Door: Irma Doze
Bij veel organisaties staat verzuim hoog op de prioriteitenlijst. Verzuim brengt altijd financiële schade met zich mee, simpelweg omdat er meer mensen nodig zijn om dezelfde taken uit te voeren. Echter, verzuim brengt ook andere kosten met zich mee.
‘Je kunt ook accepteren dat sommige afdelingen, op basis van hun ‘kenmerken’, een hoger verzuim hebben en per afdeling een doelstelling op maat maken’
Denk aan (hogere) premies, verzuimbegeleiding, vervangingskosten en eventuele WIA- en re-integratiekosten. Daarnaast mogelijk ook afgeleide kosten, zoals toenemende stress en een verslechterde werksfeer onder andere medewerkers, wat uiteindelijk kan leiden tot verminderde productiviteit. Verzuim blijkt op die manier vaak meer financiële lasten met zich mee te brengen dan aanvankelijk wordt vermoed.
Wanneer je een datagedreven aanpak wilt toepassen om verzuim aan te pakken, begint dit met het analyseren of er binnen de organisatie daadwerkelijk een probleem op dit gebied bestaat, wat voor probleem én waar in de organisatie? Dit bepaal je door een combinatie van verschillende kengetallen te meten.
Om vast te stellen of je een probleem hebt, moet je de resultaten ergens tegen afzetten. De vraag die ik van klanten veelal krijg, is: “Wat is een goede benchmark?”. Waarop mijn standaardantwoord altijd is: “Je eigen verzuimdoelstellingen!”
Benchmarks zeker nuttig
Dat gezegd hebbende, betekent dit niet dat benchmarks geen waarde hebben. Ze kunnen nuttig zijn voor het verkrijgen van inzicht in hoe de organisatie zich verhoudt tot de industrienormen en concurrenten.
Samen met de historie van de eigen gegevens, een interne benchmarkanalyse en een voorspelling van de toekomst – wat als we niets doen? – vormen ze een prima uitgangspunt voor het vaststellen van je doelen.
De belangrijkste voordelen van het gebruik van eigen doelstellingen in plaats van (externe) benchmarks of normen zijn wat mij betreft de volgende:
1. Doelstellingen op maat
Al behaalt de hele sector een verzuim van 4%, wanneer jouw organisatie al vijf jaar lang boven de 6% uitkomt, dan is het de vraag of een vergelijking met een externe benchmark (of extern opgelegde norm) wel realistisch is. Als een cijfer niet haalbaar is, zullen managers het (uiteindelijk) opgeven of het überhaupt niet eens proberen om eraan te werken. Bovendien kunnen eigen, op maat gemaakte streefwaarden/doelstellingen worden afgestemd op de strategische doelen en de missie van de organisatie en makkelijk worden aangepast wanneer de prioriteiten veranderen. Zo kan tijdens een drukke periode de omzetdoelstelling een hogere prioriteit krijgen dan het verzuim bijvoorbeeld.
2. Gericht op de toekomst
Naast het feit dat benchmarkcijfers soms net anders worden berekend dan de eigen cijfers, zijn ze per definitie gebaseerd op historische gegevens en vertegenwoordigen ze veelal niet de meest actuele trends. Idealiter baseer je je doelstellingen op de voorspelling wat het verzuimpercentage wordt als je ‘niets anders’ doet, en wat de uitkomst zal zijn bij inzet van de actieplannen/strategie die je hebt bepaald om het verzuim aan te pakken. Zo kun je realistische, maar uitdagende doelstellingen gebruiken om daadwerkelijk vooruit te sturen.
3. Dynamische doelstellingen
Ik ben persoonlijk een voorstander van dynamische doelstellingen per afdeling. Stel, op een afdeling is 80 procent vrouw met een gemiddelde leeftijd van 50 jaar en de medewerkers werken allemaal in een rooster met regelmatig nachtdiensten. Is het dan realistisch om die afdeling dezelfde verzuimdoelstelling te geven als een afdeling waar 80 procent man is, met een gemiddelde leeftijd van 25 jaar en waar iedereen zijn eigen werktijden kan indelen?
Waarschijnlijk niet. Uit landelijke cijfers blijkt bijvoorbeeld dat vrouwen meer verzuimen dan mannen, en ouderen gemiddeld meer dan jongeren. Daarnaast is uit de analyses, die AnalitiQs bij diverse klanten heeft uitgevoerd, gebleken dat roosterdiensten, fysiek zwaarder werk en klantcontact ook regelmatig een negatief effect hebben op verzuim. Dat zijn echter factoren waar je niets aan kunt veranderen; die risico’s kun je niet beïnvloeden. Je wilt immers niet discrimineren en het werk kun je niet zomaar aanpassen.
Je kunt natuurlijk wel kijken hoe deze groepen toch langer inzetbaar kunnen blijven, maar iedereen dezelfde doelstelling lijkt niet realistisch. Je kunt ook accepteren dat sommige afdelingen, op basis van hun ‘kenmerken’, een hoger verzuim hebben en per afdeling een doelstelling op maat maken. Dan is er pas een probleem als de afdeling van de eigen maatwerk doelstelling afwijkt.
Analyse, analyse en analyse!
Hoe kom je tot doelstellingen die aan bovenstaande kenmerken voldoen? Analyseer allereerst de historische data en kijk daarbij naar trends en patronen in het verleden, naar interne verschillen én ja ook naar externe benchmarks. Maak tot slot een voorspellend model voor een toekomst waarbij de huidige strategie wordt gehandhaafd.
Als je niets verandert kun je tenslotte ook niet verwachten dat de ‘trend van de resultaten’ wijzigt. Daarna maak je een inschatting van de impact van de geplande acties/strategie, hoe deze de voorspelling positief kunnen beïnvloeden.
Daarmee heb je een uitdagende maar wel realistische doelstelling voor de organisatie als geheel. Vervolgens ga je op zoek naar de risicofactoren, dat wil zeggen aspecten van het werk en de medewerkers die wel invloed hebben op het verzuim, maar die je niet wilt of kunt veranderen (op kortere termijn). Door het combineren van deze factoren creëer je (met machine learning) een algoritme.
Seizoenspatroon meenemen
Op basis van dit algoritme en de doelstelling voor de totale organisatie krijgt iedere afdeling (met lineair programmeren), een eigen doelstelling op maat, die gebaseerd is op de kenmerken van de betreffende afdeling. Dit voeg je vervolgens toe aan je verzuimrapportage, waarbij je uiteraard ook het seizoenspatroon meeneemt.
Moeilijk? Nee geen ‘rocket science’, maar het vereist wel wat data science. Het is de investering echter dubbel en dwars waard. Goede doelstellingen zijn als kompassen voor succes: ze verlichten de weg, motiveren actie en meten vooruitgang. Door ze dynamisch en daarmee op maat te maken stellen ze managers in staat om leiding te geven, hun teams effectiever te sturen én te verbeteren.