Patrick Coolen van ABN Amro trapt af. Hij heeft de afgelopen jaren bij veel bedrijven initiatieven – pilots, projecten – gezien op het gebied van HR Analytics. “Ik verwacht dat over een jaar het redelijk normaal is, dat een bedrijf zich bezighoudt met HR Analytics. Bij ABN Amro zijn we halverwege 2013 gestart met een klein intern team van vier mensen en een externe partner voor de data-analyse en het opleiden in strategische personeelsplanning en HR Analytics.” Inmiddels zijn de eerste cases achter de rug en lijkt de business overtuigd van de toegevoegde waarde. Coolen: “We hebben er geen moeite mee om de business te overtuigen, dat ze hier meer informatie uit kunnen halen en dat ze hun besluitvorming kunnen verbeteren. Tegelijkertijd zijn we er nog niet. We zijn ‘over de analytical wall gesprongen’, maar we willen nu onze modellen verbeteren en waar mogelijk starten met predictieve modellen.” Een van de eerste grote cases bij ABN Amro heeft de impact van HR-factoren op adviesbeleving en -opbrengst onderzocht. In de case werden HR-karakteristieken, waaronder performance, potentieel en engagement opgenomen in regressiemodellen, met als doel de HR-impact op de belangrijkste businessdoelstellingen vast te stellen. ABM Amro streeft ernaar om te beschikken over steeds ‘rijkere’ HR-data, waardoor er steeds meer verdieping plaatsvindt. Coolen: “Zo hebben we inmiddels engagement data en is een volgende stap om ook gegevens over gedrag beter mee te nemen in onderzoeken.” Uitgangspunt voor elke case bij ABN Amro blijft dat er een vraag vanuit de business aan ten grondslag moet liggen en dat onderzoeksuitkomsten moeten kunnen worden omgezet naar acties.
Pas ontwaakt
Mark de Lat, directeur consultancy van Randstad bevestigt het beeld van Coolen, dat HR pas sinds kort het belang van Analytics is gaan inzien. “We zijn eigenlijk pas ontwaakt. Tien jaar geleden was er een voorzichtige publicatie, maar als je het aankaartte bij HR werd je eerder de deur gewezen dan omarmt. De laatste jaren zie je echter een omslag: ook de business ziet het belang van de koppeling tussen businessdoelen en harde data uit de ‘mens’-kant.” Marcel Knotter, partner bij Bright & Company, knikt instemmend. “Ik onderschrijf dat bij HR het denken in cijfers steeds meer gewoon wordt. Maar het zijn nu nog te vaak alleen data die worden gebruikt als ‘terugkijkspiegel’ voor bijvoorbeeld het verzuimpercentage. Het blijft bij HR Metrics, terwijl de stap naar HR Analytics – de koppeling aan de succesfactoren in de business – nog amper wordt gemaakt.” De Lat en Irma Doze van AnalitiQs vinden dat laatste overigens geen groot probleem. De Lat: “HR Metrics helpt veel bedrijven al.” Doze vult aan: “Ik zie in de praktijk dat veel bedrijven nog worstelen met de vraag om data op de juiste manier uit systemen te krijgen. Wel hangen Metrics en Analytics samen, ik spreek dan ook liever van het begrip HR Intelligence, waar Metrics en Analytics beide onder vallen.”
