Den ultimata guiden till People Analytics: Hur man samlar in meningsfulla data  

Medarbetarteamen har en till synes omöjlig uppgift att skydda verksamheten och dess anställda samtidigt som de ska följa oändliga regler och uppfylla skiftande affärsmål.

Det är ett tufft jobb, och det är därför HR-teamen i allt högre grad använder sig av medarbetaranalys för att granska organisationens inre arbete.

Denna artikel kommer att: 

• Definiera medarbetaranalys.  
• Ge konkreta exempel på hur dataanalys kan vara till nytta för din organisation. 

Du får lära dig exakt hur du tillämpar People Analytics på specifika användningsfall och hur du bygger upp din första analysstrategi för att se till att du samlar in de personrelaterade data som är viktiga. 

📊 Vad är people analytics? 

Medarbetaranalys är processen att använda data, statistisk analys och modelleringstekniker för att fatta välgrundade beslut om en organisations personalstyrka.

Det primära målet med people analytics är att förbättra: 

• organisatoriska resultat; 
• engagemanget hos de anställda; 
• övergripande medarbetarupplevelse.

HR-chefer använder den för att fatta bättre beslut om talanghantering inom områden som t.ex: 

1. förvärv av talanger;
2. Engagemang och kvarhållande av medarbetare;
3. resultatstyrning;
4. Personalplanering(identifiera kompetensbrister och fatta strategiska beslut om anställning, utbildning och omplacering av personal);
5. mångfald och integration;
6. Ersättning och förmåner;
7. organisatorisk utformning. 

Processen omfattar datautvinning och att hitta kopplingar och korrelationer mellan datauppsättningar och hypoteser. 

"Dataanalys är processen att identifiera mått eller mätetal och samla in och analysera data som rör dem [som] fokuserar organisationens uppmärksamhet på vad som behöver göras för att hitta, behålla, utveckla och på bästa sätt använda sitt humankapital." Armstrongs handbok i Human Resource Management Practice.

🔍 Exempel: Tänk dig att 25 % av dina chefer på mellannivå säger upp sig inom samma kvartal. Medarbetaranalys kan undersöka kompensationsdata, prestationshanteringsdata och avgångsintervjuer för att hjälpa dig att förstå varför detta hände och vad du kan göra för att förhindra att det händer igen.

Med rätt data kan personalteamen identifiera potentiella risker, prestandaproblem och möjligheter snabbare och mer exakt.

I slutändan gör analys det möjligt för företag att fatta datadrivna beslut i realtid som är effektiva, ändamålsenliga och träffsäkra. 

🕵️ Varför är det viktigt att analysera människor?

Låt oss gå djupare in på hur People Analytics stöder HR:s viktigaste pelare. 

Beslut om talanger

Analytics hjälper HR-teamen att identifiera och attrahera rätt talanger till lediga tjänster. Dina team kan skapa riktade kampanjer, anpassa platsannonser för varje kandidat och upptäcka källor till topptalanger. 

Med rätt data kan du också förutsäga kvaliteten på rekryteringen eller identifiera problem i rekryteringsprocessen. 

🔍 Exempel: Om du märker att kandidater tackar nej till dina jobberbjudanden kan analyser identifiera varför. Du kan behöva justera din rekryteringsprocess eller förbättra ditt arbetsgivarvärde för att säkerställa att du är konkurrenskraftig. 

➡️ Läs mer om hur du tar fram en attraktiv EVP.

Medarbetarnas engagemang 

Medarbetarnas engagemang har varit i en nedåtgående spiral sedan pandemin slog till. Uppgifter från Gallup visar att: 

• 36% av medarbetarna var engagerade under 2020.
• 34 % av medarbetarna var engagerade 2021. 
• 32% av medarbetarna var engagerade 2022.

Med hjälp av medarbetaranalys kan du jämföra engagemangsnivåerna i din organisation med dessa personaluppgifter för att se om du har ett liknande problem. Det kan också visa om ni har problem med frånvaro som beror på missnöje med jobbet. 

I båda fallen bör du undersöka medarbetarundersökningar och andra datapunkter för att identifiera grundorsaken och ta fram en handlingsplan för att förbättra den allmänna stämningen på företaget.

📝 Kolla in Zavvys mall för automatiserade enkäter om medarbetarnas engagemang.

Omsättning 

2021 var året för den stora avskedsansökan. 

En färsk studie från Pew Research Center avslöjar varför människor frivilligt lämnade sina roller det året. 

• 63% slutade på grund av låg lön. 
• 63% slutade på grund av bristande möjligheter till karriärutveckling.  
• 57% kände sig inte respekterade på sin arbetsplats. 
• 48% hade pågående problem med barnomsorg. 

