People Analytics: 7 kroků, díky kterým se naučíte svou práci vnímat přes důležitá data

Ačkoli to zní neuvěřitelně, naprostá většina personalistů v Česku přiznává, že řídí své kroky bez hlubší datové analýzy, a jen malý zlomek pokročil v takzvaných „people analytics“ tak daleko, že výsledky může sdílet zbytku managementu. Na druhou stranu – není to jen české specifikum, pracovat s daty, která produkují vaši zaměstnanci a týmy, se postupně učí i firmy jinde po světě.

Pojďme se tedy podívat na to, proč by People Analytics měly mít ve vašich HR strategiích výsadní postavení. A jak začít ve chvíli, kdy jste se na tuto strategickou oblast zatím neměli čas dostatečně soustředit.

Jak vnímat People Analytics?

Práce s daty, která produkují vaše týmy a kolegové, se příliš neliší od práce s jinými datovými zdroji. Zjednodušeně řečeno – jde o to získat v datech co nejpřesnější komplexní obrázek o vašich procesech a dějích. A na jeho základě mít možnost nejen analyzovat jednotlivé děje, ale také je modelovat nebo pomocí dat předvídat trendy a to, kam povedou.

Co neměřím, to neřídím. 

Hlavní cíl People Analytics je ušlechtilý: zdokonalit fungování vaší firmy tak, aby se spojila efektivita na jedné straně se spokojeností a osobním rozvojem všech lidí ve firmě na straně druhé. People Analytics by se ve vaší firmě měly stát hlavní vrstvou, která zastřeší všechny ostatní – od recruitmentu přes kompetence po talent management.

Specifickou funkci People Analytics splní také v další rovině. Jakmile bude HR „datově kompatibilní“, mohou se jeho sady výrazně lépe propojit s datovými sadami jiných oddělení. Vnímaná „užitečnost“ HR se díky tomu v očích managementu přesune na úplně jinou úroveň a celé oddělení se tak v rámci respektu a zapojování do dění konečně dostane tam, kde už má dávno být.

Jak na People Analytics

Jak tedy ideálně zavést People Analytics také ve vaší firmě? Přinášíme sedm základních kroků, které vám pomohou překlenout kritickou „fázi 0“ – tedy začátek všech začátků.

1) Pořiďte si All-in-One HRIS platformu

Pokud jste právě otevřeli excelovskou tabulku s tím, že jdete budovat svůj první People Analytics dashboard, tak ji zase zavřete. Práce s daty, která budete potřebovat k analýze, už bude výrazně složitější.

Data za vás mají sbírat a připravovat nástroje, vaše role je v jejich vyhodnocování, interpretaci a přípravě strategie na základě výstupů, které data dají.

Nic z toho nepůjde bez kvalitní All-In-One HRIS platformy. Tedy jakéhosi datového a procesního mozku, který pracuje a vyhodnocuje maximum dostupných dat. Výhodou je, že je sbírá na jednom místě, takže o firemním dění můžete mít velice rychle komplexní obrázek. A zároveň má vyšší efektivitu při sběru dat – řadu z nich budete potřebovat přímo od zaměstnanců a u nich platí, že čím méně bariér jim postavíte do cesty, tím ochotněji a přesněji vám budou pomáhat.

Co dokáže dobrá HRIS platforma, si můžete ostatně vyzkoušet zdarma sami tím, že si na zkušební dobu aktivujete našeho Sloneeka.

2) Sbírejte jen relevantní data

Datová analytika vás může velice rychle chytnout. A to natolik, že se v ní utopíte. Množství dat, která byste mohli a měli sbírat, je totiž obrovské. A každá korelace s jinými daty přináší nové úžasné úhly pohledu, které vás budou lákat. Nastavte si proto jasné horizonty a začněte od dat, která jsou prioritní.

Ta se dají rozdělit do dvou skupin – data, která máte možnost sbírat nejjednodušeji anebo je již sbíráte, a data, která jsou naprosto zásadní pro pokročilou analytiku. U této druhé skupiny budete muset pravděpodobně zavést celou řadu nových procesů a dost často zjistíte, jak málo toho vlastně víte. Ale nenechte se tím odradit, toto totiž bude první a velice důležitý krok k tomu, abyste v budoucnu fungovali efektivněji.

3) Stanovte vlastní cíle

Pokud je vaše firma výkonnostně řízená, pravděpodobně bude mít definovanou celou řadu KPI či ještě lépe OKR cílů a parametrů. Stejně tak bude mít vlastní KPI nebo OKR cíle definované i vaše oddělení.

Znovu si je v klidu projděte a zjistěte, která data budete potřebovat, abyste plnění cílů dokázali doměřovat. Ta pak zařaďte do prioritní skupiny. A naopak – pro které cíle budou klíčová data, která již sbírat dokážete. U těch pak zauvažujte, zda bude daná podoba nebo zvolený datový detail vhodný.

