Voorspellende HR Analytics Een strategische kans? 21 April 2016

Voorspellende HR Analytics Een strategische kans? 21 April 2016

©iNos&x by Deloi.e 2016

iNos&x: •  Founded by Luk Smeyers & Jeroen Delmo.e, PhD. •  Acquired by Deloitte on March 18, 2016 Luk Smeyers: Before star&ng up iNos&x: CHRO Europe at...

•  •  •  • 

Jeroen Delmo.e: Before star&ng up iNos&x: Academic Researcher and PhD at...

Start-up company in 2008 7 FTE at YE2015 Based in Belgium, satelite oﬃces in Netherlands & Germany Clients: •  Large organisa&ons in Benelux – Germany – Switzerland – France - UK •  HR solu&ons vendors: payroll, RPO, HRIS, temp agencies,… •  HR consultancies


The ‘iNos&x by Deloi.e’ team

A Unique Mix of HR Experience and Data Science ©iNos&x by Deloi.e 2016

The ‘iNos&x by Deloi.e’ HR Analy&cs Exper&se HR Analytics Generic Advice

The HR Analytics Function

HR Analytics Projects

Implementation & Change Management

Advice with regards to: •  HR data review •  HR data infrastructure assessment •  HR data gathering •  Analytical technology •  Combining survey & employee data •  HR analytics business case development •  ‘Start-to-analyse’ advice •  Developing or fune tuning analytical hypothesises

Advice with regards to: •  Analytical Readiness of HR •  Organisational structure for doing HR analytics •  Analytical capability gap analysis •  Training of HR analyst •  Workshops for HR business partners •  …

Advice with regards to: •  Setup of HR analytics pilots & projects •  Full execution of analytical projects •  Outsource partnering for HR data & analytics •  Development of analytical algorithms & applications

Advice with regards to: •  Develop recommendations from the analytical output •  Develop action plans with the recommendations •  Full execution support of action plans

Getting ready for HR Analytics

1

Building the capability

2

Execution of the analysis

3

Getting to results

4


Gesprek met een Headhunter in Londen…

•  Ik heb het steeds moeilijker om aan de verwachtingen van de CEO’s te voldoen. •  CEO’s vertellen over HR: people projecten zijn cijfermatig totaal onvoldoende onderbouwd. •  Het merendeel van de CEO’s die ik ontmoet, hebben van dit belangrijk deficit de buik helemaal vol. •  Dit gebrek aan cijfermatig en analytisch vermogen wordt steeds minder geaccepteerd door CEO’s •  De toekomstige HR-leider die op dit punt niet scoort, zal op termijn langs de zijlijn staan.



Predic've Crime Analy'cs ©iNos&x by Deloi.e 2016

- 30% "The value of analy.cs is derived from iden.fying a group of people who - in aggregate - will tend to behave in a certain way” (Eric Siegel in ‘Predic.ve Analy.cs’)


Boek van Eric Siegel “Predic&ve Analy&cs”

- The power to predict who will click, buy, lie or die -


En terwijl de ‘anderen’ voorspellen wie zal… …liegen, kopen, selecteren, klikken, liken, sterven, stelen, crashen, verkopen, blijven, weggaan, winnen, verliezen,…


…wacht HR op de bus… (die al vertrokken is)


However…in HR… •  The recruiter hires and doesn’t know what De Recruitment happens with the employee Manager •  The trainer trains and doesn’t know if it had a business impact Heeft zij ingenieurs •  The C&B expert designs incen&ve plans but aangeworven die de komende 24 maanden doesn’t know if it helps growing the business de productieprocessen zullen verbeteren?


However…in HR… •  The recruiter hires and doesn’t know what De Trainer happens with the employee •  The trainer trains and doesn’t know if it had a Heeft zijn sales training business impact de omzet doen stijgen? •  The C&B expert designs incen&ve plans but doesn’t know if it helps growing the business


Is jullie bus ook al vertrokken?


