytics maakt het mogelijk om te anticiperen op wie mogelijk vertrekt, zodat HR-teams vervangingen kunnen plannen en medewerkers in risicogroepen kunnen ondersteunen.
3. Verbeterde betrokkenheid
Medewerkers waarderen het wanneer hun werkgever proactief met hun welzijn bezig is. Dit leidt tot hogere betrokkenheid en een positievere werkcultuur.
Praktische Stappen voor het Implementeren van People Analytics
Het implementeren van people analytics in je HR-strategie kan overweldigend lijken, maar met een gestructureerde aanpak kun je stapsgewijs waardevolle inzichten verkrijgen. Hier is een praktisch stappenplan:
1. Verzamel de juiste data
Begin met het verzamelen van medewerkersgegevens zoals tevredenheidsscores, ziekteverzuim, prestaties, en productiviteit. Deze gegevens vormen de basis voor je analyses.
2. Bepaal je KPI’s
Bepaal welke specifieke metrics je wilt verbeteren. Dit kan het verlooppercentage zijn of een specifieke prestatie-indicator.
3. Voorspel risicogebieden
Gebruik machine learning-modellen of gespecialiseerde HR-analytics-tools om medewerkers of teams met een verhoogd risico op verloop te identificeren.
4. Implementeer gerichte interventies
Wanneer je risicogebieden hebt geïdentificeerd, onderneem dan gerichte acties zoals het verbeteren van de werk-privébalans of het bieden van loopbaanontwikkelingsmogelijkheden.
5. Monitor en evalueer
Analyseer de effectiviteit van de genomen maatregelen en pas deze waar nodig aan op basis van nieuwe inzichten.
Mogelijke Uitdagingen bij het Implementeren van People Analytics
Hoewel people analytics krachtige inzichten kan bieden, zijn er ook enkele uitdagingen bij de implementatie:
1. Privacykwesties
Werknemers willen weten hoe hun gegevens worden gebruikt. Transparantie en naleving van de AVG-regelgeving zijn cruciaal om vertrouwen te winnen.
2. Weerstand tegen verandering
Niet iedereen binnen de organisatie staat open voor datagestuurde beslissingen. HR-teams moeten resultaten communiceren en stakeholders betrekken om buy-in te krijgen.
3. Complexiteit van data-analyse
Het analyseren van grote hoeveelheden gegevens vereist geavanceerde tools en expertise. Overweeg externe specialisten of trainingsprogramma’s om je team op te leiden.
Conclusie
People analytics biedt HR-professionals krachtige tools om personeelsverloop te voorspellen en te verminderen. Door data te gebruiken, kunnen bedrijven hun personeelsplanning verbeteren, medewerkers behouden en kosten besparen.
Wil je weten hoe jouw bedrijf gebruik kan maken van people analytics? Vraag een gratis demo aan en ontdek hoe Deepler je kan helpen om verloop te voorspellen en te verlagen met HR analytics.
Comments