Munkaerő-elemzés: hogyan használd a műszakadatokat okosabb döntésekhez

Mi az a munkaerő-elemzés?

Múlt hónapban egy regionális étteremhálózat rájött, hogy negyedévente 14 000 dollárt költ túlórára - mindössze három helyszínen. Az üzemeltetési igazgatónak fogalma sem volt erről, amíg valaki ki nem húzta a beosztási adatokat egy táblázatba. Tizennégyezer dollár, ami műszakról műszakra, hétről hétre szivárgott el.

Pontosan ilyen problémát old meg a munkaerő-elemzés. Nem összetett mesterséges intelligenciával vagy gépi tanulási dashboardokkal (ezek később jönnek, ha szükség van rájuk), hanem egy egyszerű szokással: figyelni azokat az adatokat, amelyeket a csapat már generál, és ezek alapján dönteni a feltételezések helyett.

A munkaerő-elemzés lényege az emberek tevékenységének mérése - mikor érkeznek be, meddig maradnak, mely műszakok hiányosak, ki jelent beteget, mely részlegek kerülnek a legtöbbe -, és ezeknek az információknak cselekvéssé alakítása. Valahol a HR-jelentéskészítés és az operatív intelligencia között helyezkedik el, és a műszakos vállalkozások számára sokszor ez a különbség a hatékony működés és a pénzveszteség között. (Ha még az alapokat rakja le, kezdje az alkalmazotti kézikönyvvel - az elemzés rögtön az alapok lefektetése után következik.)

A Harvard Business Review szerint azok a vállalatok, amelyek people analytics-et alkalmaznak, termelékenységben és nyereségben felülmúlják a versenytársakat - mégis a szervezetek kevesebb mint 30%-a számol be arról, hogy valós idejű személyzeti döntésekhez használ munkaerőadatokat. Az adatok fontosságának felismerése és tényleges felhasználásuk között nagy a szakadék.

Miért fontos a munkaerő-elemzés a műszakos vállalkozások számára?

Az irodai vállalatok megengedhetik maguknak, hogy pontatlanok legyenek a létszámmal kapcsolatban. Néhány extra ember a bérlistán pénzbe kerülhet, de a működés nem omlik össze. A műszakos vállalkozások - kiskereskedelem, vendéglátás, egészségügy, logisztika - nem engedhetik meg maguknak ezt a luxust. Egy le nem fedett műszak várakozó ügyfeleket, késő rendeléseket vagy felügyelet nélkül hagyott betegeket jelent.

A munkaerő-elemzés három dolgot ad ezeknek a vállalkozásoknak, amelyeket más módon nem lehet megszerezni:

Valós idejű rálátás a bérköltségekre

Nem a hónap végén, amikor a kár már megtörtént - hanem még a beosztás összeállítása közben. Látja a tervezett és tényleges órákat, a túlóra-trendeket és a műszakonkénti költségeket, mielőtt közzétenné a tervet.

Minták a krónikus személyzeti problémák mögött

Miért van mindig kevés ember a B helyszínen pénteken? Miért 40%-kal magasabb a fluktuáció az esti műszakban? Az elemzés nemcsak jelzi a problémát - megmutatja a mögöttes mintát, hogy kezelhesse a kiváltó okot.

Bizonyítékok a korábban megérzésre alapuló döntésekhez

„Több emberre van szükségünk" egy kérés. „8 egymást követő héten 12%-kal voltunk alulstaffolva csúcsidőben, ami becsült 6 200 dollár kiesett bevételt jelent" egy üzleti érv. Az elemzés az utóbbit adja meg.

A munkaerő-elemzés legfontosabb mutatói

Nem kell mindent nyomon követni. Kezdje azokkal a számokkal, amelyek ténylegesen befolyásolják a döntéseket. Íme a legfontosabb mutatók az órabéres és műszakos munkavállalókat irányító operatív csapatok számára:

Túlóra-arány - A rendes beosztáson felül ledolgozott órák %-a. Alulstaffolt helyzetre vagy tervezési hatékonytalanságra utal

Hiányzási arány - Nem tervezett hiányzások a beosztott műszakok %-ában. Előre jelzi a fedezeti hiányokat, mielőtt bekövetkeznek

Bérköltség egységenként - Összes bérköltség / teljesítmény (rendelések, betegek, hívások). Közvetlenül összekapcsolja a személyzetet az üzleti teljesítménnyel

Beosztásbetartás - Mennyire felelnek meg a tényleges órák a közzétett beosztásnak. Felfedi, hogy a beosztás reális-e vagy csak vágyálom

Fluktuáció munkakörönként - Önkéntes kilépések munkakörönként egy időszakban. Azonosítja, mely szerepkörök vagy műszakok égnek ki

Műszakbetöltési idő - Átlagos órák a szabad műszak meghirdetése és betöltése között. Megmutatja, milyen rugalmas valójában a tervezési folyamat

A cél nem az, hogy 30 KPI-val teli dashboardot építsünk. Hanem az, hogy kiválasszunk hármat-négyet, amelyek kapcsolódnak a ténylegesen megoldani kívánt problémákhoz - és elég következetesen kövessük nyomon őket, hogy a trendek láthatóvá váljanak.

Munkaerő-elemzés vs. HR-elemzés vs. people analytics

Ezeket a fogalmakat felcserélhetően használják, és őszintén szólva a határok elmosódottak. A gyakorlati különbség azonban számít, amikor eldönti, mire összpontosítson.

