6 HR analytických metrik, které musíte zařadit v nejistém roce 2024

Asi nemá smysl opakovat, proč je pro HR důležité nepodceňovat datově orientované řízení. Situace se naštěstí pomalu začíná měnit také v českých vodách a pro řadu people managerů se z takzvaných „people analytics“ stává po právu vyhledávaný prostor pro hledání efektivity a experimentování. Pro ty, kteří do jejich tajů teprve pronikají, jsme ostatně sepsali komplexní článek.

A přestože v naprosté většině případů budou nejdůležitější data padat ze zhruba tří desítek základních metrik, nezapomínejme ani na ty specifické a řekněme méně tradiční.

Proč? Letošní rok bude totiž klást důraz na řadu specifických oblastí, jako je motivace, change management nebo procesní i nákladová efektivita, a vy byste měli být připraveni. A až bude CEO nebo CFO potřebovat doměřit některý z údajů, vytáhnete ho z dashboardu i s několikaměsíční historií.

Přinášíme tedy pár metrik, které potěší hlavně ty větší firmy s komplexnější týmovou strukturou.

1) Retention Rate per Manager

I rok 2024 bude pravděpodobně rokem velkých změn. Budou se přeskupovat týmy, hledat nová procesní nastavení, změní se skladba manažerských pozic. To všechno v ekonomickém prostředí, které nadále pracuje s malým množstvím nezaměstnaných, drahou pracovní silou a nedostatkem volných talentů na trhu.

O to úzkostlivěji je třeba hlídat si zaměstnaneckou retenci. Počet kolegů mizejících z týmů pravděpodobně sleduje každý personalista na základě offboardingových statistik. Ale je s podivem, jak málo se jde u tohoto čísla do detailu.

Zaprvé – ne každý odchod je pro firmu stejně bolestivý. Některé ztráty firmu brzdí, jiné naopak rozvíjí. To znamená sledovat především odchod kolegů, kde byl kompetenční fit, a A+ talentů.

Za druhé – dynamika retence je výrazně odlišná pro různá oddělení. Je tedy dobré pracovat s různorodými retenčními prahy, díky kterým budete vědět, zda jste pro daný tým „v limitu“.

A za třetí – retenci je dobré vztahovat také ke konkrétnímu manažerskému set-upu, zvláště ve chvíli, kdy prochází zásadní změnou. Právě v době personálních změn může být náhlé vzedmutí odchodů kolegů jasným ukazatelem, že na některé z úrovní něco nesedí.

A víte, co je nejlepší? Že nemusíte čekat na to, až člověk odejde. Monitorovat spokojenost nebo nespokojenost pod konkrétním manažerem můžete jednoduše jako součást dotazníků spokojenosti. O skutečnosti, že se někde nepodařilo nastavit vedení týmů tak, aby bylo funkční a emočně i profesně přijatelné, se dozvíte elegantněji než z drbů v kuchyňce.

2) Talent Acquisition and Retention over Branding Spent

Employee branding. Asi nejskloňovanější sousloví, které létá v e-mailové konverzaci mezi HR a marketingem. A podobně jako se většinou pinká z jedné strany na druhou zodpovědnost za stále větší rozpočet na podporu brandových aktivit, nevyjasněné bývá i doměřování efektu.

Ruku na srdce – víte, jestli vám lepší komunikace a investice do brandu přináší kvalitnější kandidáty? Pokud máte sami v rámci recruitingu a následného people managementu zavedenou identifikaci „AAA labelu“ nebo „talentu“, pak není nic jednoduššího než poměřovat investici do employee brandingu a jeho reálný dopad na kvalitu kandidátů.

A to nejen při samotném náboru. Pokud budete mít trpělivost, můžete dávat marketingu knížecí rady postavené na dlouhodobém sledování úspěchů talentovaných kandidátů, kteří z konkrétní kampaně přišli. Protože velice brzy zjistíte, že za to může často kampaň, která nastaví nerealistická očekávání, a střet s realitou pak vyústí v jediné – odchod kandidáta.

Nebojte se i po letech zeptat úspěšných kandidátů, co byl ten impuls, který je do firmy přitáhl. Pokud to byla právě povedená kampaň, budou si ji určitě pamatovat.

3) Feedback over Time

O získávání zpětné vazby a monitorování nálad jsme se zmiňovali již několikrát. Ostatně průběžný monitoring „happiness“ nebo „satisfaction value“ patří právě mezi základní metriky pro dlouhodobé sledování zpětné vazby na úrovni jednotlivých kolegů.

Jako takové se však mohou stát do jisté míry zlým pánem – pokud používáme jednoduchou skórovací škálu, dost často se z nich může stát jen rutinní přehled bez patřičného kontextu. Je proto důležité sledovat ještě jinou metriku – a tou je celková frekvence zajišťování zpětné vazby u jednotlivých osob. Tedy to, zda mají šanci dávat feedback dostatečně často (ale zase ne příliš často), a to nejen na úrovni automatizovaných dotazníků, ale také setkávání s manažery.