‘Het zijn nu nog te vaak alleen data die worden gebruikt als terugkijkspiegel’
Waarbij de business toch vooral geïnteresseerd is in Analytics, benadrukt Coolen. “De business luistert pas echt als je ze kunt aantonen dat een hogere engagementscore zich vertaalt in een hoger percentage goedgekeurde offertes. Ze willen de impact van HR weten en van bijvoorbeeld investeringen in leiderschapsprogramma’s. Tegelijkertijd is het bij ons wel zo dat het van twee kanten komt: de business is overtuigd van het belang, maar ook wij als HR zien Analytics als essentieel onderdeel van onze taak.” Knotter: “Ik zie in de praktijk dat Analytics succesvol is als HR durft te bewijzen dat het waarde toevoegt aan de business. Daarna creëer je ‘appetite’ bij de organisatie.” Doze vult aan: “Ik adviseer HR daarom altijd om klein te beginnen met Analytics. Verras mensen, vervolgens komt de vraag vanzelf.” Gerard Evers van EuroHRM wijst erop, dat dit wel samenhangt met de beschikbaarheid van data om besluiten goed te kunnen onderbouwen. Ook zet hij de ontwikkeling in historisch perspectief: “Allereerst had je de kwantificering van sociaal beleid: de opkomst van ken- en stuurgetallen in de jaren 70. Daarna kreeg je de HR Metrics en nu uiteindelijk de HR Analytics. Tegelijkertijd zie je de verrijking van macrodata met microdata en de overstap van geaggregeerde voorspellingen naar gedesaggregeerde voorspellingen. Zodat je op individueel niveau differentiatie kunt toepassen en bijvoorbeeld per individu de vertrekkans kunt gaan berekenen en de impact kunt berekenen van de toepassing van bepaalde HR-instrumenten. Of – anders gezegd – het denken in gedifferentieerd personeelsbeleid wordt onderbouwd met de mogelijkheden die nu beschikbaar zijn gekomen.” Coolen: “Vroeger was besluitvorming vaak gebaseerd op ervaring, gut feeling en rapportages. Nu komt daar deugdelijk dataonderzoek bij.” Knotter: “Ja, want het hebben van data is maar een eerste stap. Het gaat echter om het kunnen bewerken en het koppelen aan de business en om de capability om er de juiste dingen mee te doen.”
Kritische succesfactor
Maar wat is de kritische succesfactor bij HR Analytics? Coolen: “Bij ons is dat de businessfocus. En de combinatie strategische personeelsplanning en HR Analytics. HR Analytics helpt daarbij aan de voorkant om te bepalen welke activiteiten je moet ontplooien en aan de achterkant om dezelfde activiteiten te evalueren.” Evers en Doze pleiten er daarbij voor om ook te gaan werken met simulaties en modellen om zo te voorspellen wat er wel of niet gebeurt wanneer je een bepaalde activiteit wel of niet ontplooit. Coolen: “De taal rond strategische personeelsplanning ligt dicht tegen die van de HR-adviseur en daarom gebruiken we die om het ook over HR Analytics te hebben. De droom van onze afdeling is dat we over een periode kunnen zeggen wanneer HR bij strategische personeelsplanning kiest voor bijvoorbeeld een bepaalde leiderschapsstijl, dat wij op basis van onderzoek al kunnen aangeven c.q. voorspellen in welke mate het wel of niet gaat werken.”
‘Je moet uiterst zorgvuldig kijken naar de impact als je bepaalde data gebruikt’
Volgens Doze is het belangrijk om te beginnen met een analyse: “Analyseer eerst en kijk vervolgens wat je in je dashboard wilt stoppen. Die analyse leert je namelijk welke data belangrijk zijn omdat ze impact hebben en welke data je nog mist. Die data verzamel je en stop je in het dashboard en vervolgens analyseer je weer verder. Voor een eerste analyse hoeven de data echter niet 100 procent volledig te zijn. Met 80 procent kun je ook al aan de slag.” Evers knikt: “Het niet volledig zijn van data kan leiden tot procrastinatie, uitstelgedrag. HR gebruikt c.q. misbruikt het om niet te gaan analyseren.” Voor Doze nog een argument om op kleine schaal met data-analyse te beginnen. “Wanneer je vervolgens zaken kunt aantonen, begint het vanzelf te leven en kun je het ook op grotere schaal gaan doen.” Knotter vult aan: “Eigenlijk zijn er maar weinig beperkingen om niet te starten: alleen als de organisatie te klein is of de periode waarover de data gaan te kort.” Doze noemt nog een kritische succesfactor: het niveau van de HR-analist. “Het valt me nu vaak tegen op welk niveau bij bedrijven deze functie wordt aangeboden. Daar krijg je geen goede HR-analist voor. Vergelijk dat eens met bijvoorbeeld Finance en Marketing. Daar worden analisten vaak veel hoger ingeschaald.” Een kip-ei-vraag aldus Knotter: “Bedrijven redeneren pragmatisch: ze investeren als ze weten dat het wat oplevert. Maar pas met goede analisten weet je dat. Vandaar dat het zo belangrijk is dat HR weet welke onderbouwing vanuit de organisatie gewenst is. Want uiteindelijk doen we aan HR Analytics om de besluiten van de organisatie te versterken.”
