De financiële sector ondergaat enorme veranderingen. Hoe pas je de workforce daarop aan, is een van de vragen waar Marc Jansen, hoofd people data en innovatie, en zijn team van dataspecialisten zich bij de Rabobank over buigen.
Terwijl andere bedrijven nog worstelen met hoe ze een beginnetje kunnen maken met HR analytics, loopt de Rabobank ver voor de troepen uit. Werkprocessen monitoren met behulp van systematisch verzamelde data en data-analyses is inmiddels gesneden koek. Net zoals de vingers real time aan de pols houden bij hun medewerkers. Marc Jansen is hoofd van het team people data & innovation van de Rabobank. Dat team zoekt bij elk people-vraagstuk een op maat gesneden onderzoeksmethode. Of het nu gaat om verschuiving van functies naar rollen, verdwijnen van werk of veranderende competenties.
Hoe verklaar je dat banken vooroplopen met HR analytics?
‘Ik weet niet of ik het helemaal met die stelling eens ben. Hiervoor werkte ik bij Booking.com, dat was een en al databedrijf. Daar kon je bij wijze van spreken niet je neus snuiten zonder dat met data te onderbouwen. Maar het klopt wel hoor, banken gaan ook geleidelijk die kant uit. Wat we in ons voordeel hebben, is dat we grote werkgevers zijn. Dat betekent natuurlijk heel veel data. Tegelijkertijd hebben banken de afgelopen jaren enorm moeten veranderen als het gaat om digitalisering en productontwikkeling naar klanten. De impact van data is groot binnen de hele organisatie. Het is een kleine stap om die kennis ook toe te passen op de work force. Als ik bijvoorbeeld zeg, ik wil een hypothese toetsen, maar ik heb niet de capaciteit om gelijk een data scientist aan te nemen, dan kan ik wat capaciteit lenen bij onze collega’s bij de digitale bank. Als de bereidheid, de kennis in de juiste omgeving samenkomen, dan heb je de perfect storm. Dan kan je knallen.’
Wat kun je met HR analytics meer dan met traditionele HR-onderzoeken?
‘HR Analytics kijkt verder dan dashboarding. Uit de dashboards haal je de klassieke HR-indicatoren op: wat is je diversity mix, hoe zit het met de verloning, het engagement et cetera. Wij gaan die data samentrekken en onderzoeken het waarom. Betalen we vrouwen hetzelfde als mannen? Hoe komt het dat vrouwen sneller vertrekken dan mannen? Als dan blijkt dat de omgeving niet goed is voor vrouwen, heb je als HR werk aan de winkel.’
‘Als team zijn we constant bezig met onderzoeken, valideren en ook onze onderzoeken weer te onderbouwen en te verbeteren. Neem het exit-onderzoek. Je kunt managers exitinterviews laten afnemen. Maar, zo heb ik al eens eerder onderzocht, wat mensen bij hun vertrek als reden opgeven aan hun manager, komt niet overeen met wat zij naderhand in een vertrouwelijke survey vertellen. Wat mensen zeggen en doen, is niet hetzelfde. Of neem het klassieke medewerkerstevredenheidsonderzoek. Een klassieke klacht is dat organisaties er weinig mee kunnen. De uitkomsten zeggen namelijk vaak iets over de gemiddelde werknemer. Maar de gemiddelde werknemer bestaat niet. Je moet dus goede segmenten binnen je populatie maken om gerichter te kunnen meten.’
Door goed gebruik te maken van data analyse kun je op een objectieve manier inzichten verzamelen voor je HR strategie. De HR Analytics Quickscan van XpertHR geeft een indicatie hoe jouw organisatie presteert op het gebied van strategie, data en it. Zijn jullie klaar om aan de slag te gaan met HR Analytics? Neem een kijkje!
Hoe meten jullie de tevredenheid?
‘Om surveymoeheid te voorkomen, is engagement teruggebracht tot de kern: hoe creëren we de beste werkomgeving binnen het team? Is deze omgeving het beste voor je? Staat je manager open voor dialoog? Om diezelfde reden creëren we representatieve samples, zodat je medewerkers zo min mogelijk hoeft lastig te vallen. Ook proberen we alleen die vragen te stellen waarop de organisatie ook echt actie kan ondernemen. Een gebrek aan follow-up zorgt óók voor onderzoeksmoeheid.’
Heeft het gebruik van data jullie geholpen tijdens corona?
