1. Brak koncentracji na kluczowych dla biznesu kwestiach

Często jest tak, że osoby odpowiedzialne za analitykę HR na pierwszy pilotażowy projekt wybierają taki, w którym są pewne jakości posiadanych danych i własnych umiejętności analitycznych. Na pozór takie podejście ma sens: nikt nie chce ryzykować wchodząc w nową dziedzinę i angażować kluczowych interesariuszy jeśli nie jest pewny dokładności wykorzystywanych danych lub jakości przeprowadzonych analiz. Stosując takie podejście analitycy HR często jednak zapominają o najważniejszym kryterium wyboru projektu people analytics, jakim powinno być powiązanie ze strategicznymi celami organizacji. Jeśli skupiamy się na tym co umiemy, a nie na tym co jest w danym momencie naprawdę ważne dla naszej firmy, ryzykujemy że poświęcimy wiele cennego czasu i zasobów na analizy, w których kadra zarządzająca nie będzie widziała żadnej wartości. Trudno też wtedy o jej uwagę i wsparcie dla projektu. Dlatego identyfikacja właściwego zagadnienia do analizy, takiego które zaadresuje rzeczywiste potrzeby firmy i managementu jest kwestią kluczową. I to mimo tego, że wybór projektu, który będzie miał realny wpływ na biznes może „wymuszać” na nas korzystanie z niedoskonałych danych (w rzeczywistości prawie wszystkie projekty mierzą się z tym wyzwaniem w takiej czy innej formie) oraz konieczność zastosowania bardziej zaawansowanych analiz.

2. Trudność we właściwej wizualizacji wyników i komunikowaniu wniosków z analiz

Jednym z powodów utrudnionego rozwoju funkcji people analytics w firmach jest kwestia nieodpowiedniej komunikacji pomiędzy osobami/zespołami ds. analityki HR a resztą organizacji. Dzieje się tak najczęściej wtedy, kiedy analitycy przedstawiając wyniki swoich prac posługują się językiem statystyki, sztucznej inteligencji czy uczenia maszynowego bez dostosowania go do interesariuszy projektu.

Wyobraźmy sobie taką sytuację:

Firma chce poznać czynniki wpływające na retencję najlepszych inżynierów w dziale R&D. Zespół ds. analityki bierze się zatem do pracy i opracowuje model predykcyjny oraz identyfikuje czynniki wpływające na to, że inżynierzy pozostają w firmie. Następnie wyniki analiz zostają przestawione zarządowi. Prezentacja jest jednak pełna trudnych do zinterpretowania grafik i statystycznego języka, co utrudnia wyciągnięcie kluczowych wniosków i przełożenie ich na możliwe do podjęcia działania. W efekcie spotkanie kończy się frustracją po obu stronach i brakiem jakichkolwiek dalszych działań…

Na szczęście ten impas można rozwiązać. Na ratunek przychodzą nam dwie bardzo ważne kompetencje, które nawet jeśli ich jeszcze nie mamy, można z powodzeniem nabywać i rozwijać. Chodzi tu oczywiście o umiejętność wizualizacji danych i data storytellingu. Dobrze przygotowane wykresy, tabele oraz odpowiednia „historia” pozwalają wywierać znacznie większy wpływ na interesariuszy projektu niż nawet najbardziej zaawansowane analizy statystyczne, których nikt nie rozumie.

3. Uprzedzenia kadry kierowniczej

Czasem trudność we wdrażaniu analityki HR może nie być spowodowana tym co robią/lub czego nie robią osoby odpowiedzialne za analitykę, ale przekonaniami jakie mają odbiorcy prac zespołów analitycznych. Już sam fakt, że analityka HR jest stosunkowo nową dziedzina w firmach może budzić pewne obawy wśród osób decyzyjnych w firmie. Czasem mogą się pojawiać nieporozumienia na tle tego jak są liczone różne wskaźniki. Wtedy managerowie mogą sceptycznie podchodzić do wniosków wyciąganych na podstawie analiz.  

Największym wyzwaniem jest jednak sytuacja, w której wyniki analiz przeczą powszechnej opinii,  dotychczasowym sposobom myślenia i intuicji kadry zarządzającej. Jest to szczególnie trudne w przypadku liderów, którzy szczycą się tym „że przecież znają swoich ludzi”.

Jak sobie z tym radzić?

Dobrym rozwiązaniem jest angażowanie kadry kierowniczej od najwcześniejszych etapów projektu analitycznego. Czas zainwestowany w rozmowy z interesariuszami projektu, poznanie wyzwań z jakimi się mierzą, potrzeb i oczekiwań na początku projektu, ale także później przy omawianiu i interpretacji wyników jest najprostszym przepisem na sukces w radzeniu sobie z uprzedzeniami osób decyzyjnych. Można też poszukać nieformalnych liderów wpływu w organizacji i to ich uczynić ambasadorami naszych wniosków.

4. Kwestie technologiczne

Rozpoczęcie działań w obszarze people analytics w firmie na początku często wiąże się z ograniczonym budżetem i bazowaniem na technologii dotychczas funkcjonującej w firmie. To zwykle wystarcza na początkowych etapach rozwoju analityki HR. Kiedy jednak liczba projektów analitycznych i ich stopień skomplikowania rośnie pojawiają się nowe wyzwania, takie jak np.

• Problemy z jakością danych wynikające m.in. z tego, że pochodzą z różnych systemów i brakuje spójności w zarządzaniu danymi na poziomie całej organizacji
• Konieczność ręcznego wyodrębniania danych z wielu tabel i baz danych, co pochłania znaczną ilość czasu i wysiłków aby odpowiednio przygotować je do analizy
• Rożnie określone poziomy dostępu do danych w różnych systemach, przez co zarządzanie danymi robi się bardzo czasochłonne.

W takiej sytuacji warto rozważyć czy przypadkiem nie jest to moment, w którym powinniśmy zainwestować w technologię, która ułatwi nam prowadzenie analityki HR w firmie.

Biorąc pod uwagę wymienione w artykule wyzwania we wdrażaniu analityki HR warto aby osoby działające w obszarze people analytics  rozwijały takie kompetencje jak tzw. business acumen (myślenie biznesowe), umiejętność wizualizacji danych i storytellingu, a także umiejętność zarządzania interesariuszami. Oczywiście nie można również zapominać o podnoszeniu poziomu umiejętności analitycznych, ale warto też wykorzystywać możliwości jakie dają nam dostępne oprogramowania do analityki HR. Taki zestaw umiejętności pozwoli funkcji people analytics na dobre zagościć w firmie i relacjach z kadrą zarządzającą.

‍

Bibliografia:

What Holds Your People Analytics Strategy Back?, Four Common Challenges and Practical People Analytics Solutions. Eric Lesser and Peter DeBellis, 2022

‍