Samenvatting H12 Leerboek HRM - Kluijtmans
Onderzoek doen en werken met data in de HRM-praktijk
In de 21e eeuw zijn veranderingen in organisaties aan de orde. Ook de aanscherping van
het HRM-beleid en de praktische uitvoering ervan vraagt telkens om aandacht.
Om tot verantwoorde besluiten te komen voor (wijziging van) het HRM-beleid en -praktijken,
is het doen van onderzoek en het werken met data voor een HRM-afdeling cruciaal.
● Datagestuurd werken is een voortdurend proces waarin de organisatie gegevens
(data) gebruikt om tot gefundeerde beslissingen te komen.
○ DOEL: op grond van die gegevens de effectiviteit van HRM-beleid te
verbeteren en daarmee de prestaties van de organisatie te verhogen.
12.1 Het begint met onderzoek
Data zijn gegevens die verzameld worden, bijvoorbeeld over ziekteverzuim, MTO,
beoordelingen en andere administratieve gegevens in de organisaties.
● Grondige analyse van die data > strategische en operationele meerwaarde leveren
aan de organisatie.
● HRM-afdeling loopt achter als het gaat om data-gestuurd werken in vergelijking tot
andere afdelingen zoals Marketing (gebruikers- of klantinformatie wordt verzameld).
Vier redenen om datagestuurd te werken:
1) om het beleid of de bedrijfsprocessen bij te sturen en daarmee te verbeteren
2) om ervoor te zorgen dat de HRM-afdeling goed begrijpt waarom medewerkers
doen wat ze doen, wie er goed presteert en wie niet, en hoe de diversiteit in het
personeelsbestand is verdeeld over de organisatie
3) om de HRM-professional een realistischer en completer beeld te geven van de
werknemers in de organisatie
4) om te laten zien wat er gedaan moet worden om de prestaties van de organisatie
verder te verbeteren
Met de intrede van datagestuurd werken in de HRM-praktijk is het belangrijk dat de HRM-
professional over de juiste competenties en kwalificaties beschikt:
onderzoeksvaardigheden die het werken met data mogelijk maken.
● Obstakels datagestuurd werken in de HRM-praktijk > gebrek aan kennis, beperkte
levensduur van data en fixatie op gegevens en privacy.
Organisaties kunnen niet achterblijven in een wereld vol veranderingen en innovaties.
Vaak verloopt de overgang naar een innovatieve organisatie niet zonder problemen.
● HRM handelt vaak op basis van vertrouwen en relaties in plaats op gegevens.
● Efficiëntie, risicomijding en besluitvorming gebaseerd op vage vermoedens.
● Veel HRM-activiteiten worden ondernomen uit gewoonte en traditie of omdat de
concurrent het ook zo doet.
HRM beschikt over heel veel informatie, maar maakt er weinig gebruik van. Dit maakt het
moeilijk om de effectiviteit van HRM-activiteiten aan te tonen en besluitvorming te
onderbouwen.
Philips
, Bij Philips was de uitstroom van high-potentials hoog, wat ten koste ging van de kwaliteit
en continuïteit in de organisatie. Werving van nieuwe mensen kostte veel tijd en geld.
Philips wilde dit oplossen door te investeren in een beter imago en daardoor meer high-
potentials aan te trekken.
● Het imago van Philips was niet het probleem, maar het gebrek aan
doorgroeimogelijkheden, na onderzoek van HRM-afdeling op basis van de
beschikbare data. Als gevolg hiervan heeft Philips het performance beleid aangepast
en was de organisatie beter in staat zijn grootste talenten te behouden en dus geld te
besparen.
12.2 Datagestuurd werken, wat is het?
Datagestuurd werken is een term voor de HRM-praktijk waarbij data over HRM-activiteiten
middels onderzoek worden verzameld, geordend en geanalyseerd om vervolgens op
basis van correlaties en causale verbanden inzichten te verkrijgen die de besluitvorming
omtrent te nemen maatregelen kan verbeteren.