Även om mätvärdena kan se annorlunda ut i din organisation, gör denna typ av data det möjligt för personalledare att förhindra en konstant ström av avgångar. Anta till exempel att du upptäcker att hälften av din personal inte har råd eller möjlighet att skaffa barnomsorg. 

I så fall kan du överväga att erbjuda flexibla arbetsformer. 

Om nästan två tredjedelar av de före detta medarbetarna inte kunde se sin framtid på företaget bör ni investera i karriärvägar för att skapa ett robust ramverk för professionell utveckling. 

➡️ Läs mer om varför människor slutar sina jobb frivilligt.   

Prestationer och utveckling 

HR-avdelningar kan fundera över varför vissa medarbetare presterar bättre än andra. Med hjälp av Analytics kan du identifiera vad som får dina toppresterare att sticka ut och hur du kan utveckla andra teammedlemmar med hjälp av samma strategier. 

🔍 Exempel 1: Använd historiska uppgifter om medarbetarnas prestationer för att förutsäga vem som sannolikt kommer att bli en högpresterande medarbetare.

Gå igenom datan för att identifiera viktiga egenskaper och beteenden hos toppresterare och tillämpa sedan dessa kunskaper på nyanställda eller befintliga teammedlemmar som en del av ett utvecklingsprogram för medarbetare.

Uppgifterna kan också visa att det finns fördomar i era prestationsbedömningscykler. 

🔍 Exempel 2: Om du upptäcker att vita män mellan 25 och 45 år konsekvent får högre betyg än sina jämnåriga, vet du att det är dags att vidta åtgärder. 

Att kalibrera prestationsbedömningar är rätt analysmetod här. 

➡️ Läs mer om att integrera prestationshantering med talent management och de bästa strategierna för att göra det.

Mångfald, jämlikhet och integration

53% av L&D-proffsen rapporterar om en djupare relation till mångfald, rättvisa och inkludering i år, enligt LinkedIns rapport om lärande på arbetsplatsen. Och cirka 41% av organisationerna använder DE&I-program för att behålla medarbetare. 

Medarbetaranalys kan stödja dessa insatser genom att mäta effektiviteten i mångfaldsinitiativ och analysera prestationsgap för att identifiera eventuella fördomar. Analys kan också bedöma den positiva effekten av DE&I-program över tid och ge handlingsbara, datadrivna insikter om eventuella ytterligare nödvändiga insatser. 

➡️ Läs mer om hur du kan främja DE&I på din arbetsplats.  

🏆 5 Fördelar med analys av människor 

Vid en första anblick kan det tyckas att HR-avdelningar är mest benägna att dra nytta av de strategiska fördelarna med People Analytics.

Men medarbetarna har också mycket att vinna på att arbeta för en datadriven organisation.

Så här bidrar siffertrixande till en väl avrundad livscykel för medarbetarna. 

Skapa en kultur av kontinuerligt lärande och förbättring 

Dela tillväxt- och resultatdata med enskilda medarbetare och ge dem möjlighet att ta ansvar för sin karriärutveckling. 

Du kommer att bygga förtroende och fördjupa medarbetarnas koppling till organisationen, vilket ökar moralen och engagemanget. 

Förbättrade tillväxt- och utvecklingsmöjligheter

Använd analyser för att identifiera de mest sannolika utvecklingsmöjligheterna för att stödja medarbetarnas tillväxt. Genom att spåra medarbetarnas tillväxtkurvor kan du erbjuda skräddarsydda utbildnings- och coachningsupplevelser som ger dem de färdigheter som krävs för befordran.

Ökat välbefinnande

Du får lära dig hur du kan hjälpa din personal, minska stress och psykisk ohälsa och förbättra balansen mellan arbete och fritid genom enkäter, engagemangsmätningar och feedbackdata. 

Data kan hjälpa dig att bättre stödja medarbetarnas välbefinnande, från att förstå vilka förmåner de vill ha till att utvärdera hur effektiva dina friskvårdsinitiativ är. 

Personliga upplevelser för medarbetarna

Genom att analysera data kan du ge varje individ en mer skräddarsydd medarbetarupplevelse. 

Det skulle du kunna: 

• Skapa teambuilding-aktiviteter som speglar dina anställdas intressen. 
• Erbjud belöningar för individuella bidrag.
• Ordna regelbundna avstämningar för att främja möjligheter till mentorskap.

➡️ Läs mer om hur du kan ladda L&D med personlig utbildning.

