Het is is het heel gewoon dat a enkele sleutelfuncties hebben een bijzonder grote invloed op het algemene succes van de onderneming. In het verleden was het vrij moeilijk om te begrijpen wie die high performers waren, en veel van de inspanningen voor aanwerving en behoud werden toegewezen aan de HR-afdeling zonder de steun van inzichtelijke analytics.
Tegenwoordig hebben veel bedrijven geleerd dat geavanceerde Big Data Analyticsvoorspellende modellen voor talent en organisatorische netwerkanalyses (ONA), kan zeer nuttig zijn om de beste werknemers te identificeren, sleutelindicatoren te ontwikkelen en meer inzicht te krijgen in de werkelijke prestaties van de onderneming op het gebied van Human Resources.
Een succesverhaal is dat van Henri de Romrée, Bruce Fecheyr-Lippens en Bill Schaninger van McKinsey in People analytics onthult drie dingen die HR verkeerd kan doen: Een Aziatische bank met meer dan 8.000 medewerkers in 30 filialen maakte tijdens een ingrijpende organisatorische herstructurering gebruik van gegevensanalyses om high potentials te identificeren, nieuwe rollen in kaart te brengen en meer inzicht te krijgen in belangrijke prestatie-indicatoren.
30 datapunten, gegroepeerd in 5 categorieën - demografische gegevens, branche-informatie, prestaties, beroepsgeschiedenis, anciënniteit - werden verzameld voor werknemers: vervolgens Big Data Analytics gemeenschappelijke kenmerken van goede (en slechte) presteerders vastgesteld. Deze informatie hielp op zijn beurt bij het opstellen van profielen voor werknemers met een hogere waarschijnlijkheid van slagen in bepaalde functies.
Verdere analyse op basis van machinaal leren toonde aan dat de structuur van filialen en teams een hoge voorspellende waarde had voor de financiële resultaten en dat een paar sleutelfuncties een bijzonder grote invloed hadden op het algehele succes van de bank. Als gevolg daarvan bouwden leidinggevenden nieuwe organisatiestructuren rond belangrijke teams en talentgroepen. Het resultaat van het totale proces was: een 26 procent meer productiviteit in het filiaal (gemeten aan de hand van het aantal voltijdse werknemers dat nodig is om de inkomsten te ondersteunen) en een conversiegraad van nieuwe rekruten 80 procent hoger dan voorheen de veranderingen werden doorgevoerd.
Een voorbeeld van organisatorische intelligentie om te bepalen wie de beste presteerders zijn en hoe elk team werkt
Met de ORGANISATORISCHE INTELLIGENTIE van HOW-4 is het tegenwoordig mogelijk een diagnose te stellen van de gehele organisatie of bedrijfseenheid, om verborgen inzichten en kennis aan het licht te brengen die bestaan binnen de interacties tussen werknemers, managers en de organisatie.
Menselijke netwerken metrieken hebben het voordeel dat ze in detail de volledige figuur van relaties en werkelijke samenwerkingsstromen in de organisatie, d.w.z. de manier waarop elk team werkt. Ook is het mogelijk de invloed en het effect van leiders op hun omgeving te extrapoleren, te beoordelen hoe het werk onder hun leiding wordt gedaan, wat de cultuur van een afdeling of een team is en wat er moet worden gedaan om het teamwerk en de prestaties te verbeteren.
Door de organisatie periodiek te monitoren met HOW-4, kan de leiding zien of de programma's het gewenste effect hebben gehad op de samenwerking en communicatie in hun organisatie. Goede communicatie en coördinatie - tussen mensen, teams, vestigingen en managers - zullen de efficiëntie verhogen door innovatie en het oplossen van problemen.
Fabio Fedel,
Beherende partner HOW-4
