Waarom HR data nodig heeft om serieus genomen te worden in het MT

Door het overgrote deel van de organisaties wordt HR niet serieus genomen en dat komt vooral door HR zelf. Met dat statement sloeg Michiel den Daas onlangs de spijker op zijn kop: zit HR niet in het MT, dan wordt HR niet serieus genomen en als soft ervaren.

 

En daarmee bedoel ik niet dat HR-professionals worden gezien als 'softies'; nee, het gaat om de balans tussen gevoel en verstand, tussen aanvoelen en weten en tussen iets vermoeden en het daadwerkelijk hard kunnen maken.

 

Laten we eerlijk zijn; de meeste mensen kiezen er niet voor om HR-professional te worden omdat ze zo graag met cijfers werken. Uitzonderingen daargelaten zijn de meeste HR-professionals toch vooral in de eerste plaats gericht op het menselijke aspect van hun werk. En dat moet ook, want als er één vakgebied om mensen draait, dan is het HR wel.

 

Tegelijkertijd maakt juist dit uitgangspunt het soms lastig voor HR om impact te maken in de directiekamer. Zoals Michiel den Daas het al verwoordde: ' In het MT, de directie of the board wordt altijd gesproken over omzet en winst, over groei, over cijfers.' Anders gezegd zijn finance, inkoop en sales veel meer in beeld bij de directie, omdat deze vakgebieden  gepaard gaan met  cijfers en data. Het is een misverstand om te denken dat HR dat niet kan, omdat het een niet-kwantificeerbaar vakgebied zou zijn.

 

Want dat is het wél.

 

Laten we een voorbeeld nemen. Stel, je wilt als HR-manager ter sprake brengen dat het belangrijk is om een assessment in te voeren bij het aannemen van nieuwe medewerkers omdat dit de kans op een mismatch verkleint. Dat kun je natuurlijk onderbouwen met een 'zacht' verhaal, door bijvoorbeeld de nadruk te leggen op bepaalde skills die je alleen kunt achterhalen middels een assessment.

 

Een andere, meer data-gedreven manier om de directie hiervan te overtuigen, is het maken van een rekensom. Die som kan verschillende data bevatten, maar ook schattingen:

  • Hoeveel mensen nemen we aan op jaarbasis?
  • Hoeveel procent daarvan blijkt een mismatch?
  • Wat zijn de kosten van een assessment?
  • Wat kost het de onderneming als we iemand na twaalf maanden al moeten laten gaan omdat het niet de juiste match is?

Dat laatste bedrag kan dan weer worden berekend door in te schatten na hoeveel maanden een nieuwe medewerker daadwerkelijk zelfstandig operationeel inzetbaar is en dus rendement oplevert. Stel dat dat pas na negen maanden is, dan kun je hard maken dat je eerst negen maanden moet investeren in een nieuwe medewerker (negen keer het maandsalaris plus werkgeverskosten), waarna je als werkgever slechts drie maanden kunt 'profiteren' van een medewerker. Kortom: een mismatch kost de onderneming per saldo altijd geld. Met het maken van een berekening overtuig je de board sneller dan op basis van softere argumenten.

 

In mijn eigen werk bij Exact merk ik regelmatig dat het onderbouwen van beslissingen met data in het MT helpt om richting te bepalen en te sturen op de juiste zaken. Dat kan al vrij eenvoudig, bijvoorbeeld door aan de hand van omzetcijfers te voorspellen wanneer er extra capaciteit binnen sales nodig is, in plaats van dat je pas gaat zoeken op het moment dat de nood al gevoeld wordt.

 

Als HR-professionals hebben we vaak de neiging om te werken met ons fingerspitzengefühl. Daar is niks mis mee, want dat is misschien ook wel de reden waarom we hebben gekozen om met mensen te werken. Het lijkt misschien alsof je als HR-professional flink moet bijspijkeren om je analytische vaardigheden te verbeteren, maar dat valt gelukkig in de praktijk best mee. Inmiddels zijn er verschillende tools, applicaties en business intelligence-oplossingen die je helpen om data samen te brengen, te visualiseren en te analyseren. Uiteraard ligt de basis in het gebruik van een goed HR-systeem.

Aantal keer bekeken: 278

Plaats een reactie