Zejména ve firmách, které rozměrem přesahují jednu kancelář a kde se kombinují typy úvazků, vám tato metrika pomůže identifikovat šedé zóny třeba hned celých týmů nebo pracovišť, kde se se zpětnou vazbou nepracuje v takové míře, jak je potřeba. Zároveň podle ní můžete hlídat kritické touchpointy například u větších transformací.

4) Návratnosti HR softwaru

Chcete se zbavit věčných diskuzí s CFO o tom, že je vaše HRIS platforma žrout peněz a zda má vůbec smysl do ní investovat? Pokud to s datovým HR myslíte opravdu vážně, přiznejte si, že náklady na technologie budou z logických důvodů tvořit stále větší část vašeho rozpočtu. A není jediný důvod, proč nad tímto nákladem zavírat oči. Naopak. Buďte dobrý hospodář a sami sledujte, zda a jak vám šetří náklady na procesech.

Metrika se může skládat z jednoduchého hlídání efektivity recruitingu, ušetřených hodin za HR agendu na stranách personalistů i lidí ve firmě, ale také čerpání potenciálu v případě rozvoje zaměstnanců. Jasně – ta čísla budou vždy trochu vaše „samodomo“, co si budeme nalhávat, ale budete-li je sledovat konzistentně, něco to o úsporách, které vám HRIS přináší, vypoví.

5) Nečerpaný potenciál

Kompetenční modely jsou bohužel v českém prostředí stále ještě velkou neznámou. Přitom právě ony jsou jednou z nejzajímavějších datových sad pro vaše people analytics. Pouze ve chvíli, kdy s nimi pracujete, totiž dokážete s velkou přesností pracovat se zaměstnaneckou cestou. A momenty, které řada lidí považuje za „nezvratné“ – jako například to, když dá klíčový zaměstnanec nečekaně výpověď kvůli lepší nabídce – zvládnete identifikovat s významným předstihem.

Zároveň jsou to právě kompetenční modely, které vám pomohou pracovat se skrytým potenciálem vašich týmů. Podívejme se na nejrozšířenější metriku „celkové úkolové efektivity“, která vychází z pouhého poměřování plnění KPI’s pro daného pracovníka. Jenže výpovědní hodnotu má pouze pro daný aktuální týmový setup, který považuje za neměnný.

Naopak práce s metrikou, doměřující nečerpaný potenciál, tuto logiku obrací: Pracuje s nejvyšším možným potenciálem v rámci týmového nastavení tak, aby mohla být KPI‘s plněna co nejlépe, a pak teprve hledá efektivitu detailu. Což je pro change management klíčové.

Jak nečerpaný potenciál doměřovat? Jednoduše. V rámci kompetenčních modelů pracujte s kompetencemi, které nemají přímý vliv na úspěšné plnění zadaných úkolů a jednoduše leží ladem. Čím větší je jejich podíl na celkových kompetencích ve své kategorii, tím větší je nečerpaný potenciál, a tedy možnost v dané oblasti růst, ale také větší pravděpodobnost o daného člověka kvůli nenaplněnosti jeho potenciálu přijít.

6) Tempo adaptace

Další velice užitečná metrika, která se hodí především pro chvíle, kdy se mění nastavení zaběhlých procesů. V případě, kdy společnost prochází dlouhodobější transformací, je nedocenitelným pomocníkem: pomůže totiž velice rychle odhalit zasekávající se procesy, a naopak vyzdvihnout ty, které se podařilo implementovat podle plánu a od kterých je dobré se poučit.

Jak ji doměřovat? Každý transformační cíl by měl mít nastavenou sadu metrik, které monitorují jeho úspěšnost. Jednoduchý příklad – pokud společnost poprvé začíná s timetrackingem, bude touto metrikou počet včas uzavřených kompletních timesheetů.

Tempo adaptace pak jednoduše sleduje změnu tohoto cíle v čase, případně může poměřovat počet zaměstnanců, kteří cíl splňují v rámci stanoveného pásma, vůči těm, kteří do tohoto pásma ještě nespadají (tedy například čas netrackují, nemají tracking kompletní anebo ho uzavírají se zpožděním).

Do metriky by se okamžitě měla propsat efektivita školení nebo například celkový odpor týmů vůči změně.

Jak úspěšně „měřit jinak“?

Každý, kdo začal pracovat s datovou analýzou, se dříve nebo později setká se zarážejícím problémem. Nebude si stěžovat ani tak na nedostatek dat jako spíše na množství informací, které je schopen jejich vzájemnou kombinací získávat.

A zde platí dvě zlatá pravidla: „Nekombinovat data jen pro další data“, ale také „Kombinovat data pro výsledky“. Jinými slovy – pokud víte, že potřebujete dosáhnout při strategickém plánování konkrétního výsledku a data vám mohou pomoci v jeho dosažení, pak se nebojte vydat i na neprošlapané cesty. Protože i ty nejznámější a nejpoužívanější datové indexy nevznikly jinak – někdo hledal řešení a data mu dokázala naznačit cestu.