Téma
Téma

HR analytika vypráví příběh – rozhovor s Michalem Bémem

Michal Bém pracuje v HR od dokončení studií na vysoké škole. Přes Blízký východ se dostal až do Kanady, kde práci v HR velké těžařské firmy vyměnil za roli Workforce Metrics Specialist v největší kanadské pojišťovně osob a majetku. Jak se Michal k této pozici dostal? Co znamená podivně odlidštěný název jeho pozice? Co vlastně denně dělá a jak to pomáhá firmě a jejím zaměstnancům? Kde Michal doporučuje začít a na co si dát pozor? Ty jsou jen některá témata, která jsme společně probírali.

Michale, co vlastně jako Workforce Metrics Specialist děláš? Jaká je tvoje pracovní náplň?

Jsem součástí týmu HR, který se dívá na zaměstnance z různých pohledů a snaží se podporovat rozhodnutí ohledně pracovníků tak, aby byly provedeny v souladu s firemní vizí, misí, hodnotami a cíly. Smyslem mé pozice je zkvalitnit doručování výsledné hodnoty tím, že rozhodnutí neděláme jen na základě pocitů, ale víme, že budeme dělat nějakou akci, jelikož pro ni máme důkazy. Tyto akce mohou být buď korektivní, když zjistíme, že musíme něco udělat jinak, nebo akce směřující k doručení větší hodnoty. V některých firmách analytika spadá třeba pod finance, což pak představuje zase trochu jiný pohled.    

Nábor – často zbytečné plýtvání penězi  

Co jsou typické HR parametry či atributy, které měříte kvůli podpoře určitého rozhodnutí nebo sledujete za účelem korekcí? Liší se podle tvé zkušenosti třeba v různých doménách?

Na to se mě na konferencích často ptá spousta lidí − co je to jádro, na které se v HR zaměřit. Třeba už sám klasický parametr „počet zaměstnanců“ se může interpretovat různě a definovat, co to přesně znamená pro firmu, která má více než několik stovek zaměstnanců, už není tak jednoduché. Je nutné zvážit, jak nahlížet na pracovníky na neschopence, co neplacené dovolené, částečné úvazky či úvazky na dobu určitou. Základní ukazatele by měly sloužit hlavně k podpoře samotného byznysu. HR je ve většině firem náklad, málokde přináší přímo peníze, takže jedním z cílů může být optimalizace našeho fungování.

Jsou oblasti, kde zbytečně plýtváme penězi, například nábor. Reálný příklad z mé praxe: vysoká fluktuace zaměstnanců vede k tomu, že jich musíme hodně nabírat, což znamená, že musíme mít hodně lidí, kteří se náborem zabývají. Nadto manažeři tráví více času pohovory a kolegové tím, že nováčky opakovaně zaučují. No a pak samozřejmě záleží na samotných rolích: v případě nenáročných, rychle nahraditelných pozic to nemusí být velký a drahý problém. Ve znalostní ekonomice může ale zorientování a zapracování nováčka trvat i několik měsíců. Takže například podezření, že máme vysokou fluktuaci, může být spouštěčem takové analýzy náboru.  

Co se tedy může měřit a analyzovat v náboru? Kde se tam dá ušetřit, abychom neohrozili jeho kvalitu?