Exceptionella upplevelser vid introduktionen

Enligt Harvard Business Review kan en väl utformad onboardingprocess förbättra möjligheterna att behålla nyanställda med 50 %. 

Onboarding-analyser går igenom medarbetardata för att förstå hur väl du introducerar företaget, teamet och rollen för dina nya medarbetare. 

➡️ Få fler tips och tricks för att förbättra din onboardingupplevelse för anställda.

🖥️ 4 Specifika affärsmässiga användningsområden för din personalanalys 

Medarbetaranalys har ett brett spektrum av användningsområden i företagsmiljön. 

Här är några sätt att använda hårda data för att utveckla dina affärsfunktioner.

Lösa specifika affärsutmaningar

Det bästa sättet att närma sig data är att ha en specifik smärtpunkt som du behöver en lösning för. 

Tracey Smith, en av "Top 50 Global Influencers in HR Analytics", skriver:

"Om du inte känner till de specifika frågor du försöker besvara eller det specifika problem du försöker undersöka, riskerar du att slösa bort mycket tid och pengar på något som företaget inte värdesätter."

🔍 Exempel: Om du behöver öka medarbetarnas engagemang på en viss avdelning kan du titta på data för att se vilka initiativ som har haft störst framgång på andra avdelningar och göra nödvändiga förändringar.

Prövning av hypoteser

Om ditt HR-team tidigare har baserat beslut om personalplanering enbart på magkänsla, kommer data att ligga till grund för framtida beslutsfattande. Använd den för att testa hypoteser och skapa genomförbara handlingsplaner. 

🔍 Exempel: Dina chefer upplever ett flöde av avgångar och misstänker att högre lön skulle hjälpa till att behålla dem. Istället för att kasta pengar efter situationen utan bevis, använd data för att utforska förhållandet mellan ersättning och kvarhållande. 

Jämför t.ex. externa jämförelsedata med personalomsättningen på andra företag i din bransch; du kanske också upptäcker ett annat samband mellan avgångar och karriärmöjligheter i din organisation. 

Fastställande av kompetensbrister 

När företag genomgår digitala omvandlingar, expanderar till nya affärsområden eller strävar efter att bli mer hållbara kommer medarbetaranalyser att visa var din organisation bör investera för att fylla luckor och skaffa nya färdigheter. 

🔍 Exempel: Om du planerar att expandera din verksamhet till Portugal kan du ha nytta av att ha medarbetare i ditt team som talar flytande portugisiska. Genom att göra en analys av kompetensgap kan du söka igenom medarbetardata för att ta reda på vem som har denna nischkompetens och var du bör investera för att fylla eventuella luckor. 

➡️ Lär dig stegen för att genomföra en analys av kompetensgap. 

Skapa proaktiva kompetensutvecklingsplaner

Data visar inte bara vem som har rätt kompetens - de kan också förbättra medarbetarnas kompetens för sin roll. En analys av tidigare prestationer kan identifiera medarbetare med hög potential, och individuella coachningsplaner som skräddarsys efter deras styrkor kommer att utveckla deras karriärer över tid. 

➡️ Lär dig hur du skapar en kompetensutvecklingsplan i 8 steg. 

🔍 Exempel: Företagsledare på Google använder resultatdata för att fastställa de idealiska kriterier som krävs för att nå framgång i specifika roller. 

➡️ Läs mer om hur sökmotorjätten genomför medarbetarutvärderingar i vår fallstudie om Googles prestationshantering.

🪜 6 steg till din process för medarbetaranalys

Medarbetaranalys är ett ovärderligt verktyg på dagens arbetsplats, så länge du vet hur du använder det på ett effektivt sätt.

Här är sex steg som hjälper dig att komma igång med din resa.

Steg 1: Bestäm vilka uppgifter som ska prioriteras 

Fokusera på de nyckeltal som gör att ni kan uppnå era mål när det gäller effektivitet och produktivitet. Om ditt företag t.ex. vill minska personalomsättningen ska du vara mycket uppmärksam på mått som medarbetarnas engagemang, arbetstillfredsställelse och data som samlas in vid avgångsintervjuer. 

McKinsey lyfter fram fem olika kategorier av data med avseende på kvalitet: 

• Bristfälliga data: oanvändbar information. 
• Bra data: svårt för personalgrupper att få tillgång till eller analysera.
• Starka data: fullt tillgängliga för viktiga beslutsfattare.
• Avancerad analys: inkluderar funktioner för datavetenskap och statistisk analys. 
• Tillförlitliga förutsägelser: använder historiska data för att förutsäga framtida resultat på ett korrekt sätt. 

