People Analytics-marknaden förväntas växa med 89 % de kommande fem åren. Är din organisation redo att gå från magkänsla till faktabaserade beslut?

Att ta beslut som är väl grundade i data och statistik är någonting som många organisationer ser som viktigt. Grundtanken är tydlig – man vill genom att utgå från dataanalys minska risken för ett felbeslut genom att genomföra den insats som har störst chans att ge efterfrågad effekt. Trots att detta anses vara en självklarhet för många affärsområden finns det ändå områden som halkat efter, däribland HR. Många HR-avdelningar har samlat in stora mängder data på flertalet olika sätt – men sällan skapar det banbrytande insikter och värde och löser än mer sällan faktiska, affärskritiska problem. Detta beror ofta på att det data man tidigare samlat in inte har varit tillräckligt kvalitativ och innehållsrik för att kunna göra mer avancerade analyser, alternativt att man inte har haft den kunskap och kompetens som faktiskt krävs för att kunna optimera användandet av det insamlade datat.

En trend som har potential att ändra på detta är People Analytics (också känt som HR Analytics, Workforce Analytics & Talent Analytics) som har fått ökat fokus senaste åren och är på fortsatt frammarsch. Marknaden förväntas växa med 89 % de kommande fem åren, där den globala marknadsstorlek år 2024 prognostiseras till $3,9 miljarder. En studie från Göteborgs Universitet visar även på att antalet svenska organisationer med People Analytics-avdelningar förväntas öka med 240 % till 2025.

Ingen alternativ text angiven för den här bilden

Kortfattad handlar People Analytics om att göra djupgående analyser på ett företags personalutmaningar och möjligheter samt att använda analyserna för att fatta affärsmässiga beslut. Läs mer om vad People Analytics är för något i Drive Managements artikel “Tar HR chansen med People Analytics?“.

Trots att People Analytics blir allt hetare, pekar mycket på att organisationer ännu inte har kapacitet eller kunskap för att lyckas. Endast 27 % av organisationerna i Europa uppger att de har rätt kompetensmix för att lyckas med People Analytics. Rätt kompetensmix innebär att man har människor i People Analytics-teamet med främst fem kompetenser:

  • Affärs-/verksamhetskompetens
  • Marknadsföring
  • HR
  • Dataanalys
  • IT

Under ett samtal med en framstående forskare inom området framkom det även att den viktigaste egenskapen för People Analytics-experter faktiskt inte är just avancerad dataanalys. Istället är det egenskaper rörande förändringsledning som är vägen till framgång. Företaget måste alltså få både HR-avdelning, företagsledning samt alla medarbetare att inse värdet av samt bidra till datainsamling, någonting som kan innebära nya tanke- och arbetssätt. Genom att lyckas med detta blir vägen till insiktsfulla analyser mycket lättare att vandra.

Ytterligare en viktig faktor är kvaliteten på det data som behövs för att lyckas. Trots att en majoritet av företag faktiskt menar att deras organisation prioriterar People Analytics så är det endast 8 % av dessa som anser att de har användbar data för avancerad och prediktiv analys. Samtidigt är det över en femtedel av organisationerna inte ens gör de mest basala analyserna med sitt HR-data.

Ingen alternativ text angiven för den här bilden

För att förbättra kvaliteten på det data som samlas in behöver man antingen tvätta befintlig data alternativt börja på ny kula med att samla in ny data. Bägge alternativen har en sak gemensamt – de görs inte över en natt. Att få fram data som kan användas som grund i avancerade analyser tar tid, ofta ett år eller längre. Organisationer bör därför inte förvänta sig att få alla efterfrågade svar och förväntade resultat direkt, utan istället se investeringar i People Analytics som långsiktiga. Varför bör företag då överväga att börja med detta? Jo, gör man det rätt har det stor chans att betala av sig, och det med råge. Några typexempel är Credit Suisse och IBM som uppger att de sparat runt 70 miljoner dollar per år respektive 300 miljoner dollar över fyra år samt minskat omsättningen på kritiska roller med 25 %. Detta genom att förutse när högpresterande medarbetare riskerar att sluta. Därmed har de kunnat sätta in relevanta åtgärder i tid för att lyckas behålla dessa anställda.

Hur ser det ut i din organisation gällande People Analytics? Är ni redo att gå från magkänsla till faktabaserade beslut?

Lästips

Läs gärna mer om framgångsrikt beteendeförändringsarbete i Drive Managements Kunskapsbank: http://www.drive.se/kunskapsbank eller i våra insikter:  http://www.drive.se/insikter.

Källor

Analytics in HR, 2019. 15 HR Analytics Case Studies. Tillgänglig på: https://www.analyticsinhr.com/blog/hr-analytics-case-studies/

Bersin, 2018. People Analytics Maturity Model.

Deloitte, 2018. Global Human Capital Trends.

Drive Insights. 2019. Tar HR Chansen Med People Analytics?

Hällsten et.al. 2017. HR-undersökningen 2017. Göteborgs Universitet.

IBM, 2017. HR Analytics Readiness.

Research and Markets, 2019. HR Analytics Market – Global Forecast to 2024.