De ‘waarom’-vraag
De Lat: “Daarom is voor mij een kritische succesfactor de ‘waarom’- vraag. Wij stellen vaak aan onze klant de ‘waarom’-vraag, voordat we data gaan verzamelen. Het levert namelijk inzicht op op welke data – KPI’s bijvoorbeeld – een organisatie wil gaan sturen.” Coolen: “Precies! Daarom starten we ook geen case zonder akkoord, een buy-in, vanuit onze HR-directeuren en de voorzitters van onze MT’s. Want anders hebben we straks een onderzoek wat wel geld heeft gekost, maar waarmee mogelijk niets gedaan wordt vanwege gebrek aan commitment.”
De toekomstvisie van Doze is dat bij een businessvraag alle informatie bij elkaar komt. “Waarbij je vanuit verschillende disciplines – bijvoorbeeld Marketing en HR – gaat kijken welke informatie
je nodig hebt om de vraag te beantwoorden.” Coolen: “Daar ben ik het helemaal mee eens. Dan heet het geen HR Analytics maar ‘Enterprise Analytics’.”
Knotter ziet naast grote bedrijven ook steeds meer gemeenten, die enthousiast zijn over HR Analytics. “Dat is ook al wel te verklaren.
Ze worstelen namelijk met concrete businessvragen. Gebrek aan geld en toename van opgaves. Bovendien hebben ze een harde kern werknemers, die weinig flexibel is en beperkt in hun skills. Waardoor ze niet multi-inzetbaar zijn. Dus zitten ze met de vraag: aan welke knoppen moeten we draaien om effectiever te zijn? En hoe komen we aan de juiste data?”
Privacy
Maar hoe ga je bij HR Analytics om met de privacy? De Lat en Doze maken in praktijk beide extremen mee. Aan de ene kant moeten ze zelf regelmatig de klant wijzen op het belang van privacybescherming. Aan de andere kant moeten ze soms ook forse disclosure-overeenkomsten tekenen en krijgen ze alleen toestemming om binnen een bedrijf bepaalde data in te zien. Coolen wijst erop, dat zijn team geen enkele case doet zonder toestemming van de afdelingen Compliance en Legal. Doze: “Het gaat er natuurlijk om of je er vervolgens op individueel niveau mee aan de slag gaat.” Knotter: “Je moet bij HR Analytics niet eens willen kijken naar factoren, die je niet kunt beïnvloeden. Zoals de leeftijd of het geslacht.” De Lat voegt daar nog een dimensie aan toe: “Als je met HR Analytics aan de slag gaat, heb je de plicht om uiterst zorgvuldig te kijken naar de impact wanneer je bepaalde data gebruikt. Natuurlijk is de businesskant belangrijk, maar daarbij mag je de menskant niet uit het oog verliezen.” Doze ziet overigens niet alleen nadelen aan profiling: “Neem competenties. Je zou op basis van analyse van bestaande competenties kunnen kijken welke volgende competenties je bij bepaalde mensen het beste zou kunnen ontwikkelen. En op basis daarvan een ontwikkeltraject gaan uitzetten.” Coolen: “Inderdaad. Als je HR Analytics goed gebruikt is het niet alleen goed voor de business maar ook voor je medewerkers. Omdat je helpt om ze beter te maken.” Doze: “Terwijl je in dit geval HR Analytics gebruikt als instrument bij Employee Related Management en daar ben ik een groot voorstander van.” Knotter wijst erop dat er wel al individuele data gebruikt worden, maar dan wel pas nadat de individuele werknemer er toestemming voor heeft gegeven. “Het is bij HR Analytics een ethische discussie, waarbij gaandeweg de grenzen zullen worden vastgesteld.” De Lat ziet daarbij overigens wel een merkwaardige