Kom ihåg: Om din budget hindrar dig från att ta itu med ett storskaligt analysprogram, var inte rädd för att börja i liten skala med ett prioriterat område och använda data för att förbättra detta affärsområde. 

Tips: Publicera resultaten för att göra det lättare att få med sig hela organisationen i framtiden. 

Steg 2: Upprätta en datainfrastruktur

Skapa en analysplattform eller ett datalager för att lagra informationen på ett säkert sätt. Överväg alternativ som statiska bostadsproxyer som bidrar till den övergripande effektiviteten i din datahanteringsstrategi.

Ditt mål är att enkelt kunna samla in och organisera insikter som du kan använda för att fatta viktiga affärsbeslut. 

Steg 3: Beakta eventuella rättsliga begränsningar 

Se till att du känner till alla rättsliga bestämmelser om insamling och användning av uppgifter om anställda. 

Exempelvis kan GDPR eller andra lokala sekretesslagar gälla för personanalyser, beroende på vilken bransch du verkar inom. 

Steg 4: Använd data för att utforska 

När du har samlat in dina data kan du experimentera med olika datapunkter och indikatorer, t.ex. prestationsbetyg, enkäter om arbetsplatsnöjdhet eller information om frånvaro - allt som är mest relevant för dina affärsmål. 

Tracey Smith skrev om vikten av att analysera data i sitt sammanhang. 

"Siffror är bra, och många människor är skickliga på att "skära och tärna data". Men vad betyder dessa data för det affärsområde eller det problem som du studerar? Det är här som experter på HR-analys behöver samarbeta med experter inom det specifika affärsområdet för att tolka vad datan egentligen säger dig. Vilka är till exempel de möjliga grundorsakerna till mätvärdenas rörelser i datan? Personer som arbetar inom det området varje dag är bäst lämpade att ge denna insikt." 

Kom ihåg detta: Endast en del av uppgifterna stämmer överens med dina hypoteser, och det kommer att dyka upp överraskningar längs vägen. 

Se till att du utforskar möjligheterna bakom siffrorna och överväger eventuella konsekvenser. 

Steg 5: Ge intressenterna tillgång till din personalanalys 

Dela med dig av dina resultat till alla intressenter i organisationen, inklusive högre chefer. Backa upp dina slutsatser med data för att säkerställa att alla förstår var dessa affärsinsikter kommer ifrån och hur de ska tillämpas på deras ansvarsområden.

Steg 6: Definiera elementen för att bygga en faktabaserad, mätbar HR-strategi

Mätning och rapportering bör vara en del av er övergripande strategi för medarbetaranalys. 

Identifiera först vilka data som är meningsfulla och mätbara för er, och skapa sedan en konsekvent uppsättning mått för att över tid kunna följa utvecklingen mot era långsiktiga affärsmål. 

🧰 3 enkla sätt att komma igång med personanalys

HR måste definiera följande punkter innan man samlar in data eller fattar personalbeslut.

1. Bestäm vilka data som ska samlas in och analyseras

Shonna D. Waters et al . skriver:

"Det talas mycket om big data, algoritmer och automatisering.

Värdet av data begränsas dock av din förmåga att utvinna information och insikter från dem. Organisationer använder teknik för att samla in mer och mer data. De behöver medarbetare som kan tolka data och utvinna värdefull information ur dem. Lika viktigt är att de hjälper till att omvandla informationen till insikter som kan användas för att fatta bättre beslut och skapa konkurrensfördelar."

Tips: Se till att du fokuserar på att samla in specifika data i stället för att försöka ta dig igenom oändliga datamängder utan vägledning. 

2. Pinpoint vilka resurser som finns tillgängliga

Fundera på om ni har anställda med den kompetens som krävs för att hantera storskaligt analysarbete. Sök särskilt efter personer med erfarenhet av:  

• Hantering av förändringar
• Datastyrning och dataarkitektur
• Datavetenskap
• Beteendevetenskap
• Affärsmässighet

Tips: Om ni saknar analysteam med den kompetens som krävs kan ni överväga att kompetensutveckla era befintliga medarbetare genom att erbjuda certifieringskurser i analys. Alternativt kan du söka externa resurser för att stödja dina insatser inom people analytics. 

3. Välj vilken programvara för personanalys som ska användas 

Vi vill alltid betona att viss dataanalys är bättre än ingen dataanalys alls, även om det kräver manuell insamling och analys med hjälp av kalkylblad eller liknande. 

Så oroa dig inte om du inte är redo att investera i dyra system som gör förutsägelser för din räkning. 

