Predictive analytics – en ‘game changer’ for HR

læsetid 5 min
Predictive analytics er en game changer for HR

I denne blog

Hvad koster det at miste en medarbejder? Sidder du med det spørgsmål, så er du ikke alene. Der er nemlig en rigtig god grund til at bekymre sig om netop dette spørgsmål fra både topledelsens, HR’s og ledelsens perspektiv. For det første er det altafgørende for virksomhedernes økonomiske sundhed at kunne tiltrække og fastholde talenter. Flere store undersøgelser såsom MIT’s nyeste ‘Toxic Culture Is Driving The Great Resignation’ afslører, at mere end 40 % af alle medarbejdere i øjeblikket tænker på at forlade deres job. Mellem april og september forlod 24 millioner amerikanere deres job under fænomenet ‘The Great Resignation’ – et fænomen som også er på vej ind i de danske virksomheder.

 

Medarbejdertab giver økonomiske og arbejdsmæssige konsekvenser

At miste en medarbejder har både økonomiske og arbejdsmiljømæssige konsekvenser for arbejdspladsen. De største direkte økonomiske omkostninger kan spores i den tabte produktion, rekruttering og oplæring af nye medarbejdere for at erstatte det menneskelige tab. Det er stadig svært at pege på det eksakte tab. Men flere studier peger på, at hver gang en arbejdsplads erstatter en fuldtidslønnet medarbejder, så koster det i gennemsnit 50 % af medarbejderens årsløn. Men dette er kun de direkte målbare omkostninger. Hvis man medregner de indirekte omkostninger i form af tabt produktion, samarbejdsvanskeligheder etc. ser billedet langt mere uhyggeligt ud.

 

Som mangeårig HR-direktør ved vi, i HR, at det at miste en medarbejder ikke kun handler om penge! At miste et dygtigt talent kan ikke kun spores i et excel-ark, men har store konsekvenser for teamets sammenhængskraft i form af samarbejde, brudte venskaber og dårligt psykisk arbejdsmiljø.

 

Det vigtigste tal for HR

Der findes i den forbindelse et tal, der taler sit helt eget tydelige sprog, når vi vil vide om medarbejderne trives.

Det liden mundrette ord “medarbejderomsætningshastighed”. Eller sagt lidt mere simpelt: Hvor mange medarbejdere forlader virksomheden og hvor hurtigt? HR’s kongetal. Det tal, der klarest afspejler, i hvilket omfang medarbejderne stemmer virksomheden og dens ledere, kultur og goder ind igen. Det tal, der koblet med de økonomiske omkostninger forbundet med tabet af en medarbejder og ansættelse af en ny har været HR’s nøgle ind i direktionens tal- og faktabaserede diskussion i årevis.

For det koster at miste sine medarbejdere. Det er ikke til diskussion.

 

Til gengæld er det sjældent, at der er et reelt fokus på, hvad der kunne gøres for at miste færre medarbejdere. Selv i virksomheder, der ”churner” +25 % af deres medarbejdere, er det ofte ikke en information, der giver anledning til særlig indsats. Og hvorfor så ikke? Der er ofte to grunde. Dels gør det ikke ondt nok. Virksomheden og dens medarbejdere får kompenseret for det store gennemtræk og når alligevel sine mål. Så nok er den gal, men den er ikke gal nok. Dels sker der noget uhensigtsmæssigt, når man dykker ned i tallene.

Så skifter samtalen fra at dreje sig om et tal, der afspejler et problem for hele virksomheden, til at handle om den enkelte medarbejder.

“Ja, Hanne stoppede. Men hun havde jo også været her længe …”

“Ja, Peter stoppede. Men det var vist også på tide, at han prøvede kræfter med noget nyt …”

“Ja, Jakob stoppede. Men han var sgu’ heller ikke lige den rigtige til jobbet …”

 

Og når det handler om enkelte medarbejdere, så giver det jo ikke mening at lave virksomhedsbrede initiativer for at løse problemet. Genkendeligt? Men fra mit perspektiv er uønsket personaleafgang et måske allermest overset problem, der rent faktisk kan løses med teknologien som løftestang. Lad os kigge nærmere på det.

 

Sådan ændrer vi det

Og hvad skal der så til for at ændre på det?

Jo, her er mit bud: Der skal sættes ind to steder.

