Odblokuj Pełny Potencjał People Analytics

Artykuł w wersji angielskiej opublikowany na Linkedin 27.02.2025

Najnowszy raport „Harnessing Data for Growth: The Impact of People Analytics” autorstwa @Insight 222 podkreśla, że to świetny czas na pracę w tej dziedzinie. Liderzy HR i biznesu dostrzegają potrzebę podejmowania decyzji opartych na danych, a zespoły się rozrastają. Jednocześnie technologia (w tym AI) sprawia, że analiza danych, tworzenie dashboardów i generowanie raportów są dostępne za naciśnięciem przycisku.

Mimo to większość zespołów people analytics dostarcza jedynie podstawowe usługi, takie jak raportowanie standardowych KPI. Autorzy raportu identyfikują cztery typy zespołów na podstawie wartości, jaką tworzą, oraz ich inwestycji (lub zwrotu z inwestycji). Zespoły „A” prosperują, konsekwentnie dostarczając cenne wnioski, które są rozwijane jako produkty i skalowane – jednak stanowią one tylko 10% analizowanych zespołów. Tymczasem 57% zespołów zostało sklasyfikowanych jako zespoły „D” – niedoinwestowane zarówno w umiejętności, jak i technologię, dostarczające podstawowe raporty i analizy. Jedna trzecia zespołów jest sklasyfikowana jako zespoły B i C, brakuje im realizacji pełnego potencjału w jednym z wymiarów (zobacz raport, aby uzyskać szczegółowe informacje).

Co robią zespoły „A”, co sprawia, że się wyróżniają? Na podstawie raportu:

Odgrywają kluczową rolę w definiowaniu strategii personalnej i skutecznie priorytetyzują swoją pracę.
Bardzo dobrze wykorzystują swoje inwestycje (technologię, umiejętności).
Mają wpływ na najwyższe szczeble zarządzania i priorytetyzują wyjątkowo dobrze, aby skupić się na strategicznie ważnych projektach.
Łączą umiejętności konsultingowe z umiejętnościami matematycznymi i behawioralnymi.
Mierzą wartość people analytics w kategoriach finansowych.
Współpracują z liderami organizacji, pomagając im dostosować wyniki do celów organizacyjnych i komercyjnych.
Uwzględniają aspekty etyczne, takie jak prywatność danych i wykorzystanie danych do podejmowania decyzji.
Demokratyzują dane, personalizują rozwiązania dla pracowników i menedżerów oraz tworzą kulturę w całym HR, która korzysta z analityki.

Jak wspomniano, według raportu tylko 1 na 10 zespołów dostarcza takie wyniki. Jak więc możesz rozwijać swój zespół, jeśli czujesz, że nie wykorzystujesz w pełni jego potencjału?

Oto kilka kroków, które warto priorytetyzować:

Demokratyzacja Danych: Upewnij się, że dane i wnioski są łatwo i regularnie dostępne dla menedżerów, liderów i HR. Można to osiągnąć poprzez udostępnianie online dashboardów/raportów odpowiednim grupom za pomocą:
- Platform wizualizacji danych, takich jak PowerBI lub Tableau, do integracji wielu źródeł danych i tworzenia mocno dostosowanych dashboardów.
- Bardziej ogólne raportowanie/wizualizacja danych wbudowane w specjalistyczne platformy, takie jak HRIS, narzędzia do employee listening i inne platformy, takie jak systemy LMS, LMX.
- Case study: Świetne studium przypadku autorstwa Adama Tombora z Julius Baer koncentruje się na budowaniu zautomatyzowanych rozwiązań samoobsługowych, aby partnerzy biznesowi HR (HRBPs) i inni liderzy mogli uzyskać dostęp do własnych danych.
Zapewnienie Stosowania Danych: Udostępnianie danych jest ważne, ale równie istotne jest zapewnienie, że są one przyswajalne i użyteczne. Raport wprowadza termin „adoption leakage”, definiowany jako luka między udostępnieniem danych a rzeczywistymi poziomami ich wykorzystania. Pracuj z interesariuszami biznesowymi i HR, organizuj warsztaty i upewnij się, że udostępniane dane są związane z tym, za co menedżerowie są odpowiedzialni, a nie tylko jako informacja.
Personalizacja Rozwiązań za Pomocą AI: Zespoły people analytics często pracują na styku danych i możliwości technologii HR. Powinny koncentrować się na adopcji AI, w tym automatyzacji procesów HR, przewidywaniu odejść i personalizacji nauki i rozwoju. Wykorzystanie Gen AI rośnie, na czele z chatbotami do pomocy pracownikom, analizą danych employee listening i ogłoszeniami o pracę. Zespoły people analytics mogą nie tylko używać AI do analizy, ale także pomagać w adopcji AI w całej organizacji, pogłębiając zrozumienie, jak pracownicy korzystają z dostarczonych narzędzi. Wykorzystaj technologię, aby ożywić analitykę przed konsumentami.
- Case Study – Peter Ryan, który kieruje funkcją people analytics w Schneider Electric, dzieli się studium przypadku adopcji AI: zapewnienie fundamentów danych, odważne inwestycje i ustanowienie „Rady AI” w celu zapewnienia zgodności.
Skupienie się na Najważniejszych Priorytetach Biznesowych: Zarówno zespoły „A”, jak i „D” wspierają cele HR, takie jak retencja pracowników czy DEI. Jednak zespoły „A” częściej wspierają cele biznesowe, takie jak strategia biurowa, adopcja gen AI, optymalizacja kosztów i produktywność. Upewnij się, że zespoły people analytics ściśle współpracują z kluczowymi interesariuszami biznesowymi – jeśli dane odpowiadają na wyzwania biznesowe, będą używane, a nie tylko produkowane.
Pomiar ROI: Najlepsze zespoły people analytics koncentrują się na mierzeniu wpływu na aspekty finansowe lub wyniki biznesowe. Najważniejsze mierzalne, namacalne wpływy obejmują optymalizację kosztów, wyniki sprzedaży, absencję, retencję pracowników i odejścia. Aby się wyróżnić, pomyśl o funkcji people analytics jako o kluczowym zespole strategicznym, podobnym do zespołów business intelligence, a nie tylko powołanym do raportowania kluczowych KPI.

Aby uzyskać więcej szczegółów i świetnych wskazówek, zapoznaj się z pełnym raportem „Harnessing Data for Growth: The Impact of People Analytics” autorstwa @Insight 222, dostępnym tutaj.