4) Nezapomínejte na legislativu

Při práci s daty je velice jednoduché spadnout do legislativní „díry“ – tedy nakládat s daty, se kterými byste bez dovolení vašich zaměstnanců buď pracovat neměli, anebo je uchovávat a zpracovávat v prostředí, které například neodpovídá elementárním bezpečnostním standardům. Ano, to jsou ve většině případů již zmiňované excelovské tabulky. 

Pokud využíváte HRIS platformu, v naprosté většině případů má právě tuto legislativní stránku dostatečně ošetřenou. Pokud však chcete pracovat s daty nad její rámec, raději konzultujte jejich sběr, uchovávání a využívání s vašimi právníky.

5) Experimentujte, zkoumejte, obohacujte

Je to takový kolorit českého HR. A možná do jisté míry kolorit českého managementu jako takového. Věci se nedělají v pravý čas, protože jsou „moc nové“. Procesy se nemění, protože „to není vyzkoušené“. S daty se nepracuje, protože „nevíme, co z toho bude.“

Smiřme se s tím, že občas je potřeba prošlapat cestu a chybovat je při tom zcela přirozené. Nikdo vám nedokáže dopředu říci, jaká data budou vhodná právě pro vás a které údaje mají tu největší relevanci.

Berte tedy práci s People Analytics od počátku jako dlouhodobý a hlavně nikdy nekončící proces. Experimentování, zkoumání, obohacování o nová data k němu patří úplně stejně, jako uzavírání slepých uliček. Dokud neztrácíte drive, je to v pořádku.

A že ho budete potřebovat, na to se připravte, protože tak jako se mění vaše firma, budou se měnit i priority v rámci People Analytics.

6) Zjednodušujte

Bez ohledu na složitost projektu musí být datové výstupy vždy jednoduché a efektivní. Naučte se tedy i vy pracovat s maximální mírou zjednodušení: hledejte zkratky, pokud přidáte novou metriku, zamyslete se, zda by neměla nahradit jednu starou, která má horší výpovědní schopnost.

Opakujte si, že čím jednodušší a pochopitelnější analytika bude, tím je větší šance, že jí porozumí širší management a naučí se s ní pracovat.

Samostatnou kapitolu pak tvoří čištění dat. Nepracujte s neúplnými datovými vzorky nebo daty, která mají nízkou výpovědní hodnotu (například rychlé kvalitativní sondy s kvantitativním výstupem – tedy oblíbené dotazníky, které pak teprve „přepisujete do čísel“).

7) Interpretujte a prezentujte

Hlavním hnacím motorem každé datové analytiky je její smysl. A ten nejlépe uvidíte ve chvíli, kdy první výstupy budete prezentovat a interpretovat. Udělejte tak klidně nejprve na půdorysu svého HR oddělení – širší diskuze expertů vám lépe pomůže formulovat výstupy.

A až budete s interpretací spokojeni, nebojte se ji předložit managementu. Sebrat můžete rovnou zpětnou vazbu na to, jaká data by ocenily sbírat jednotlivé týmy.

Jak pracovat s dashboardy

Samotná data se pak vyplatí prezentovat ve formě dashboardů, ke kterým budou mít přístup všichni manažeři. K přístupu k datům můžete využít aplikace jako Power BI, Tableau, Qlik anebo jakékoli, které vaše společnost již využívá.

Datové výstupy budete pravděpodobně připravovat s konkrétním datovým analytikem, na vás však pak bude vymyslet, co by jednotlivé dashboardy měly obsahovat. Tady jsou tipy na tři nejrozšířenější:

1) Provozní dashboard

Základní agregace dat, jako je počet pracovníků, úvazků, členění podle organigramu, počet vypsaných pozic a neobsazených pozic podle oddělení.

2) Týmový dashboard

Zaměřovat by se měl na výkony jednotlivých týmů: Doslouženost nebo nedoslouženost hodin, kompetenční kvalitu, přesčasy, ale také pravidelný feedback a monitoring spokojenosti.

3) Prediktivní dashboard

Sloužit by měl především vám a vašemu oddělení. Zaměřit se můžete například na sledování kompetenčních mezer, obsazení pozic a potenciálních rizik v nedokrytí nebo například modelování skladby týmů a definování horizontů rozšiřování jejich struktury v případě, kdy by práce přibývala, nebo naopak redukce v opačném případě. 

Nebojte se! Jsou to „jen čísla“

Kvalitní People Analytics mohou vaši firmu neskutečně rychle posunout. Pomohou vám rozhodovat se kvalifikovaně, identifikovat problémy, než nastanou, a postupně díky tomu získat čas na věci, které vás budou posouvat.

Tou největší bariérou budete pravděpodobně vy sami a strach z chyby. Bát se však není třeba – pořád jsou to „jen čísla“, která můžete doplnit svým nadhledem a intuicí. Získáváte pouze další hlas do diskuze, který můžete plně akceptovat teprve ve chvíli, kdy nabude relevance.

Tak se hluboce nadechněte a svůj první krok udělejte co nejdříve – se Sloneekem vám budeme rádi nápomocní.