Statistische kennis, data en IT grootste barrières om aan HR-analytics te doen

Uit onderzoek van KU Leuven in samenwerking met HR-dienstverlener Securex bij privé- en overheidsbedrijven in België blijkt dat de meerderheid van hen onvoldoende gebruik maakt van HR-data. Vooral kmo’s hinken achterop. “Nochtans kunnen organisaties zelfs met beperkte middelen veel leren uit HR-data. Met kleine bijsturingen kan er veel bespaard worden, wat onze bedrijven competitiever maakt,” zegt Heidi Verlinden, HR Research Expert bij Securex.

HR-data zijn gegevens over bijvoorbeeld personeelsverloop, loonkosten, absenteïsme en kwaliteit van leiderschap. HR-rapporteringen beschrijven de situatie waarin een organisatie zich bevindt en geven met knipperlichten aan waar actie nodig is. HR-analytics omschrijft het analyseren van de data om de oorzaken te vinden en voorspellingen te doen voor de toekomst.

De mate waarin beroep wordt gedaan op HR-analytics hangt sterkt af van de omvang van de organisatie en of deze al dan niet een afzonderlijke personeelsdienst of -verantwoordelijke heeft. Zo zet 90% van de bevraagde organisaties met meer dan 250 medewerkers HR-data in om hun bedrijfsprocessen bij te sturen (via rapporteringen of analytics). Onder kmo’s met een personeelsverantwoordelijke in dienst is dit 78%; van de kmo’s zonder HR-verantwoordelijke slechts 50%.

“Organisaties kunnen met beperkte middelen veel leren uit HR-data. Vergelijking van absenteïsmecijfers met concurrenten, bijvoorbeeld, geeft aan of de afwezigheden abnormaal frequent of langdurig zijn, of het risico op absenteïsme toeneemt en welke de typische risicoprofielen van medewerkers zijn. Dit is broodnodige input voor een gerichte aanpak,” zegt Heidi Verlinden, HR Research Expert bij Securex.

Het inzetten van HR-analytics blijft in Belgische privé- en overheidsbedrijven nog steeds beperkt. Een minderheid van de grote organisaties (vanaf 250 werknemers) analyseert oorzaken of gevolgen (45%) en minder dan 1 op 10 doet analyses om voorspellingen te maken voor de toekomst (9%). Bij kmo’s liggen deze cijfers nog lager (27% en 3%). Daar wordt de HR-verantwoordelijke (en zijn data) ook minder betrokken bij het bepalen van de organisatiestrategie dan binnen grote organisaties (85% vs. 97%). Hoe hoger die betrokkenheid, hoe matuurder het gebruik van data. Ook in kmo’s.

Als redenen om HR-data te gebruiken, wijzen de respondenten naar het behalen van organisatiedoelstellingen en een beter beslissingsproces:

“Uit het onderzoek blijkt dat organisaties met hun HR-data aan de slag gaan om subjectiviteit en intuïtie te vermijden in het nemen van beslissingen, om meer effectieve HR-activiteiten te ontwikkelen, en om productiviteitstoename en werknemerswelzijn te creëren,” leggen Prof. Dr. Sophie De Winne en student Tim Van Laere van KU Leuven uit.

Gebrek aan statistische kennis

De meest voorkomende HR-domeinen waarvoor cijfers en analyses worden gebruikt zijn absenteïsme (94% van de organisaties), opleiding (90%) en personeelsplanning, zoals loonkosten (90%). Het minst wordt er gekeken naar leiderschap (49%), motivatie (56%) en stress (57%).

Kennis, data en IT zijn de grootste barrières om aan HR-analytics te doen. Grote organisaties geven vooral IT-problemen op als drempel; bij kmo’s belemmeren in de eerste plaats het gebrek aan statistische vaardigheden en opleidingen over datamanagement het invoeren van HR-analytics. Opvallend: uit het onderzoek van KU Leuven en Securex blijkt ook dat geen enkele kmo zonder personeelsverantwoordelijke van plan is om op eigen houtje aan HR-analytics te gaan doen als ze vandaag nog geen data gebruiken. Maar ook bij kmo’s met personeelsdienst is die intentie zwak (32% overweegt data te gebruiken). De voornaamste verklaring voor de kmo zonder personeelsverantwoordelijke ligt in het feit dat dit niet in de bedrijfscultuur past (58%), voor de kmo met personeelsverantwoordelijke is één van de belangrijkste redenen het gebrek aan steun vanwege het topmanagement (55%). Kmo’s die wel HR-analytics overwegen, willen daarmee voornamelijk werknemerswelzijn creëren en de impact van hun HR-activiteiten meten.

“Het koppelen van HR-data aan financiële of operationele data kost veel tijd en geld, voornamelijk om datakwaliteit en -beheer op punt te stellen. En dat is een noodzakelijke voorwaarde voor goede HR-analytics. Zo ontstaat vaak de paradoxale situatie waarin het management bewijs wil van het nut van data voordat het erin wil investeren, terwijl de HR-afdeling net de data nodig heeft om dit bewijs aan te leveren,” aldus Prof. Dr. Sophie De Winne en student Tim Van Laere (KU Leuven).

Over de studie

De resultaten zijn gebaseerd op een online bevraging in de zomer van 2019. De vragenlijst werd ingevuld door de HR-verantwoordelijke of de CEO van 241 Belgische organisaties. 52% heeft minder dan 250 werknemers en valt onder de brede definitie van een kmo, waarvan 81% met personeelsdienst of -verantwoordelijke. De sectoren ‘gezondheids- en welzijnszorg’, ‘overheid en publieke diensten’ en ‘B2B bedrijven’ vertegenwoordigen samen 41% van de steekproef.

Schrijf je in op de wekelijkse HR-nieuwsbrief

Ook interessant

LEES MEER