Перевод статьи Which trends in workplace analytics tools will dominate in 2021?

Авторы - консультанты компании Network perspective.

Обратите внимание на он-лайн курсы по HR-аналитике

1. Принципы создания HR-дашбордов в excel
2. Принципы создания и анализа корпоративных опросов
3. Расчет среднего срока жизни в Excel
4. Профиль успешного сотрудника: драйверы эффективности

Какие тренды в инструментах HR-аналитики будут доминировать в 2021 году?

Глобальный переход к удаленной работе сделал HR-аналитику более важной, чем когда-либо прежде. Среди прочего, он дает руководителям доступ к обширным данным, связанным с производительностью, вовлеченностью сотрудников и текучестью кадров.

Использование таких идей помогает вашим сотрудникам оставаться счастливыми, а не чувствовать себя изолированными, и позволяет вам лучше руководить командой.

Это может стать большим конкурентным преимуществом перед другими компаниями Новой Нормы.

Имея это в виду, я хотел бы поделиться некоторыми тенденциями в аналитике данных, которые, как я считаю, будут доминировать в HR-аналитике в 2021 году.

Пять основных тенденций в инструментах аналитики рабочего места

Тенденция №1: от people analytics к experience analytics

Недавно специалист по аналитике персонала из консалтинговой компании сказал мне, что «люди меняются не часто, но опыт часто». По этой причине мы сосредотачиваемся на анализе опыта ». И он абсолютно прав: когда вы думаете об анализе людей, ваши взгляды, вероятно, меняются раз в год. Однако, когда вы начнете думать об их опыте, вы увидите, что каждую неделю все меняется. Как так? Стандартные данные в People Analytics включают в себя основную информацию о людях, например о талантах в вашей организации - пол, срок пребывания в должности или ключевые показатели эффективности. Эти идеи не будут меняться так же динамично, как например, сколько времени команда проводит на еженедельных встречах.

Такой подход уже был принят в таких инструментах, как Microsoft Workplace Analytics, которые измеряют опыт сотрудников с точки зрения времени, потраченного на встречи, количества отправленных электронных писем или совместной работы над проектами нескольких команд. Хотя вы можете получать такие данные из других систем совместной работы, таких как Office 365, JIRA или G-Suite, я бы посоветовал использовать эту информацию этично.

Тенденция № 2: от разовых данных к большим данным в реальном времени

Аналитика на рабочем месте предлагает огромный потенциал для понимания команды. Однако вы можете не знать, что многие организации используют менее 1% данных, которые они могут использовать. Обычно это данные из информационных систем управления персоналом (например, срок пребывания в должности, прогулы, количество людей в командах или объем контроля). А как насчет остальных 99%?

Эти данные скрыты в системах, которые сотрудники используют для совместной работы. Несомненно, есть технически подкованные компании, которые уже получают такую ​​информацию с помощью более традиционных методов, таких как сценарии R и Python, или с помощью инструментов бизнес-аналитики, таких как Tableau. Тем не менее, не у каждой организации есть компетенции, время и ресурсы для внутреннего извлечения этих данных. Через платформу Network Perspective мы предоставляем вам доступ к оставшимся 99% данных.

Подводя итог, я считаю, что People Analytics будет обогащен аналитикой рабочего места, аналитикой совместной работы и аналитикой опыта на уровне команды. Вот момент, когда Excel действительно будет недостаточно, и вам нужно начать использовать большие данные в своей HR-аналитике.

Тенденция № 3: От описания к прогнозированию и планированию 

Недавно я разговаривал с менеджером по персоналу в одной из известных мне наиболее эффективных гибких корпораций. Она сказала мне, что недостаточно просто отреагировать, и отдел кадров старается активно поддерживать уровень ротации на уровне 7%. Это отличный пример еще одной тенденции в аналитике данных.

Хотя понимание статус-кво на уровне команды является необходимостью, также необходимо прогнозировать различные сценарии в вашей организации. Вы не можете полагаться только на ответные меры, и вам нужно уметь предсказывать и предотвращать возникновение проблем.

Предположим, ваша команда работает над проектом на полную мощность. Вы должны быть в состоянии оценить, что если вы сохраняете высокую рабочую нагрузку, скажем, в течение 6 недель, существует риск выгорания сотрудников, и они могут начать думать об увольнении. Вот вопрос, на который вам нужно ответить - сколько недель упорной работы сможет выдержать ваша команда? Важно, чтобы руководители знали, сколько времени у них есть, чтобы закрыть проект, поскольку это позволяет им лучше планировать график и поддерживать баланс.

Многие компании уже переходят от реактивного к проактивному способу работы. Фактически, это то, что 8 из 10 директоров по персоналу уже ожидают получить от инструментов аналитики на рабочем месте, которые они используют.

Тенденция №4: от нисходящего к восходящему анализу

«Самое замечательное в программном обеспечении для аналитики рабочего места, которое я использую, это то, что оно позволяет мне действовать, делясь своими мыслями с менеджерами», - сказал мне Мацей Нога, эксперт HRTech и соучредитель Pracuj.pl, HR-компании с годовым объемом продаж 100 миллионов евро. .

Я думаю, что идеи People Analytics не должны храниться только в рамках HR-команды. Они должны расширять возможности лидеров, поскольку именно там происходят настоящие изменения и бизнес-решения. Все больше и больше поставщиков обращаются к этой потребности.

Тенденция № 5: От людей к командам и сетям

Многие проекты People Analytics по-прежнему ориентированы на отдельных людей (с такими вопросами, как «каковы характеристики наших лучших исполнителей?»). Когда вы внедряете People Analytics, вы замечаете, что аналитика на уровне команды (например, факторы удержания, опыт L&D, баланс между работой и личной жизнью, рабочая перегрузка или рабочие привычки) более этичны. Чтобы защитить конфиденциальность сотрудников, мы описываем не отдельных людей, а команды, и в то же время предоставляем руководителям полезные советы.

Мы делаем еще один шаг вперед, внедряя организационный сетевой анализ (ONA), то есть визуализируя командные сети для всей компании и внедряя эти данные в наши алгоритмы.

Почему ONA важна? Потому что исследования показывают, что социальное взаимодействие влияет на наше поведение. Возьмем, к примеру, ожирение. Если ваш друг страдает ожирением, ваши шансы на ожирение возрастают на 57 процентов. То же самое и с текучестью, поскольку уход сотрудников тоже заразен. Люди уходят, когда их коллеги уходят из компании. Как только вы узнаете, где и когда появляется риск, вы можете действовать.

Заключительное слово

Подводя итог, можно сказать, что конца пандемии не видно, и если компании хотят эффективно работать в удаленных условиях, им придется использовать аналитику на рабочем месте. Тем не менее, это должно быть сделано с упором на команды, а не на отдельных лиц. Свяжитесь с нами, если вы хотите узнать больше о том, как максимально эффективно использовать аналитику опыта в 2021 году и в будущем.