Yetenek Kıtlığına çözüm: Yetenek Analitiği

Şirkete özel yetenek analitiği, temel olarak bireysel performansla çalışan sayısı, olası iş gücü kullanımı, eleman sirkülasyonu ve çalışan alımı gibi kurum seviyesindeki veriler bazında gerçeklerin bir uyarlamasıdır. 

Şirketlerin kendilerine hangi gerçeklerin bu uyarlamayı sunabileceğine bakar, belirli bölümler veya işlevler hakkında öngörüler edinebilmek için İK verilerini toplar veya dilimler. Örneğin; bir yönetici, çalışan sirkülasyonuna müdahalenin batı yakası satış takımında değil de doğu yakası satış takımında gerekli olduğunu görebilecek durumda olabilir. İK, kilit sonuç alma alanlarındaki kişisel başarılar gibi bireysel performans verisini, maliyet ve zaman gibi İK süreç ölçümleri ve katılımcılık ile bağlılık gibi çıktı ölçümleri ile birleştirir.

Günümüzde şirketler, kendi rekabetçi avantajlarını artırmak için çalışanlarla ilgili verileri analiz eden sofistike yöntemlere her geçen gün daha fazla bel bağlıyor. Google, Best Buy, Sysco ve diğerleri artık ellerindeki yeteneklerden, olası en yüksek üretkenliğin, katılımcılığın ve sadakatin nasıl alınabileceğini ve bu başarılarını nasıl tekrarlayabileceklerini anlamaya başlamış durumdalar. Eğer siz de muhtemelen en değerli aktifiniz ve en önemli gider kaleminiz olan elinizdeki en mükemmel çalışanlardan daha iyi bir performans göstermelerini istiyorsanız, içgüdüsel sezgilerinizle birlikte veri merkezli analizden (analitik) faydalanarak iyi bir iş çıkarabilirsiniz.

Warner Entertainment, en yüksek kâr potansiyelli müşterilerin seçilmesinde ve hedeflenen segmentlere yönelik fiyatlandırmayla promosyonlarda analitikten, yani veri merkezli analizden faydalanmasıyla meşhurdur. Warner ayrıca verilerden türettiği öngörülerden faydalanarak doğru pozisyona doğru elemanı yerleştirmek ve hem vitrinde hem de diğer hizmet noktalarında müşterilerle ilgilenecek optimum çalışan sayısını hesaplayan modeller yaratmak için bu yaklaşımı insanlarla ilgili alınacak kararlara doğru genişletmişti. Bugün bu şirket, tatmin olmuş müşterilerin ancak çok daha mutlu ve sağlıklı çalışanlarla yaratılabileceğinin bilinciyle elemanlarının gözünde çok önemli olan konularda kendisinin ne kadar sorumlu olduğunu göstermek için veri merkezli analizden faydalanmaktadır.

Örneğin Warner, kendi sağlık programlarının çalışanların bağlılığındaki ve alt kademelerdeki etkisini değerlendirmek için ölçümler kullanmıştı. Bu sayede son 12 ay içinde şirket içindeki kliniğe yapılan önleyici bakım amaçlı ziyaretlerin sayısı artmış ve dolayısıyla da acil bakım maliyetleri milyonlarca dolar mertebesinde azalmıştı. En önemlisi Warner, çalışan bağlılığı ile üst kanal gelirleri arasındaki ilişkiyi gayet iyi kavradığından bu programı gelir katkısına uyduracak şekilde de değerlendirebilir.

Aşağıda diğer organizasyonların insan sermayelerinin yönetimini iyileştirmek için veri merkezli analizden nasıl faydalandıkları özetlenmektedir: 
Araştırdığımız şirketlerden hemen hepsi, çalışan bağlılığına değer verdiklerini söylüyordu. Ancak aralarında sadece Starbucks, Limited Brands ve Best Buy gibi şirketlerin olduğu bir grup, belirli bir mağazalarındaki çalışanların bağlılığındaki yüzde 0,1’lik bir artışın somut karşılığını hesaplıyordu. Örneğin Best Buy’da hesaplanan bu somut tutar, bir mağazanın yıllık faaliyet geliri üzerinden hesaplandığında 100 bin dolardan fazlaydı.

Pek çok şirket, prestijli okullardan parlak derecelerle mezun olmuş adayları tercih eder.  

Oysa AT&T ile Google, veri merkezli analizler aracılığıyla ispatlanmış bir girişimci olma yeteneğinin, işte üstün performanslı olmanın çok daha kesin bir göstergesi olduğuna inanır. Eleman erozyonu, yöneticilerin bunun gelmek üzere olduğunu görmeleri durumunda bir sorun teşkil etmez. Kısa bir sürat koşusu, çok az bir zaman sonra hangi çalışanların şirketten ayrılacağını önceden gösteren faktörlerin tanımını yapar (İpucu: Henüz bir emeklilik programına imza atmamış bir çalışandan uzun süre sizinle kalmasını beklemeyin).

Yeteneklere muazzam paralar döken profesyonel spor takımları, lider veri merkezli analiz kullanıcılarındandır.

AC Milan futbol takımı, yatırımlarını güvence altına almak için kendine ait bir biyomedikal araştırma birimi kurmuştu. Bu birim, her oyuncu için 60 bin kadar veri noktasından faydalanarak takımın oyuncuların sağlık ve zindelik durumu hakkında sürekli bilgi sahibi olmasını sağlar ve kontrat kararlarının verilmesine yardımcı olur. Veri merkezli analize yönelmenin arkasında ne yatar? Şirketler bugün kuşkusuz ki yeteneklerinden daha fazla verim almak istiyor.

İşte bu yüzden insan uygulamaları yelpazesinin tamamını yeniden keşfetmekle meşguller: Netflix, geleneksel İK devam yoklama politikasını bir kenara fırlatıp attı ve Best Buy’ın kurumsal bürosu, standart çalışma saatlerinden uzak duruyor. Veri merkezli analiz, yeni yönetim yaklaşımlarının içinde varsayımlara yer bırakmaz. Aynı zamanda, artık analizler için el altında bilgi yönetim sistemleri ile sosyal ağlardan gelen devasa “dijital karavanlar” verisi bulunuyor. 

Örneğin halkla ilişkiler şirketi Ketchum, takımlar arasında bilginin ne kadar kolay aktığını öğrenmek için Londra ofisindeki kişisel ağları analiz etmişti. Hindistan’da pek çok çalışanı olan ABD’li bir profesyonel hizmetler şirketi Cognizant ise sosyal medyaya, bilhassa da bloglara olan katkıları analiz etmişti. Sonra bu bloglara yazanların diğerlerine kıyasla işlerine çok daha bağlı olduklarını ve ortalamada yüzde 10 civarında daha iyi performans gösterdiklerini öğrenmişti. Bu gibi şirketlerle yapmış olduğumuz araştırmamızda insanları yönetmek için veri merkezli analiz kullanan en mükemmel uygulamaların yavaş yavaş doğmaya başladığını gördük.

Sonuç olarak, veri merkezli yetenek analizi aslında bir müşteri ilişkileri analizinden veya tedarik zinciri yönetimi analizinden çok da farklı değildir. O da tarihsel gerçeklerin sorgulanması ile başlar (“Ne oldu?”) ve hızla değişen ihtiyaçlar temelinde gerçek zamanlı olarak yetenek konumlandırmasıyla sona erer.