Trend #4:
Data Driven Decision making
HR-teams gebruiken steeds meer data om beslissingen te ondersteunen en te verbeteren. Dit is met de komst van AI ook steeds makkelijker geworden. Data-driven decision making (DDDM) in HR is het proces waarbij je beslissingen binnen HR neemt op basis van objectieve, geanalyseerde data. In plaats van alleen op ervaring, aannames of intuïtie.
Maar wat betekent dat in de praktijk? Sowieso: zoveel mogelijk HR-gegevens verzamelen. Over werving, medewerkerstevredenheid, verzuim, verloop en prestaties bijvoorbeeld. Integreer gegevens uit verschillende systemen en tools en identificeer met behulp van analyse tools, -technieken en dashboards patronen en verbanden in deze data. Datavisualisaties, zoals grafieken en heatmaps, kunnen helpen om complexe data begrijpelijk te maken.
Vervolgens ga je analyseren. Waar liggen de grootste knelpunten? Welke patronen zijn er te ontdekken? Welke factoren beïnvloeden de resultaten positief, of juist negatief?
Data helpt je om voorspellingen te doen voor personeelsbehoeften en trends in de toekomst. Daardoor ontstaat de mogelijkheid om meer proactief te werken: je herkent knelpunten of trends nog voordat ze problemen worden. En je anticipeert erop met de slimme keuzes en een nauwkeuriger en meer strategisch personeelsbeleid.
Waarom is data-driven decision making in HR interessant?
Door het analyseren van je HR-data ben je in staat je beslissingen beter te onderbouwen en de impact van HR-strategieën op je organisatie meetbaar te maken. Maar ook om toekomstgericht betere beslissingen te nemen. En dit levert je veel op. Zoals meer efficiëntie en transparantie, betrokken medewerkers, lagere kosten en een betere bedrijfsstrategie.
Hoe stuur je op een datagedreven HR-beleid? 4 tips!
Tip 1. Analyseer werkdruk en tijdsbesteding voor een betere personeelsplanning
Met nauwkeurige urenregistratie en analyse van tijdsbesteding, zijn inefficiënties binnen je organisatie snel op te sporen. Zo kun je overuren minimaliseren en arbeidskosten verlagen. Een efficiëntere personeelsplanning resulteert in directe besparingen.
Bonustip: koppel de geregistreerde uren direct aan de salarisadministratie. Dit vermindert administratieve handelingen, minimaliseert fouten en bespaart tijd.
Tip 2. Zet datagestuurde voorspellingen in voor toekomstgerichte keuzes
Met predictive analytics zijn je toekomstige personeelsbehoeften nauwkeuriger in te schatten. Op basis van historische data, trends en patronen valt te ontdekken wanneer er piekmomenten ontstaan. Zoals bij seizoensgebonden drukte of projecten die extra mankracht vereisen. Doordat je jouw personeel nu beter, tijdig en gericht kan inplannen, ben je goed voorbereid op pieken. Bovendien helpt het je bij een betere budgettering, voor nieuwe werving bijvoorbeeld. Je bent met toekomstvoorspellingen in staat tijdig te anticiperen op veranderingen en strategische keuzes te maken.
Tip 3. Maak data-gestuurde keuzes om medewerkers te behouden
Door historische data te analyseren over een langere periode, zijn ook trends en patronen te herkennen in bijvoorbeeld verloop en betrokkenheid van medewerkers. Verzamel hiervoor relevante gegevens, bijvoorbeeld uit betrokkenheidsenquêtes, exitgesprekken en HR-data (zoals verloopcijfers, ziekteverzuim en promoties). Gebruik predictive analytics om signalen van vertrek te herkennen. Zoals een plotselinge daling in prestaties of minder betrokkenheid. Weinig interne doorgroeimogelijkheden, vergroot vaak ook het risico op verloop. Wanneer je het verlooprisico voorspelt en potentiële vertrekkers beter identificeert, ben je in staat om proactief je retentiebeleid aan te passen om het verloop te verminderen.
Tip 4. Ontwikkel gebaseerd op data gepersonaliseerde beloningsstructuren
Data kan je helpen om gepersonaliseerde beloningsstructuren te ontwikkelen, die aansluiten op individuele prestaties, ervaring en persoonlijke voorkeuren. Medewerkers zijn hierdoor meer gemotiveerd en productiever. Maar ook meer betrokken en tevreden. Bovendien positioneert een organisatie die een maatwerk beloningssysteem aanbiedt, zich als een moderne en aantrekkelijke werkgever. Je vergroot dus je aantrekkingskracht. Maar hoe pak je gepersonaliseerde beloning aan? Een paar voorbeelden:
- Persoonlijke prestaties belonen
Inzicht in de persoonlijke prestatiegegevens (bijvoorbeeld via KPI-scores en feedback) kan patronen onthullen. Zoals welke prestaties consistent hoog zijn en of iemand extra beloning verdient voor een uitzonderlijke inzet.
- Personalisatie met eigen voorkeuren
Door enquêtes en HR-tools te gebruiken, krijg je inzicht in wat medewerkers belangrijk vinden. Salaris, bonussen, extra vakantiedagen of flexibele werktijden? Vaak verschilt dit per medewerker. Segmentatie op basis van voorkeuren maakt het mogelijk om beloningen op maat te bieden die (daardoor) echt motiverend zijn.
- Continu monitoren en bijsturen
Via dashboards ben je in staat continu te volgen hoe medewerkers reageren op verschillende beloningscomponenten. Daarvoor kun je data gebruiken uit bijvoorbeeld medewerkerstevredenheidsonderzoeken, HR-systemen (salarisinformatie, bonussen en secundaire arbeidsvoorwaarden) en engagement tools of performance management systemen. Met inzichten uit je data-analyse kun je beloningen afstemmen op wat medewerkers waarderen. Zo ben je in staat de motivatie en prestaties van medewerkers te verbeteren.