contradictie: “Voor half negen en na vijf uur zijn we consument en weten we de individuele voorkeuren, maar op het werk doen we niets meer met die voorkeuren.” Jan Tjerk Boonstra van de Human Capital Group ziet wel een risico, namelijk dat het accent bij HR te veel verschuift naar de ‘harde’ kant met aandacht voor dashboards, HR Analytics en KPI’s en dat er te weinig aandacht is voor sociale innovatie met thema’s als empowerment. “Die harde data zijn niet zaligmakend: daarom is het belangrijk dat er bij HR een balans is – zoals De Lat het noemt – tussen mens en business.” Doze voegt daar nog een waarschuwing aan toe: kijk uit met causaliteit. “Ook statistische relaties kunnen random zijn en een samenhang of correlatie betekent nog niet dat het een het ander veroorzaakt.” Coolen: “Daarom zeggen wij ook dat HR Analytics een ‘plus’ is bij besluitvorming, die verder bestaat uit zaken als ervaring, discussie, gut feeling en logica. Het geeft richting en voorkomt dat je met hagel gaat schieten.”
Begin van ontwikkeling
Knotter wijst erop dat wat dat betreft HR Analytics pas aan het begin van een ontwikkeling staat: “Er zijn steeds meer bedrijven die hun besluitvorming willen verbeteren en starten met initiatieven. Er zijn echter nog niet veel bedrijven die op basis van nieuwe inzichten betere besluiten hebben genomen, geïmplementeerd en geëffectueerd, waardoor ze de resultaten hebben versterkt die ze graag wilden versterken.” Het belangrijkste is daarom om nu van start te gaan, aldus Coolen: “Als je het nu gaat opbouwen en het vervolgens volhoudt zijn de mogelijkheden over vijf jaar enorm.” Evers: “Ook hierbij geldt: als je met kerstmis een pudding wil eten, moet je hem nu gaan maken.” Coolen benadrukt dat het zijn team bij HR Analytics er niet om gaat om de R Square van een model te optimaliseren. “Wij zijn ook blij als we een knop ontdekken waar veel geld achter kan schuilen of die veel benefits voor medewerkers kan opleveren.”
Voldoende toegerust
Maar is de gemiddelde HR-afdeling wel voldoende toegerust om met HR Analytics aan de slag te gaan? Coolen: “Volgens mij komen we dan bij een kritische succesfactor, die we nog niet hebben benoemd: je moet een Chief Human Resources Officer (CHRO) hebben die er in gelooft en die de ruimte geeft binnen haar organisatie.” De Lat is optimistisch: “Je ziet dat de interesse in data binnen HR de laatste tien jaar hand over hand is toegenomen. Als organisaties vervolgens de beslissing hebben genomen dat ze met data en HR Analytics aan de slag willen, maken ze de afweging: kan en wil ik dit zelf of besteed ik het uit.” Doze vult aan: “Het past ook in de trend dat je steeds meer bedrijfseconomische HR-directeuren krijgt.” Evers knikt: “HR-directeuren zijn geen sociale wetenschappers meer maar bedrijfseconomen. Een trend die in de V.S. al langer aan de gang was, maar nu ook in Nederland steeds meer doorzet.” Coolen ziet dat ook de HR-opleidingen, zowel op wo- als op hboniveau steeds meer aandacht voor HR Analytics hebben. “Ik verwacht dat we in de komende vijf tot tien jaar steeds meer ‘blauwe’ HR-mensen zullen krijgen.” Doze en De Lat waarschuwen er wel voor dat HR daarin niet te veel doorslaat. De Lat: “Als het zo doorgaat, moeten we over tien jaar bij HR de cursus sociologie en psychologie gaan (her)invoeren.”