Takeaways fra konferansen HR Analyser 2017

HR Norges konferanse HR Analyser ble arrangert for fjerde gang med rundt 100 fornøyde tilhørere. Disse fikk med seg de viktigste trendene innen analysefeltet, fulgt av gode case for å lære hvordan man kan gjøre dette i egen virksomhet.

Her er noen av konferansens viktigste takeaways for deg som ikke hadde muligheten til å være med i år.

HR-analyse hos deltakerne på årets konferanse

En rask avstemming i salen viste at, i likhet med de fleste andre land, er norske virksomheter hovedsakelig på rapporteringsnivå når det kommer til HR-analyser. Vi er best på det som har skjedd. Noen var nærmere prediktive analyser, men rundt 70 % av deltakerne anså seg selv på rapporteringsnivå.

Rapportering

Sky Bemanning

I tillegg kom det klart frem at det er ved bemanningsplanlegging bruken av HR-analyse er mest fremtredende, mens de største utfordringene er knyttet til datakvalitet og HRs kunnskap og ferdigheter på feltet.

Datakvalitet

Betydningen av gode data

Uten gode data er det vanskelig å legge grunnlaget for god HR-analyse. Samtidig er det også et poeng at vi snakker om data som kan brukes til å teste vesentlige hypoteser som kan lede til forretningsmessig påvirkning i virksomheten. De data virksomheten har tilgjengelig, er ikke nødvendigvis de dataene du trenger for å gjøre nødvendige HR-analyser.

HR-analyse og ROI

David Green, Global Director, People Analytics, IBM, ledet an som første foredragsholder og gikk rett på sak ved å vise til effekten man ser hos virksomheter som lykkes med HR-analyse. Mest spennende er det kanskje at for hver dollar som investeres i HR-analyse, får man 13 dollar tilbake. Det i seg selv er nok til at man burde se på dette området med interesse.

I likhet med Green, var et hovedpunkt fra flere innlegg på konferansen at det er klart at jo bedre datakvalitet vi har, jo bedre grunnlag har vi, men jakten på det perfekte er fånyttes. Det handler om å bruke det vi har tilgjengelig så godt vi kan, vi må flytte oss fra å snakke om det som har skjedd, til å forstå hva vi må gjøre fremover basert på det vi finner ut. Vi trenger et endret mindset, eksemplifisert fra David Green i dette bildet.

Mindset

Hvilke myter og antakelser kan du teste?

En av de viktigste, og mest spennende mulighetene ved HR-analyser er myteknusing og testing av antakelser. Der man tidligere har synset, kan vi nå i større grad faktisk finne harde fakta. På årets konferanse fikk vi to glimrende casepresentasjoner på dette, en fra Kajs Blate, Senior HR Analyst, Circle K Europe, og en fra Klaus Jarstad, Head of Section, Partner and HRProcesse, og Ivar Knutsen Consultant HR Applications begge fra DNV GL.

Circle K analysene rundt antagelsen om at kvinners sykefravær økte etter at de hadde fått barn var viste seg å være feil. Faktisk var det slik at det var menn som fikk økt sykefravær. Hos DNV GL ble det stilt krav om 20 % lønnsøkning i et av landene i Latin-Amerika, men ved å gå saken etter sømmene, stille gode hypoteser, og måle mot data, viste det seg at bildet var mer komplekst. En automatisk lønnsøkning ville sannsynligvis ikke ha løst det som i utgangspunktet var problemet.

Hvordan kommer du i gang?

Start med å akseptere at du ikke har full oversikt, at du sannsynligvis kommer til å gjøre noen feil, men at det blir en læringserfaring. Selv om du ikke har perfekte data, så er data som er 70 % gode, mye bedre enn ingen data i det hele tatt. HR-analyse handler om eksperimentering og hypotesetesting, og slik blir det med læringsprosessen også.

Start med et prosjekt med potensial til å gi viktige forretningsmessige resultater raskt. Ved siden av å dyppe tærne i konkret HR-analyse, legger du samtidig grunnlaget for å få støtte fra ledelsen til andre prosjekter i neste rekke.

8 steg for å lykkes med HR-analyser

1 Start med forretningskritiske spørsmål
2 Sett hypoteser
3 Samle data
4 Gjør analysene
5 Del funnene dine
6 Kom med forslag basert på funnene
7 Skap forståelse for budskapet ditt
8 Implementer og evaluer

HR-analyser kan virke avskrekkende for mange fordi det høres veldig komplekst og vanskelig ut, men faktum er at du kommer veldig langt med gode Excel-ferdigheter, og gode samarbeidspartnere. Og dette er viktig – det er ikke meningen at du som sitter i HR skal kunne alt. Forstår du det forretningsmessige og kan fremsette gode hypoteser som setter kurs for analysene, har du mye på plass.

Husk – kvantitative resultater er fint, men det er de gode historiene som selger.

Lina Alsvik, HR Analyst, Hydro CHR Organization and Leadership, Norsk Hydro ASA, avsluttet årets konferanse, og hennes dream team består av HR Business Partneren som forstår virksomheten, Exceleksperten og Statistikeren/Analytikeren som kan vaske, tolke og knuse tallene, historiefortelleren som gjør tallene salgbare, kunstneren som gjør tallene forståelige, og implementatoren som kan handle basert på analysene.

Hr Analyse