S kolegou nyní tento proces analyzujeme, protože jsme zpozorovali rostoucí fluktuaci lidí, kteří jsou u firmy méně než dva roky. Průzkumy a průmyslová data v Severní Americe ukazují, že fluktuace zaměstnanců v prvním roce je 3−4x vyšší, než je průměr pro celou firmu. Je to dáno novým prostředím, rolí, kolegy a konfrontací očekávání s realitou. Náš podrobnější náhled ukázal, že v jedné divizi máme fluktuaci nováčků obzvlášť vysokou. Dalším krokem tedy byl rozhovorem s HR manažerkou dané oblasti. Zjistili jsme, že je vyvíjen velký tlak na nábor, není dostatek času hledat kvalitní kandidáty, a tím snižujeme náš standard v náboru. Z průzkumu mezi zaměstnanci jsme se dozvěděli, že to má dopad na morálku zkušenějších pracovníků. Ti měli pocit, že budou muset zase zaučovat někoho nového, kdo beztak brzy odejde. Analýza nám potvrdila, že proces náboru v této divizi se výrazně liší od postupu ve zbytku firmy a že stejné role v jiných divizích mají výrazně menší fluktuaci. Stanovili jsme si tedy hypotézu, že na vině je tento proces, a začali jsme zkoumat, jestli to tak opravdu je. Upravený způsob náboru byl levnější a rychlejší, například nebyl použit jeden psychometrický test, a kandidát také netrávil čas osobním rozhovorem s HR náborářem. Z pohledu přímých nákladů byl tedy proces levnější a HR tým mohl být díky tomu menší. Výsledky náboru však byly mnohem horší, takže se náklady přenesly do fluktuace a opakovaného zaškolení nováčků.  

Tento případ je docela zřejmý a chápu, že zde mohou konkrétní data jednoznačně potvrdit osobní pocity. Co se dá ještě v náboru analyzovat?

Další možnosti zlepšení náboru byly zřejmé i z výstupních pohovorů našich neúspěšných zaměstnanců odcházejících ve zkušební době. Zmínili například nepřesný popis práce. Manažer má díky tomu prostor zaobalit její náplň tak, aby člověka přesvědčil k nástupu, ten pak ale nenaplní svá očekávání a později stejně odchází. Tyto informace opět potvrdily, že rychlejší a levnější proces náboru byl v našem případě důvodem neúspěchu a odchodu nových zaměstnanců. Tak jsme se zaměřili na to, jestli při náboru dokážeme nabrat uchazeče, kteří mají zájem, jsou schopní a projdou potřebnou certifikační zkouškou.  

Takže jste zvážilii i finanční pohled levnějšího a rychlejšího náboru oproti nákladu na fluktuaci a opakované zaškolování méně kvalitních nabraných nováčků, abyste zjistili, kde je strop přímých nákladů na nábor?

Strop až tak úplně ne. Tu část, kde bychom říkali, toto je optimální proces, jsme tam neměli. Analýzu náboru této organizační jednotky jsme porovnávali jen vůči druhé vzorové skupině, která měla standardní, tedy delší proces náboru, obsahující jak zmíněnou psychometriku, tak i osobní pohovor s náborářem. Tento vyšší náklad standardního procesu náboru jsme ale postavili vůči zobecněnému nákladu udržení zaměstnance zahrnujícího jak čas na jeho zaškolení, tak i čas lidí, kteří se mu věnují. V popsaném případě jsme hlavně chtěli dokázat, že přímé náklady na nábor sice jsou o pár set dolarů nižší, ale tento rozdíl je okamžitě smazaný jen tím, že odejde jeden nový zaměstnanec.  

Vedla zmíněná analýza ke změnám procesu náboru v této jednotce?

Ano, vedlo to k postupným změnám. Prvním krokem s okamžitým dopadem byla adaptace chybějícího psychometrického testu. Po několika měsících vidíme zlepšení, ale divize je pořád za kontrolní skupinou, takže řešíme další akce a přiblížení náboru v ostatních pobočkách. Zaměřujeme se nyní hlavně na zkušenost kandidáta s náborem, tzv. candidate experience. Jsme firma, která prodává služby. Abychom mohli našim zákazníkům poskytovat top služby, musíme stejnou zkušenost nabídnout i našim budoucím zaměstnancům. To je naší současnou vizí. Takže každý realistický uchazeč o práci u nás by měl po skončení výběrového procesu říct: „Jsem rád, že jsem se přihlásil, ta firma vypadá dobře a zvážil bych i jejich produkt“. Vždyť každý uchazeč je potenciální zákazník.    

