Datagedreven HRM voor mensgedreven beleid
De impact van personeel op de zorg. Daar draait het om, ook bij datagedreven HR. Het belang van datagedreven HR is de laatste jaren alleen maar toegenomen. Inmiddels heeft 44% van de organisaties in de zorg door data en managementinformatie inzicht in instroom, doorstroom en uitstroom. 19% gebruikt HR analytics om data uit de personeelsadministratie en 14% om data uit de salarisadministratie de analyseren. Juist een onverwachte crisis, zoals corona, vraagt om data waarop de juiste beslissingen te nemen zijn.
In de praktijk is de uitdaging tweeledig. Enerzijds is er geen kwalitatieve data beschikbaar. Anderzijds heeft HR geen idee waar en hoe te beginnen met data gedreven HR.
Verzamelen van data
Het succes van datagedreven HRM valt of staat uiteraard met de juiste data. Er zijn meerdere manieren om een start te maken met het verzamelen van data. We lichten er graag drie uit:
- Ongestructureerd: Een kwestie van ‘gewoon beginnen’. Als HRM’er begin je met willekeurige data, bijvoorbeeld ziekteverzuim, en ga je op zoek naar verbanden.
- Hypothese gedreven: Vanuit een vraag, bijvoorbeeld ‘na hoeveel maanden gaan verpleegkundigen op zoek naar een andere baan’, ga je op zoek naar de juiste data en gegevens.
- Gestructureerd: Dit is de meest betrouwbare manier van het verzamelen van data. HRM verzamelt een zo breed mogelijk palet aan data van alle HR gerelateerde zaken. Denk aan verloop, doorstroom, wervingskosten, overwerkkosten en blijft deze over een langere periode bijhouden. Deze data gebruik je vervolgens om vragen vanuit de organisatie te beantwoorden. Denk bijvoorbeeld aan: ‘Wat levert het de organisatie op als we de uitstroom van verpleegkundigen halveren?’
Aan de slag met data
1. Focus
Vanuit de missie & visie van de organisatie en de doelstellingen van de afdeling formuleer je vragen die beantwoord moeten worden. Denk aan effectiviteit en efficiëntie van HR processen en de ROI van HR interventies. Voorbeeldvragen:
- Wat zijn de oorzaken van verzuim binnen onze organisatie?
- Wat is de impact van betrokkenheid op kwaliteit van de zorg?
- Wat is de relatie tussen opleiding x voor onze medewerkers en de kwaliteit van de zorg?
2. Meten
Vertaal de businessvraag naar meetbare variabelen. Verzamel relevante data die al beschikbaar is en verzamel ontbrekende data. Combineer vervolgens databronnen om verbanden te leggen.
3. Inzicht
Op basis van de verzamelde data is het mogelijk verbanden te leggen, verschillen en overeenkomsten bloot te leggen en een voorspellende waarde te creëren.
4. Actie
Op basis van de inzichten bepaal je welke HR interventies je gaat inzetten. Vervolgens meet je uiteraard het effect van de interventies op vooraf bepaalde variabelen of KPI’s. Bovenstaande is een manier om met datagedreven HR aan de slag te gaan. De vragen waar jouw organisatie tegenaan loopt zijn bij andere organisaties ongetwijfeld ook al voorbijgekomen of op dit moment misschien zelfs actueel. Ga het wiel dan ook niet opnieuw uitvinden. Zoek collega’s op en leer van elkaar.
Sneller anticiperen voor een betere zorg
Het is de taak van HR om de organisatie en haar medewerkers optimaal te laten functioneren en daarmee de best mogelijke zorg te faciliteren. Dankzij datagedreven HR kan HR haar interventies gerichter en succesvoller uitvoeren. Neem bijvoorbeeld de coronacrisis. Een relevante vraag kan zijn; Waar vallen gaten in onze bezetting? Wat zijn de oorzaken? Hoe spelen we hier in de toekomst op in? En wat levert deze investering op?
Of denk aan medewerker tevredenheid. Hoe tevreden zijn onze medewerkers? Wat doet dat met het verzuim? Wat is de impact van medewerker tevredenheid op de zorg? Hoe kunnen we de medewerker tevredenheid positief beïnvloeden?
In de praktijk zie je dat vrijwel elk HR vraagstuk cijfermatig te onderbouwen is. Door als HR datagedreven te werk te gaan, is ook de impact op de zorg direct of indirect inzichtelijk te maken. Daarmee lost HR haar belangrijkste belofte in, bijdrage aan betere zorg.