Først og fremmest skal rejsen fra datadreven feedback fra medarbejderne til handling gøres så kort som muligt. Det gælder uanset, om vi taler om den lovpligtige APV, Trivselsmålingen eller Lederevalueringen. Det er vigtigt, at man finder en digital løsning, der ikke bare leverer data, men også giver dig et bud på, hvad de data betyder og hvilke tiltag, du kan sætte i værk, for at kunne sætte forebyggende ind over for tab af nøglemedarbejdere. Får du kun data – så er resultatet alt for ofte snak og gode intentioner, uden reel handling eller forandring.

 

Læs også vores guide: Hvad er APV? Din guide til arbejdspladsvurdering

 

En forebyggende indsats i hele virksomheden

Og så er det vigtigt, at der ikke spilles med lukkede kort hos en snæver gruppe bestående af HR og virksomhedens øverste ledelse, når det kommer til data og indsigter fra målingerne. Vil du i HR skabe reel forandring, så skal resultaterne ud at arbejde i alle lag af virksomheden. De bedste løsninger tager derfor skridtet videre og giver gode råd og anbefalinger til, hvordan der kan arbejdes med arbejdsmiljøet og trivsel, på baggrund af medarbejdernes feedback fra målingerne.

Og de anbefalinger til handlingstiltag skal direkte til alle led i virksomheden – både på individ-, team-, ledelse- og topledelsesniveau – så der kan arbejdes med forebyggelse som en fælles indsats for hele virksomheden. Og når vi er lykkedes med at gøre rejsen fra data til handling så kort som muligt, så er næste skridt at arbejde proaktivt med data.

 

Skal vi hjælpe dig med at arbejde proaktivt med medarbejderdata? >> BOOK DEMO <<

Predictive analytics – HR’s fremtid

De få, men grå hår på mit hoved afslører måske, at jeg efterhånden har været i HR-branchen en del år. Og indtil for nyligt har vi primært arbejdet reaktivt med den feedback, vi fik fra medarbejderne.

Processen har typisk været sådan her:

Problemerne opstår.

Vi indsamler feedback og opdager problemerne.

Og så retter vi op på problemerne (for det meste).

Vi har altså arbejdet bagudskuende med data og feedback fra diverse medarbejdertilfredshedsmålinger. Vi stod med andre ord med ryggen til fremtiden. Men, hvad nu hvis vi kunne arbejde fremadskuende, kigge ind i fremtiden og forudse menneskelige tab, inden de sker? Det kan vi faktisk i dag med det, der populært kaldes for ‘predictive people analytics’.

 

Forudse og forebyg tab af nøglemedarbejdere

Som navnet antyder, så benytter ‘predictive analytics’ machine learning til at forudsige udviklingen og fremtidige resultater, ved hjælp af historisk data. Det giver HR og lederne en reel mulighed for at kigge ind i fremtiden, hvor de kan identificere risici og forebygge problemer som endnu ikke er sket – men kommer til at ske, hvis vi sidder på vores hænder. Virksomhederne får ganske enkelt evnen til at forudse potentielle problemer og tab af nøglemedarbejdere, før problemerne opstår. Og skal du helt op i HR’s superliga, så er der ingen vej udenom.

‘Predictive analytics’ er det store dyr inden for HR-data. Og muligheden for at arbejde med det er ikke længere bare en fjern drøm, men den nye virkelighed, der er kommet for at blive. På bare fem år er antallet af HR-professionelle med kompetencer inden for data analytics steget med 242 %. (Linkedin 2020 Global Talent Trends). Og jeg er sikker på, at ‘predictive people analytics’ i fremtiden bliver en markant ‘game changer’ for hele HR-industrien, der vil transformere den måde, vi, i HR, arbejder på.

 

Datadrevne beslutninger i HR

En game changer i den forstand, at HR sættes i stand til at kunne kvantificere effekten af deres indsatser på bundlinjen. Ved hjælp af ‘people analytics’ bliver HR sat i stand til at være datadrevet i deres såkaldte ‘people decisions’, spotte signaler – der før kun var baseret på mavefornemmelser og kunne handle proaktivt i ledelsen af sit ansvarsområde. HR vil desuden opleve at kunne levere kvantificérbare, økonomiske gevinster af deres trivselsstrategi med en helt anden præcision og hastighed end tidligere set. Hvis HR lykkes med dette paradigmeskift, vil virksomhederne ikke kun spare ufattelig mange penge – men også redde ubegribeligt mange mennesker fra at miste sig selv.