Pokud chceme v HR něco změnit, musí to být podloženo daty  

Jak váš tým bere zbytek HR a management uvnitř firmy? Dávají vám zadání na konkrétní úkoly a dashboardy pro chystaná rozhodnutí nebo jste třeba i vy sami iniciátory nějakých rozhodnutí?

Michal BémV minulé firmě byla HR analytika dost nákladová a byla
managementem zneužívána spíše k velmi úzkému monitorování stanoveného stropu počtu zaměstnanců. Tento přístup se mně osobně moc nezamlouvá, což byl i jeden z důvodů, proč jsem odtamtud odešel. V pojišťovně, kde pracuji nyní, je situace odlišná. Spousta lidí v managementu jsou pojistní matematici, kteří jsou zvyklí dělat rozhodnutí na základě analýz a dat, takže je pro ně požadavek dat v podstatě samozřejmost. Do rozhodování managementu vstupují i pocity a intuice, ale když chceme v HR udělat nějakou změnu, zavést něco nového, vždy to musí být podloženo daty.

No a pak jsou zde iniciativy, které přicházejí přímo z našeho týmu, například zastoupení menšin či žen ve výkonných rolích. Nejedná-li se o věci dané zákonem, musíme vždy prokázat pozitivní vliv na firmu, takže hodně pracujeme i s výzkumy a články z respektovaných periodik jako Harvard Business Review nebo s publikovanými studiemi velkých konzultantských firem.  

Dokážeš porovnat, jestli je to dané specifičností vaší oblasti a jestli třeba management ve výrobě nebo retailu nebude brát rozhodování na základě dat jinak?

Právě retail je pěkný příklad, kde je byznys samotný hodně řízený daty. Rozhodující jsou marže, takže je nutné sledovat detailně obraty i náklady. V HR v retailu se tedy sleduje fluktuace nebo náklady na zaměstnance. Ve výrobě je zase třeba velký potenciál u firem, které se snaží aplikovat Lean myšlení. Analýzy pomohou identifikovat plýtvání, zbytečné kroky a upravit procesy tak, aby přidávaly větší hodnotu.  

A neodsouvají pak data a analýzy z rozhodování intuici a „čich“ na byznys, které často úspěšní podnikatelé zmiňují? Nemyslím demonstraci síly založené na domněnkách, kterou jsi uvedl, ale třeba „čich“ na nový produkt nebo byznys, takové to prvotní rozhodnutí.

Věřím, že data a analýzy tento „čich“ mohou doplnit i zpřesnit. Ale to jsou spíše tržní a marketingové analýzy. HR analytika může hlavně pomoci s nalezením a udržením kreativního talentu, který tyto vlastnosti přinese. Naprosto novátorské myšlenky asi ze zdrojů úspěšných kandidátů nevyčtete.    

HR analytika vyžaduje znalost kontextu, spolupráci s oddělením financí, IT…  

Michale, ty jsi od vysoké školy pracoval v HR, jak ses dostal k analytice?

K analytice jsem se dostal stylem „jsi mladý, víš, jak funguje Excel, budeš nám tady vyplňovat tabulky pro vedení“. Tím jsem začal a zjistil jsem, že s daty se dá pracovat více a že vlastně analytika vypráví příběh.  

Zmiňuješ důležitost HR příběhu kolem, měl by mít analytik zkušenost z HR, měl by vědět, jak funguje a pracuje?

Ano, myslím si, že pro zavádění HR analytiky je to dobré. Začít třeba s člověkem z HR, který má zkušenost s financemi. Takový člověk se cítí pohodlně s čísly a daty a zároveň má zkušenost z HR. Samozřejmě to není jediná možná cesta. Velké firmy mohou začít přímo vytvořením týmu HR analytiky, kde má zase smysl mít statistiky-specialisty a k nim třeba zkušeného HR, který pomůže s interpretacemi výstupů a postupně tým učí. V takovém týmu v rámci velké firmy je pak úzká specializace členů analytického týmu častá. Hlavně v úvodu trvá klidně rok až dva, než se analytika stane běžnou součástí reportu pro management, a ten si na ni zvykne a pochopí její možnosti, ale i omezení. Až pak se typicky začne management aktivně ptát na určitá data pro své rozhodování.  