‘We hebben gelijk aan het begin een coronascan opgezet. Nog steeds is er een tweewekelijkse corona-enquête. De verzamelde inzichten gaan één dag later naar speciale welzijnteams. Coronascans helpen om te prioriteren wat nodig is. In het begin was dat ondersteuning bij een fatsoenlijke thuiswerkplek en de digitale infrastructuur. Een aanzienlijk deel bleek geen werkplek thuis te hebben en zat te werken aan de keukentafel. Uit de scan bleek vervolgens al snel dat de fysieke klachten toenamen. Daarop kwam er een budget waaruit mensen aanpassingen voor de werkplek konden kiezen. Later verschoof de prioriteit naar een nieuwe werk-privébalans vinden met kinderen die thuiszaten of mantelzorgtaken. Mensen hadden bijvoorbeeld behoefte aan handvatten om de werkdag praktisch in te delen.’
Hoe ver zijn jullie met voorspelmodellen?
‘Laat ik er dit eerst over zeggen: predictive analytics is vaak ook een hoop gebakken lucht. Elke organisatie wil graag het verloop kunnen voorspellen, om iets te noemen. Het risk of loss-model, noemen we dat. Ik hoorde een collega laatst vertellen dat binnen hun organisatie het mogelijk was om 98% nauwkeurig te voorspellen of iemand binnen zes maanden gaat vertrekken. Om te beginnen kan dat vanwege privacy al niet. Maar afgezien daarvan is het met predictive analytics toch een beetje hoe breed je de netten uitzet.’
‘We hebben recent onderzocht welke factoren indicaties zijn voor een langdurig verzuim op individueel niveau. Daarmee brengen we in kaart waar binnen de organisatie het risico het hoogst is. We benaderen geen individuele medewerkers, maar focussen op deze onderdelen met interventies om het verzuim terug te dringen.’
Wat is een belangrijke vraag vanuit de business?
‘De financiële sector ondergaat enorme veranderingen. Eigenlijk staan we nog maar aan het begin. De vraag is: hoe passen wij onze work force aan? Hoe ziet je medewerkerspopulatie er straks uit? Dat betekent veel modelleren en veel verschillende factoren meenemen in die analyse. We betrekken ook factoren buiten de bank in het model. Stel, in één hoek van de bank heb je vijfhonderd kennisspecialisten die hoogstwaarschijnlijk de komende twee jaar hun werk verliezen. Tegelijkertijd is er een grote vraag naar specialisten op het gebied van klantcontrole. Zijn deze kennisspecialisten goede kandidaten voor omscholing? Komen de skills overeen? Is de slaagratio te voorspellen? En is het wenselijk dat HR een actieve rol speelt in het ontwikkeltraject?’
Zijn er ook grenzen aan HR analytics?
‘Ja, er is privacywetgeving en er zijn ethische normen die ons begrenzen. Wat sommige gedragspatronen ons vertellen, is super interessant. Bij iemand die ineens heel actief wordt op LinkedIn bijvoorbeeld of na lange tijd zijn profiel bijwerkt, is de kans groot dat hij binnenkort wil vertrekken. Maar die informatie mag en wil je niet gebruiken. Tijdens de lockdown wilden we bijvoorbeeld meer weten over de druk die medewerkers thuis ervaren. In onze HR-systemen wordt vanwege de verzekering bijgehouden welke medewerkers schoolgaande kinderen hebben. Toch hebben we ervoor gekozen om dit keer niet die datapunten aan elkaar knopen, maar vonden we het netter om het gewoon aan iedereen te vragen. Zo is het elke keer bedenken of je data kunt gebruiken of dat je ze opnieuw verzamelt. Soms kies je er dan voor iets op een klassieke manier uit te vragen.’
Wat is typisch Rabo binnen HR analytics?
‘Employee listening, dat is het versterken van de stem van de medewerker. Hierdoor kunnen we medewerkers betrekken bij besluitvorming en ontwikkeling, weten we wat er speelt en leeft en kunnen we kortcyclisch met hen in dialoog gaan. We zijn transparant over wat we onderzoeken, wat de resultaten zijn en vooral ook: wat gedaan wordt met de input die zij leveren.’
Foto: Unsplash
XpertHR: jouw kennispartner in HR-vraagstukken
Altijd snel en betrouwbaar antwoord op al je HR-vragen? Met XpertHR optimaliseer je jouw werkproces met kennisdocumenten, praktische tools, praktijkcases, checklists, voorbeelddocumenten en meer. Met alle informatie op één plek ben je altijd up-to-date. Benieuwd wat XpertHR voor jouw organisatie kan betekenen? Vraag gratis en vrijblijvend een demo aan.