Og det er værd at arbejde for.

 

Hør mere om muligheden for implementering af ‘predictive people analytics’

Book en demo med Woba og se, hvordan jeres virksomhed kan skabe værdi af predictive analytics.

>> BOOK DEMO <<

 

Woba newsletter sign-up

Relaterede Artikler

AI Blog Post
AI I HR? Fremtiden for HR management

I en verden præget af hurtige forandringer, stigende konkurrence og en stadig mere kompleks arbejdsstyrke, er HR-faget mere udfordrende end nogensinde før. At bevare og fremme trivsel på arbejdspladsen er blevet en nøglemission for HR-ledere overalt. Men hvordan kan vi løse disse udfordringer effektivt? Svaret kan ligge i implementeringen af generativ kunstig intelligens (AI) i vores HR-processer.

 

At forstå HR’s udfordringer:

HR-faget har længe kæmpet med en række udfordringer, som inkluderer stigende stressniveauer, sygefravær og medarbejderomsætning. Disse problemer har ikke kun en negativ indvirkning på medarbejderens trivsel, men også på virksomhedens produktivitet og bundlinje. Traditionelle tilgange til HR-ledelse har været reaktive, og det har været svært at forudse og forhindre trivselsproblemer, før de eskalerer.

 

Fordele ved generativ AI i HR:

Implementeringen af generativ AI, såsom Woba’s Generative AI Copilot, kan være en game-changer for HR-faget. Ved at analysere store mængder data kan generativ AI identificere mønstre, trends og risici, som menneskelige analytikere måske overser. Dette giver HR-ledere mulighed for at være proaktive i stedet for reaktive og træffe foranstaltninger for at forhindre trivselsproblemer, før de opstår.

 

En af de mest værdifulde fordele ved generativ AI er dens evne til at levere skræddersyede indsigter og anbefalinger. Woba’s Copilot kan fungere som en personlig AI-assistent for HR-ledere, der leverer præcis den information, de har brug for, for at træffe informerede beslutninger om medarbejdertrivsel. Dette sparer ikke kun tid og ressourcer, men det kan også føre til bedre resultater for både medarbejdere og virksomheder som helhed.

 

Etik og sikkerhed:

Når vi taler om implementering af AI i HR, er det vigtigt at adressere etiske og databeskyttelsesmæssige bekymringer. Woba’s Generative AI Copilot er designet med disse hensyn for øje, og det respekterer fuldt ud privatlivet og anonymiteten for de medarbejdere, hvis data det analyserer. Dette sikrer, at AI-teknologien anvendes på en ansvarlig og etisk måde til at forbedre, ikke invadere, arbejdspladsen. AI-teknologien skal bruges til at genkende strukturelle mønstre, så vi kan hjælpe arbejdspladser med at fange de bagvedliggende og ofte usynlige kilder til f.eks stress og personaleafgang i arbejdet på et tidligt stadie.

 

BlogPost Og Svarprocent
Gode råd til at øge din svarprocent med kioskbrugere

Står du overfor, at skulle starte en trivselsundersøgelse eller en undersøgelse af jeres arbejdsmiljø? Så er det en vigtig del af processen, at I får fastsat nogle mål for, hvornår undersøgelsen er en succes.

 

Målsætninger er vigtige i arbejdet for at sikre, at I ikke famler i blinde efter, hvad I ønsker at opnå med indsatsen. Målsætningerne kan dække over forskellige ting, men i dette oplæg vil vi gennemgå, hvad man kan gøre for at få en højere svarprocent når man har kioskbrugere. Når denne målsætning er fastsat, kan I også lettere fastsætte, hvornår en undersøgelse har været en succes og kan kaldes repræsentativ.

 

Hvor høj bør svarprocenten være?

Hvor høj svarprocenten bør være, afhænger af flere faktorer.
For en stor virksomhed med mere end 200 medarbejdere, kan det selvsagt være svært at nå op i den høje ende på de 80-90 %. Her vil det være relevant at se på, hvor høj svarprocent I ønsker pr. afdeling, så man fx ikke blot har en fin svarprocent på 79 % samlet, men så står med enkelte afdelinger, hvor svarprocenten er helt nede og på omkring kun 20 %.