Datagestuurd werken
Data zijn ruwe (onbewerkte) gegevens, zoals leeftijd, geslacht of opleiding, verkregen uit
bijvoorbeeld enquêtes of de personeelsadministratie.
● Bruikbare informatie als we er systematische activiteiten op loslaten, zoals ordenen
en analyseren. Zo krijgt data betekenis. Doel bij HRM: zo efficiënt, effectief en
duurzaam mogelijk inzetten van mensen.
Beschrijvend onderzoek = onderzoek waarbij er wordt nagegaan wat het effect is geweest
van HRM-activiteiten die al zijn uitgevoerd. Terugkijken naar het verleden.
Voorspellend onderzoek = iets zeggen over de toekomst. Vaak grote hoeveelheden data
nodig die aantonen dat er bepaalde effecten te verwachten zijn van HRM-activiteiten.
Callcenter
Er werd in callcenters gedacht dat medewerkers weinig van elkaar konden leren, omdat het
werk routinematig en gestandaardiseerd was.
Na HRM-onderzoek en uit de analyse van data bleek dat ideeën belangrijk zijn om de
productiviteit van de medewerkers te verhogen. Die ideeën komen als medewerkers met
elkaar praten. Er werd een experiment gedaan in een groot callcenter waarbij een deel van
de medewerkers wel tegelijk pauze kreeg.
● De data van de productiviteit van de medewerker, zoals de duur van een
telefoongesprek, werden geanalyseerd en vergeleken.
● Men was meer op de hoogte van wat er speelde en daardoor ging productiviteit
omhoog. De gezamenlijke pauzes leidden in dit callcenter tot een flinke
kostenbesparing een een verhoogde productiviteit.
● De data die dit achteraf aantonen, zijn beschrijvende data.
Shell maakt impact diversiteit meetbaar
Op het World Economic Forum in Davos: Shell-topman Ben van Beurden > belang van
Diversity & Inclusion voor zijn organisatie benadrukt.
Hoofd HR-Analytics Esther Bongenaar ontwikkelde een instrument om de mate van
diversiteit en de impact ervan te meten.
Onderzoek doen en werken met data in de HRM-praktijk
In de 21e eeuw zijn veranderingen in organisaties aan de orde. Ook de aanscherping van
het HRM-beleid en de praktische uitvoering ervan vraagt telkens om aandacht.
Om tot verantwoorde besluiten te komen voor (wijziging van) het HRM-beleid en -praktijken,
is het doen van onderzoek en het werken met data voor een HRM-afdeling cruciaal.
● Datagestuurd werken is een voortdurend proces waarin de organisatie gegevens
(data) gebruikt om tot gefundeerde beslissingen te komen.
○ DOEL: op grond van die gegevens de effectiviteit van HRM-beleid te
verbeteren en daarmee de prestaties van de organisatie te verhogen.
12.1 Het begint met onderzoek
Data zijn gegevens die verzameld worden, bijvoorbeeld over ziekteverzuim, MTO,
beoordelingen en andere administratieve gegevens in de organisaties.
● Grondige analyse van die data > strategische en operationele meerwaarde leveren
aan de organisatie.
● HRM-afdeling loopt achter als het gaat om data-gestuurd werken in vergelijking tot
andere afdelingen zoals Marketing (gebruikers- of klantinformatie wordt verzameld).
Vier redenen om datagestuurd te werken:
1) om het beleid of de bedrijfsprocessen bij te sturen en daarmee te verbeteren
2) om ervoor te zorgen dat de HRM-afdeling goed begrijpt waarom medewerkers
doen wat ze doen, wie er goed presteert en wie niet, en hoe de diversiteit in het
personeelsbestand is verdeeld over de organisatie
3) om de HRM-professional een realistischer en completer beeld te geven van de
werknemers in de organisatie
4) om te laten zien wat er gedaan moet worden om de prestaties van de organisatie
verder te verbeteren
Met de intrede van datagestuurd werken in de HRM-praktijk is het belangrijk dat de HRM-
professional over de juiste competenties en kwalificaties beschikt:
onderzoeksvaardigheden die het werken met data mogelijk maken.