HR is een typische ‘tracker’ Beschrijvend Single Source Data Business disconnected Achteruit kijkend Lage waarde

Business Impact? Toekomstige Risico’s? Belangrijke patronen? Wat/als scenario’s?


‘HR is hi:ng the wall’ (Prof. John Boudreau)

•  Veel data •  Geen inzicht in de business


‘HR is hihng the wall’

Descrip&ve Analy&cs

Predic&ve Analy&cs

©iNos&x 2014


Beschrijvend versus Voorspellend

Descriptive

•  Wie zijn onze high performers?

Predictive

•  Welke aannamecriteria leiden het meest waarschijnlijk tot high performance?

•  Hoeveel high performers hebben onze organisatie verlaten in 2015?

•  Voor welke high performers lopen we het risico dat zij de organisatie gaan verlaten?

Een unieke kans om toegevoegde waarde te leveren!


HR: ‘Waar kan ik starten?’ Cluster Analysis (understanding hidden group patterns) Employee data

Data Merging

Statistical Analysis Data Mining Machine Learning

Driver Analysis (understanding hidden relationships)

Business performance data

Risk Scoring Business Question Driven Data Gathering

(understanding probabilities)

Client data

Forecasting (understanding future patterns)


Pasha Roberts: “Find the business pain and help to solve it!”


Project Leader: HR Business Partner Nieuwe medewerker: ‘Time To Performance’


Sales KPI

Call Center Time to Performance Curve - Sales

Gap between Top-Bottom

Months in Service


HR is a typical ‘tracker’

? 23.

23


The HRBP conundrum Business pushes •  Proefperiode herdenken •  Voorspellingen verspreiden •  Slechte verkopers sneller verwijderen •  Training reduceren •  Incen&ve-regeling aanpassen

HRBP thinks •  Dat is we.elijk verboden •  Dat is vertrouwelijk •  Dat is niet fair •  Dat is niet in lijn met onze CAO



25.

25



26.

26


McKinsey: ‘How to get the most from your data’

Companies need to recruit and cultivate ‘translators’ capable of: •  bridging different functions •  breaking down the (data) silo’s


HR is a typical ‘tracker’ Scared Of Data

HR Business Pro

28.

28


#wfas2016

• 

Angst voor analyse/data

• 

Niet diep genoeg betrokken bij business

• 

Data als een administratieve must

• 

Focus op ‘HR Validation’

• 

Zwak in doorbreken van cross-functionele silo’s


HR is a typical ‘tracker’ “Companies are struggling to break down silos and boost cross-func&onal collabora&on” McKinsey, march 2016 (Making Collaboration Across Functions A Reality)

30.

30


HR Analytics Capability Survey HR Business Partners consider themselves as cross-functionally strong !!!

Self: 78%

78% average score

Business: 36%

36% average score


Wat kan je daar tegen doen? Verander de HR Mix ! 50%

HR Mix 'Old' HR Expert HR BP

1/3

1/3 1/3

2.0


HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data HR Data


Google’s Research Vision Laszlo Bock (CHRO): ‘We're using people data to make a more efficient work environment’. http://www.bol.com/nl/p/work-rules/9200000026080028/


Google’s research vision

rework.withgoogle.com ©iNos&x by Deloi.e 2016

Monitor de ‘employee life-cycle’… From pre-hiring to exit

Career Development

First Contacts

Selection Process

Exit information

On-boarding

…in de context van de ‘Customer Journey’! ©iNos&x by Deloi.e 2016

4 Aanbevelingen

- HR analy&cs als strategisch instrument - Visie

1.  Bedrijfsop&malisa&e (niet HR Valida&on)

Rol

2.  Translator (cross-func&oneel sterk)

Vaardigheden 3.  Unconven&oneel (de mix!): –  – 

Focus

Analy&sch sterk (begrijpen van de ‘quants’) consultancy-like (ontwikkelen business cases)

4.  Customer Journey (employee life cycle)



Voorspellende HR Analytics Een strategische kans? 21 April 2016

Recommend Documents