Waarom data en analytics cruciaal zijn op een krappe arbeidmarkt

Berichten over personeelstekort zijn dagelijkse kost. Ook veel overheidsinstanties krijgen te maken met uitval en uitstroom van mensen. Helaas loopt het vervangen van dat talent doorgaans niet van een leien dakje. Op de arbeidsmarkt zijn heel wat profielen schaars en het kost overheden handenvol geld om telkens nieuwe mensen te moeten opleiden.

Meer doen met minder lijkt dus de boodschap. En daarom hebben data en analytics veel potentieel voor de toekomst van personeelsplanning.

Onlangs uitte de zorgsector nog z’n bezorgdheid over het feit dat veel verpleegkundigen hun ontslag indienen om daarna via freelanceplatformen terug aan het werk te gaan. Als zelfstandige hebben ze immers meer controle over waar en wanneer ze werken, en krijgen ze meer inspraak in hun loon. Net zoals de zorg krijgen ook andere sectoren met ongeziene personeelsuitdagingen te maken. Denk aan het tekort aan leraren in het onderwijs, het gebrek aan personeel bij Defensie, enzovoort.

Perfecte storm

In heel Europa zien we gelijkaardige evoluties. Het past in de bredere maatschappelijke context waarbij (vooral jongere) werknemers vragen stellen over de manier waarop ze werken.

Eigenlijk krijgt de arbeidsmarkt te maken met een soort perfecte storm waarbij drie factoren samenkomen.

In de eerste plaats is tijdens de pandemie een massale uitstroom ingezet, de Great Resignation. Overal hebben mensen ontslag genomen uit hun bestaande job. Ook sommige overheidsinstanties hebben hier zwaar onder te lijden en vinden nog amper personeel.
Daarnaast is er de trend van Quiet Quitting, waarbij mensen wel aan boord blijven maar niet veel meer doen dan wat van hen wordt verwacht.
En tot slot is er de zilveren tsunami, veroorzaakt door het feit dat een oudere generatie op het punt staat met pensioen te gaan, waardoor veel ervaring en kennis organisaties dreigt te verlaten.

Buikgevoel volstaat niet meer

De komende jaren zal deze uitstroom tot ernstige personeelstekorten leiden. Niet in het minst bij de overheidsinstanties. Uit een onderzoek van Forrester blijkt dat 25% van de overheidsmedewerkers op het punt staat om uit te stromen. En IDC berekende dat wereldwijd 51% van de overheidsinstellingen er nu al hinder van ondervindt.

De druk op HR-diensten neemt dus toe en zij zullen meer dan ooit moeten zoeken naar nieuwe manieren om personeelsplanning te benaderen. Met het vertrouwde buikgevoel alleen meer gaan we het wellicht niet meer redden.

Wat opvalt is dat, ondanks de enorme hoeveelheid berichten over personeelstekort, de rol van technologie als oplossing nog al te vaak onderbelicht blijft. Technologische oplossingen kunnen onder impuls van automatisering niet alleen een stukje van het werk uit handen nemen, analytics maakt het ook mogelijk om beslissingen over personeel te baseren op data en op inzichten die door de analyse van data tot stand komen. Dat geeft HR het vermogen om voorspellend te werken in de verschillende fasen van de workforce journey.

Van data tot predictieve modellen

Meten is weten, je kunt pas de juiste beslissingen nemen als je weet wat er leeft. Om nog eens terug te komen op het verhaal van de verpleegkundigen die als zelfstandige aan de slag gaan: in plaats van deze trend met de vinger te wijzen, is het veel effectiever om de basis van het probleem te identificeren en aan te pakken. Analytics-technologie helpt bij het zichtbaar maken van die problematiek.

Alles begint bij de juiste data en het benutten van inzichten om betere beslissingen te nemen.

Een dataplatform vormt een cruciale basis om de vaak gefragmenteerde data in een organisatie samen te brengen en de kwaliteit ervan te verbeteren. HR-data kan afkomstig zijn uit gesprekken en enquêtes over well-being, maar evenzeer uit nieuwe bronnen (zoals leerplatformen) die info over medewerkers genereren. Bovendien moeten HR-medewerkers er zelf mee aan de slag kunnen.

Een goed platform biedt daarom een low/no code-aanpak waarbij dus weinig tot geen kennis van IT of coderen vereist is.

In een ultieme stap zal data-analyse leiden tot predictieve modellen die evoluties voorspellen en HR proactief laten reageren om kandidaten te rekruteren, talent te motiveren om aan boord te blijven, uitval te voorspellen, etc. Kortom, de technologie ondersteunt de hele journey van een werknemer.

Meer doen met minder

Sommige data kan je snel inzetten. In het kader van de zilveren tsunami weten we bijvoorbeeld wie in de komende vijf jaar de arbeidsmarkt gaat verlaten. Maar er zijn nog meer manieren waarop data-analyse van goudwaarde kan zijn voor HR. In de zoektocht naar de juiste kandidaat helpen predictieve tools bijvoorbeeld bij het samenstellen van het meest geschikte profiel voor een job, waarna potentiële werknemers aan de hand van dat profiel kunnen worden afgetoetst. Zo verkleint het risico dat je de verkeerde persoon aanneemt. Analytics helpt ook om talent te identificeren dat vandaag niet optimaal wordt benut en elders in de organisatie misschien veel waardevoller kan zijn.

Dit is een gastblog van Ludo Wijckmans, country lead Publieke Sector bij SAS