● Obstakels datagestuurd werken in de HRM-praktijk > gebrek aan kennis, beperkte
levensduur van data en fixatie op gegevens en privacy.
Organisaties kunnen niet achterblijven in een wereld vol veranderingen en innovaties.
Vaak verloopt de overgang naar een innovatieve organisatie niet zonder problemen.
● HRM handelt vaak op basis van vertrouwen en relaties in plaats op gegevens.
● Efficiëntie, risicomijding en besluitvorming gebaseerd op vage vermoedens.
● Veel HRM-activiteiten worden ondernomen uit gewoonte en traditie of omdat de
concurrent het ook zo doet.
HRM beschikt over heel veel informatie, maar maakt er weinig gebruik van. Dit maakt het
moeilijk om de effectiviteit van HRM-activiteiten aan te tonen en besluitvorming te
onderbouwen.
Philips
, Bij Philips was de uitstroom van high-potentials hoog, wat ten koste ging van de kwaliteit
en continuïteit in de organisatie. Werving van nieuwe mensen kostte veel tijd en geld.
Philips wilde dit oplossen door te investeren in een beter imago en daardoor meer high-
potentials aan te trekken.
● Het imago van Philips was niet het probleem, maar het gebrek aan
doorgroeimogelijkheden, na onderzoek van HRM-afdeling op basis van de
beschikbare data. Als gevolg hiervan heeft Philips het performance beleid aangepast
en was de organisatie beter in staat zijn grootste talenten te behouden en dus geld te
besparen.
12.2 Datagestuurd werken, wat is het?
Datagestuurd werken is een term voor de HRM-praktijk waarbij data over HRM-activiteiten
middels onderzoek worden verzameld, geordend en geanalyseerd om vervolgens op
basis van correlaties en causale verbanden inzichten te verkrijgen die de besluitvorming
omtrent te nemen maatregelen kan verbeteren.
Datagestuurd werken
Data zijn ruwe (onbewerkte) gegevens, zoals leeftijd, geslacht of opleiding, verkregen uit
bijvoorbeeld enquêtes of de personeelsadministratie.
● Bruikbare informatie als we er systematische activiteiten op loslaten, zoals ordenen
en analyseren. Zo krijgt data betekenis. Doel bij HRM: zo efficiënt, effectief en
duurzaam mogelijk inzetten van mensen.
Beschrijvend onderzoek = onderzoek waarbij er wordt nagegaan wat het effect is geweest
van HRM-activiteiten die al zijn uitgevoerd. Terugkijken naar het verleden.
Voorspellend onderzoek = iets zeggen over de toekomst. Vaak grote hoeveelheden data
nodig die aantonen dat er bepaalde effecten te verwachten zijn van HRM-activiteiten.
Callcenter
Er werd in callcenters gedacht dat medewerkers weinig van elkaar konden leren, omdat het
werk routinematig en gestandaardiseerd was.
Na HRM-onderzoek en uit de analyse van data bleek dat ideeën belangrijk zijn om de
productiviteit van de medewerkers te verhogen. Die ideeën komen als medewerkers met
elkaar praten. Er werd een experiment gedaan in een groot callcenter waarbij een deel van
de medewerkers wel tegelijk pauze kreeg.
● De data van de productiviteit van de medewerker, zoals de duur van een
telefoongesprek, werden geanalyseerd en vergeleken.
● Men was meer op de hoogte van wat er speelde en daardoor ging productiviteit
omhoog. De gezamenlijke pauzes leidden in dit callcenter tot een flinke
kostenbesparing een een verhoogde productiviteit.
● De data die dit achteraf aantonen, zijn beschrijvende data.
Shell maakt impact diversiteit meetbaar
Op het World Economic Forum in Davos: Shell-topman Ben van Beurden > belang van
Diversity & Inclusion voor zijn organisatie benadrukt.
Hoofd HR-Analytics Esther Bongenaar ontwikkelde een instrument om de mate van
diversiteit en de impact ervan te meten.