Många företag inser dock snabbt att avkastningen på investeringar i verktyg för medarbetaranalys är betydande. 

Därför är det viktigt att du gör din research och väljer ett system som passar ditt HR-teams storlek och omfattning. 

🔮 Kolla in vår djupgående artikel om de senaste trenderna inom people analytics. Här är en ögonblicksbild av vad vi diskuterar:

➡️ Driv strategisk personalpolitik med Zavvy

Zavvy erbjuder en programvarusvit som ger värdefulla insikter för dina analytikerteam att ta del av. Lägg till följande i din verktygslåda: 

• Analytics: filtrera genom värdefulla personaldata med hjälp av sökkategorier som avgångsfrekvens, anställningstid, kön, ålder, antal anställda, ersättning, startdatum eller avdelning. Visa dina data via anpassningsbara instrumentpaneler för personalanalys för att se vad du vill och behöver. 
• Pulsundersökningar: Få insikter om medarbetarnas inställning med regelbundna undersökningar som avslöjar trender i personalstyrkan. 
• Återkoppling av prestationer: samla in och utvärdera uppgifter från prestationsbedömningar, milstolpar i utvecklingen och individuella mål
• Introduktion: samla in data under denna viktiga period för att förstå hur de nya medarbetarna anpassar sig till sina roller.  

Är du redo att börja lösa dina personalmysterier med ögonöppnande data som kommer att öka affärsresultaten? Boka en kostnadsfri demo av Zavvy idag. 

❓ Vanliga frågor

Om du har frågor om medarbetaranalys är du inte ensam. Här är några vanliga frågor om denna relativt nya HR-metod. 

Varför engagera sig i analys av människor?

Grunderna i people analytics handlar om att samla in omfattande data för att få insikter om hur du kan hantera din personalstyrka mer effektivt. Genom att kombinera datapunkter kan du sedan dra slutsatser om affärsresultat, produktivitet, tillfredsställelse, retention och andra viktiga faktorer för att skapa en blomstrande organisation. 

Finns det etiska överväganden när det gäller användningen av people analytics?

Även om de anställda sannolikt har gett sitt samtycke till att du samlar in deras uppgifter finns det många etiska överväganden kring hur du hanterar, presenterar eller distribuerar dem. 

Tänk på hur data segmenteras, anonymiseras och skyddas för att säkerställa att ingen kan identifiera enskilda anställdas uppgifter. 

Kontrollera alltid med dina efterlevnadsansvariga eller juridiska team att dina datapraxis och system överensstämmer med alla tillämpliga lagar och förordningar. 

Vilka är skillnaderna, likheterna och överlappningarna mellan personalanalys och HR-analys?

Det råder stor förvirring kring huruvida people analytics och HR analytics är olika, samma sak eller överlappar varandra på något sätt. 

Även om båda har ett datadrivet tillvägagångssätt för att analysera medarbetarinformation, är people analytics bredare i omfattning. Det täcker hela medarbetarens livscykel från rekrytering till pensionering och inkluderar förståelse för varför anställda engagerar sig i vissa beteenden på jobbet. 

Dessutom omfattar people analytics även att förstå hur medarbetarna påverkar företagets övergripande resultat.

HR-analys fokuserar mer på nyckeltal som är relaterade till specifika HR-mål, t.ex. talangrekrytering. Den betonar HR-funktionernas effektivitet och ändamålsenlighet. 

Vad är exempel på analys av människor? 

Det finns tre olika typer av analyser, bland annat 

• Beskrivande analys: använda data för att förstå ett specifikt beteende, t.ex. frånvaro
• Multidimensionell analys: kombinera olika datauppsättningar och skapa samband mellan dem. Finns det t.ex. ett samband mellan ökade personalförmåner och lägre avgångstal?
• Prediktiv analys: Utgå från historiska data och maskininlärning för att förutse framtida trender och fastställa HR-strategier. 

Vilka är grundpelarna i people analytics?

Grundpelarna i People Analytics är datainsamling, analys, insikter och beslutsfattande. Med rätt processer för datainsamling kan du analysera informationen för att få meningsfulla insikter som kan ligga till grund för dina personalrelaterade beslut. 

Vilken mängd data behöver du för ett helt nytt people analytics-projekt?

Många företag tror att de behöver omfattande datamängder som sträcker sig över flera år för att komma igång med analys. 

Men i själva verket räcker det med några enkla mätningar över tid och andra högkvalitativa data, t.ex. medarbetarundersökningar, för att skapa viktiga insikter. I takt med att du bygger upp din strategi kan du sedan införliva mer komplexa datamängder i din analysstrategi.