Jak je na tom IT? Mělo by v zavádění analytiky do HR hrát nějakou roli? Například vzdělávat a ukazovat HR možnosti nástrojů?

Přesně tak. Samozřejmě záleží i na tom, kdo je zodpovědný za HR systémy, protože tento vlastník musí být také zapojen. Důležité je uvědomit si, že pokud systémy používají špatná data, budou špatné i výstupy. IT může také fundovaně posoudit kvalitu dat, pomoci s jejich vyčištěním.  

A můžeš na základě své zkušenosti říct, zda HR analytiku chce a zavádí?

Vzhledem k poptávce po lidech, kteří s ní mají zkušenost a prakticky na každé konferenci mající alespoň nějaký seminář na analytiku zaměřený, bych určitě řekl, že ano. Na druhou stranu, není to nic nového a jsou firmy, které nějakou formu HR analytiky dělají už spoustu let. Mnohem více se o ní nyní mluví v důsledku nástupu takzvaných big dat, konceptu data driven decision making a rozšíření nových technologií usnadňujících jak samotné analýzy, tak jejich prezentace. Bohužel se spousta mých kolegů necítí příliš jistě mezi tabulkami a čísly, a tak častou odpovědí je: „Data? Na ty nemám čas, já potřebuji dělat pohovory a řešit problémy zaměstnanců.“ Nedávno jsem slyšel pěkné přirovnání, že HR nyní prochází transformací jako před léty finance. Odděluje se klasické transakční HR, jako jsou mzdy, docházka či exekutiva náboru, od strategické části, jako je talent management, vzdělávání a rozvoj vůdčích dovedností a právě analytika. I když analytika by měla podporovat obě části, jak zlepšování exekutivních procesů, tak strategické kroky.  

Jak tedy mohou firmy s HR analytikou začít? Co bys doporučil?

Pokud firma s HR analytikou začíná a nebuduje celý nový tým, myslím si, že není ideální najmout hned statistika nebo datového vědce. Pravděpodobně by takovému člověku chyběl kontext z HR a spousta dat mu pak nemusí nic moc říkat. Uvidí korelaci, ale to ještě neznamená, že je tam příčina a následek, tzv. kauzalita. Takže je důležitá znalost HR kontextu a firmy samotné, začít s malými kroky, rychle doručit první výsledky a postupně rozšiřovat a škálovat i do dalších oblastí. Já jednou dostal od managementu vstupy na dashboard, co by každý z nich chtěl sledovat, a byla to téměř stořádková tabulka! To je hrozně moc. Jak chceš rozhodovat na základě stovky indikátorů jenom od HR? Doporučuji vybrat si jen pár základních ukazatelů, které chce firma sledovat, a na jejich základě pak rozhodovat, jaké kroky udělat.  

Můžeš uvést pár příkladů těchto základních ukazatelů?

Jedním z nejčastějších bývá zmíněná fluktuace zaměstnanců, což je ale významný ukazatel pro firmy, které mají drahé pracovníky, jejichž zapracování trvá déle. Firmy s minimální mzdou a krátkým zaškolením zaměstnanců budou sledovat spíše docházku, tj. pozdní příchody nebo absence na směně. Tedy věci mající přímý dopad na chod firmy. Tady s analytikou doporučuji začít. S implementací prediktivní analytiky či big dat v HR bych rozhodně počkal, protože to vyžaduje řádovou změnu v myšlení, a dokonce i vedení lidí.  

Michale, díky za rozhovor a ať data a analýzy slouží ke správným rozhodnutím.  

Nebyly nalezeny žádné komentáře.

Minulá témata

 
Přináší společnost LMC, s.r.o., vyrobeno ve spolupráci s Omega Design & Breezy