MUNKAERŐ-ELEMZÉS

• Operatív fókusz: műszakok, órák, lefedettség
• Valós idejű vagy közel valós idejű adatok
• Beosztók és operatív vezetők használják

HR-ELEMZÉS

• Toborzás, megtartás, elkötelezettség
• Negyedéves vagy éves jelentéskészítési ciklusok
• HR-vezetés felelősségi köre

PEOPLE ANALYTICS

• Legtágabb hatókör: kultúra, DEI, termelékenység
• Kérdőíveket és hangulati adatokat is felhasznál
• Stratégiai szint, C-suite és CHRO használja

A legtöbb műszakos vállalkozás számára a munkaerő-elemzés a kiindulópont. Először az operatív adatokat rendezze. A stratégiai rétegek akkor jöhetnek, ha már megbízható alapja van a beosztási, jelenléti és költségadatokból.

Hogyan kezdjen hozzá a munkaerő-elemzéshez (adatcsapat nélkül)

Nincs szüksége BI-eszközre, adattárházra vagy dedikált elemzőre. Ha van beosztástervező szoftvere, amely nyomon követi az órákat és a jelenlétet, már megvan a nyersanyag. Így hasznosíthatja.

1. lépés: Fogalmazza meg a kérdést, ne a mutatót

Ne azzal kezdje: „kövessük nyomon a hiányzásokat." Kezdje ezzel: „miért van mindig kevés emberünk szombat reggeli műszakban?" A kérdés megmondja, mit mérjen. A kérdés nélküli mutatók csak számok a képernyőn.

2. lépés: Hívja le a 90 napos beosztási adatokat

Három hónapnál rövidebb időszak nem mutat mintákat - csak zajt. Exportálja a műszakadatokat, a be- és kijelentkezési időpontokat, a hiányzásokat és a túlórákat. Ha az eszközének van beépített riportálási és elemzési funkciója, kezdje ott, ne táblázatba exportálva.

3. lépés: Először a kilógó értékeket keresse

Melyik helyszínen a legtöbb a túlóra? Melyik műszakban a legmagasabb a hiányzási arány? Melyik munkakörben a leggyorsabb a fluktuáció? A kilógó értékeknél van a pénz - mind az, amit elveszít, mind az, amit megtakaríthat.

4. lépés: Végezzen egy módosítást, és mérje az eredményt

Az elemzés nem hasznos, ha nem vezet cselekvéshez. Ha a pénteki túlórák következetesen magasak, próbálja meg módosítani a pénteki beosztást - adjon hozzá egy rugalmas dolgozót, tolja el a műszakkezdési időpontokat, ossza el a csúcsidőszakot. Majd mérje négy hétig. Bevált? Mennyivel? Ez az a visszacsatolási hurok, amely érdemes az elemzést végezni.

5. lépés: Alakítson ki heti áttekintési rutint

A leggyakoribb kudarc nem a rossz adatokból vagy eszközökből adódik - hanem abból, hogy egyszer megnézik a számokat, majd visszatérnek az ösztönös döntéshozatalhoz. Foglaljon le heti 15 percet három kulcsmutató áttekintésére. Legyen belőle megbeszélés, legyen belőle szokás, legyen belőle megkérdőjelezhetetlen kötelezettség.

Gyakori hibák a munkaerő-elemzésben

Túl sok mutató követése. Ha 20 KPI-t figyel, valójában egyet sem figyel. Válasszon hármat, amelyek valós üzleti eredményekhez kapcsolódnak - a bérköltség, a fedezeti hiányok és a fluktuáció solide kezdő hármas a legtöbb vállalkozás számára.

A riportálás összetévesztése az elemzéssel. A riportálás elmondja, mi történt. Az elemzés megmagyarázza, miért történt és mit kell tenni. Egy jelentés, amely azt mondja: „a túlóra múlt hónapban 18% volt", hasznos. Tudni, hogy ennek a túlórának 70%-a három alkalmazottól ered, akik egy hat hete betöltetlen pozíciót pótolnak - ez az elemzés.

Megbízhatatlan forrásból származó adatok használata. Ha a munkaidő-nyilvántartás következetlen - van, aki az alkalmazást használja, mások papíralapú nyilvántartást, megint mások csak „jelenlevőként" vannak bejegyezve a menedzsertől -, az elemzés értéktelen lesz. A következetes adatgyűjtés a nulladik lépés. Minden más erre épül.

Az emberi kontextus figyelmen kívül hagyása. A számok nem magyaráznak meg mindent. Ha egy részlegen megugranak a hiányzások, az adatok mutatják az ugrást - de még mindig beszélnie kell az emberekkel, hogy kiderítse, kiégésről, rossz menedzserről vagy terjedő influenzáról van-e szó. Az elemzés irányítja a párbeszédet. Nem helyettesíti azt.

Mit keressen egy munkaerő-elemző eszközben?

Az olyan nagyvállalati platformok, mint a Visier vagy a Workday, hatjegyű összegekbe kerülnek, és az implementáció hónapokig tart. A legtöbb műszakos vállalkozásnak erre nincs szüksége. Amire szükségük van, az olyan beosztástervező szoftver, amely egyszerre analitikai motorként is működik - folyamatosan rögzíti az adatokat, és felszínre hozza az összefüggéseket különálló BI-réteg nélkül.

Ami számít:

• Valós idejű jelenléti és munkaidő-adatok (nem bérszámfejtési időszak végi exportok)
• Túlórakövetés riasztással a határok elérése előtt
• Hiányzási és távolmaradási minták munkakör, helyszín és műszak szerint
• A beosztáshoz kötött bérköltség-előrejelzések (nem csak történelmi riportok)
• Exportálható adatok mélyebb táblázatos elemzéshez

Shifton pontosan erre a felhasználási esetre készült - műszaktervezés beépített elemzéssel, amelyet az operatív csapatok adatelemző nélkül is használhatnak. Az adatok ott vannak, ahol a munka zajlik, nem egy külön rendszerben, amelyre külön kell emlékezni.

Munkaerő-elemzés GYIK