Er der til gengæld tale om en virksomhed på 20 medarbejdere, vil en høj svarprocent være at foretrække for at sikre, at den pågældende undersøgelse er repræsentativ for hele virksomheden samlet. Samtidig vil der nemlig heller ikke være lige så mange forskellige afdelinger.

 

Employee_Engagement_Surveys
Omsæt dit engagement-survey til handling

Surveys til at måle medarbejderengagement er et helt afgørende HR-værktøj. De måler medarbejdernes trivsel, fremmer fastholdelse af talenter, øger produktiviteten og støtter kontinuerlig HR-impact.

På samme måde som ved videnskabelig forskning begynder rejsen inden for viden og forretningsindsigt inden for HR med simple spørgsmål. Disse spørgsmål kan variere bredt. De opstår af nysgerrighed, antagelser og ønsket om at forstå dine organisations mennesker. Nøglen er at fokusere på det essentielle, praktiske og relevante for din unikke organisation.

 

I denne artikel lægges der vægt på tilgangen og metoderne, du bruger til at designe og indsamle data til din medarbejderengagementundersøgelse på den mest effektive måde.

 

Fra mavefornemmelser til en datadrevet tilgang til engagement

 

Vi vil vise dig, hvordan du skifter fra at stole på dine mavefornemmelser til at bruge en mere solid, videnskabelig og datadrevet tilgang i dine medarbejderengagementundersøgelser. Denne ændring vil hjælpe dig med at forbedre din HR-forretningsindsigt, træffe beslutninger og skabe handlingsplaner, hvor de betyder mest – både for dine medarbejdere og organisationen som helhed.

Din organisations succes afhænger af din rolle som HR-arkitekt, og vi er her for at støtte dig. Så gør dig klar til at lære mere om at udarbejde og gennemføre en kvantitativ medarbejderengagementundersøgelse.

 

Hvad er et engagement-survey?

En medarbejderengagement-survey fungerer som et værdifuldt værktøj til at tage temperaturen blandt din arbejdsstyrke vedrørende deres samlede work-life erfaring. Disse undersøgelser, normalt i form af spørgeskemaer, er skræddersyede til at fange medarbejdernes tanker, feedback og opfattelser i forhold til deres arbejdsmiljø og deres samlede oplevelser i organisationen.

 

I HR er du optaget af at besvare essentielle spørgsmål som:

  • Hvor engagerede er vores medarbejdere?
  • Er de mere engagerede end sidste år?
  • Varierer engagementets niveau på tværs af medarbejdersegmenter?
  • Hvad er vores fratrædelsesrate, og hvordan kan vi reducere den?
  • I hvilken grad føler de sig inkluderet på arbejdspladsen, og hvordan kan vi styrke denne følelse af inklusion?
  • Hvordan opfatter de deres nuværende jobressourcer?
  • Ved vi nok om medarbejdernes synspunkter, når vi designer programmer og initiativer for at forbedre deres psykologiske sikkerhed?
  • Indsigterne fra disse undersøgelser er en guldgrube for HR-fagfolk. De giver en dybere forståelse af arbejdsstyrkens engagement og trivsel, hvilket fører til et mere motiveret og produktivt team. Disse undersøgelser spiller en vital rolle i at sikre, at organisationen kan tilpasse sig forandringer og fastholde en menneskecentreret tilgang, hvor medarbejdertilfredshed og engagement er i centrum for HR-strategierne.

 

For at forstå vigtigheden af medarbejderengagement i HR, foreslår vi, at du læser vores artikel “Medarbejderengagement – Definition, Relevans & Strategi“.

 

 

Design af dine spørgsmål: Lukkede spørgsmål, åbne spørgsmål eller en blanding af begge?

At skabe en god medarbejderengagementundersøgelse kræver grundig forberedelse, og det er altid afgørende at have en klar problemformulering. Når undersøgelsen er baseret på interviews eller spørgeskemaer, fungerer en veldefineret problemformulering som grundlaget for at formulere klare spørgsmål. Men hvordan formulerer du effektive spørgsmål til en undersøgelse?

 

Når du gennemfører medarbejderengagementundersøgelser, er en af de mange beslutninger, du skal træffe, inklusionen af forskellige typer spørgsmål. I kvantitative forskningsdesign har vi typisk mulighed for at designe vores forskning omkring:

  • Lukkede spørgsmål: Tilbyd respondenter et begrænset sæt foruddefinerede svarmuligheder, hvilket gør dem til et almindeligt valg for undersøgelser, der sigter mod at indsamle kvantitative data.
  • Multiple choice-spørgsmål: Giv respondenter svarmuligheder, såsom aldersgrupper eller præferencer, hvor de vælger den mest passende mulighed.
  • Enkle binære (f.eks. ja, nej) spørgsmål: Kan hjælpe med at fastslå binære svar, såsom om en person har modtaget tilstrækkelig træning.
  • Ordinal skalerede (f.eks. Likert-skalerede) spørgsmål og åbne spørgsmål: Mål tilfredshedsniveauer på en skala, normalt fra “helt uenig” til “helt enig.”

 

Sådanne strukturerede spørgsmål er værdifulde for at opnå klare, strukturerede data, lette analyse og sammenligning og bruges ofte til at vurdere demografi, præferencer, holdninger og adfærd.

 

Åbne spørgsmål kontra lukkede spørgsmål i en engagementundersøgelse:

Åbne spørgsmål i en engagementundersøgelse adskiller sig fra deres lukkede modparter, da de inviterer respondenterne til at give detaljerede svar i fri tekst. Disse spørgsmål opfordrer respondenterne til at dele deres tanker, følelser og forslag med deres egne ord.

 

For eksempel kan et åbent spørgsmål bede medarbejderne om at beskrive deres største udfordringer på arbejdspladsen eller komme med forslag til at forbedre arbejdsmiljøet. Disse svar er værdifulde for at afdække nuancerede indsigter, identificere uventede problemer og opnå en dybere forståelse af medarbejderoplevelsen. De giver kontekst til de kvantitative data, der er indsamlet fra lukkede spørgsmål, og hjælper med at tolke “hvorfor” bag tallene, hvilket gør dem til en væsentlig del af en omfattende medarbejderengagementundersøgelse.

Du skal overveje, om det er mest hensigtsmæssigt at bruge lukkede spørgsmål eller åbne spørgsmål i medarbejderengagementundersøgelser af flere grunde:

 

Fordele ved at bruge lukkede spørgsmål:

  • Levere strukturerede og målbare data. De er ideelle til at måle specifikke aspekter af medarbejderengagement, såsom tilfredshed med virksomhedens politikker, fordele eller arbejdsopgaver. Denne strukturerede format muliggør nem sammenligning og analyse.
  • Sikre konsistens i svarformatet, hvilket gør det lettere at analysere data og identificere tendenser over tid. Dette er vigtigt ved gennemførelse af undersøgelser med regelmæssige intervaller for at følge ændringer i medarbejderengagement.
  • Er hurtigere for respondenter at besvare, hvilket gør undersøgelsesprocessen mere effektiv. Dette kan føre til højere svarprocenter og mere komplette data.
  • Bruger Likert-skalaer, som er almindeligt anvendt i medarbejderengagementundersøgelser. Dette muliggør benchmarking mod branchestandarder og andre organisationer.
  • Tillader mere objektiv dataanalyse, da svar er standardiserede og ikke er afhængige af den subjektive fortolkning af åbne svar.

 

Fordele ved brug af åbne spørgsmål:

  • Tillader medarbejdere at give detaljerede, nuancerede tilbagemeldinger. Dette kan afsløre problemer eller forslag, der måske ikke fanges med lukkede spørgsmål.
  • Medarbejdere føler sig hørt og værdsat, når de kan udtrykke deres tanker med deres egne ord. Dette kan styrke deres engagement og tilfredshed med undersøgelsesprocessen.
  • Kan afsløre uventede problemer eller muligheder, som du måske ikke har forudset. De kan give indsigt i “hvorfor” bag kvantitative data.
  • Tilbyder bedre kontekstforståelse end lukkede data. De hjælper med at tolke de kvantitative resultater og giver en dybere forståelse af medarbejderoplevelsen.

 

 

Mads Kamp 3135 10x15 300x300
Mads Kamp
Strategist, CEO, founder, board member in Woba

Relaterede Artikler