7 Ways HR People Analytics Transforms Workforce Strategy

Selama bertahun-tahun HR dianggap sebagai tugas untuk 'mempekerjakan dan memecat' sumber daya, tetapi seiring berjalannya waktu, dengan kemajuan teknologi, perusahaan-perusahaan besar berbicara tentang kemungkinan untuk menerapkan big data; yang akan membantu mereka dalam mengambil keputusan yang tepat terkait kesejahteraan karyawan dan organisasi. 

Untuk itu, banyak organisasi yang mulai menunjukkan ketertarikan pada people analytics dan berinvestasi di dalamnya. Mari kita pahami apa itu people analytics dan bagaimana hal itu memberdayakan SDM? 

Program-program Sumber Daya Manusia tidak perlu lagi didasarkan pada penalaran "lunak" tetapi harus bersifat analitis dan berdasarkan data seperti disiplin manajemen lainnya - Chris Argyris. 

Peran konsultan SDM telah berubah. SDM tidak lagi menjadi 'tugas lunak' atau 'orang orang'. Laju perkembangan teknologi telah mengarahkan para profesional HR untuk lebih berpusat pada bisnis dan melek teknologi. 

Amongst other technological augmentations like AI in HR, Virtual Reality, Automation, Gamification, Cloud-based HR systems has had a major impact on HR professionals and has taken the HR world by a typhoon, transfiguring the way HR operates. 

Dengan adopsi sistem HR cloud yang meluas, semakin banyak organisasi yang mendanai program-program penggunaan data untuk semua aspek mulai dari perencanaan tenaga kerja hingga keputusan sumber daya manusia dan peningkatan operasional. 

Seperti yang disampaikan oleh Joash Narainsamy, Spesialis Kesehatan Organisasi di ICAS Afrika Selatan. 

"Analisis tempat kerja dapat memberikan wawasan tentang Manajemen Ketidakhadiran, Presenteeism (hadir namun tidak produktif), Akuisisi dan Retensi Bakat, Manajemen Kelelahan dan Kecelakaan, dan memberi tahu Anda dengan tepat di mana bisnis Anda mengalami kerugian dan apa yang harus dilakukan." 

Apa yang dimaksud dengan analisis orang? 

People analytics adalah proses meneliti data terkait sumber daya manusia yang tersedia untuk mengukur efisiensi program SDM dan mengidentifikasi pola untuk membuat keputusan bisnis yang mendalam. 

Dengan kata sederhana, kita dapat mengatakan bahwa ini adalah proses yang mengacu pada teknik analisis yang menggunakan teknologi, statistik, dan kemahiran untuk kumpulan data bakat yang sangat besar yang membantu manajemen untuk membuat keputusan bisnis yang efektif untuk organisasi serta karyawan mereka sehingga memiliki kesempatan untuk mendapatkan pengembalian yang lebih baik dari investasi mereka dalam bisnis serta orang-orang yang mereka pekerjakan.

Analisis diterapkan pada beragam operasi bisnis dan tantangannya. Rekrutmen dianggap sebagai area pertama dan utama, diikuti oleh area lain seperti perencanaan tenaga kerja, mengukur kinerja karyawan, manfaat kompensasi, dan retensi. 

Analisis jaringan organisasi (ONA) dan "analisis interaksi" digunakan secara luas untuk mempelajari perilaku karyawan guna mendeteksi prospek baru untuk peningkatan bisnis. 

Berbagai jenis analisis 

Menurut Model Kematangan Analisis Bisnis Gartner, ada empat jenis analitik yang digunakan secara luas. Mereka adalah analitik deskriptif, analitik diagnostik, analitik prediktif, analitik preskriptif. Mari kita pahami ini secara mendetail. 

1. Analisis deskriptif 

Seperti halnya balok atau dinding pondasi yang dianggap sebagai dasar dari sebuah bangunan, demikian pula, Analisis Deskriptif dianggap sebagai pijakan dasar dari intelijen bisnis. 

Ini adalah tahap pemrosesan data primer yang membentuk sinopsis data historis untuk memberikan informasi yang bermanfaat dan mungkin mempersiapkan data untuk analisis lebih lanjut. Hal ini terutama berfokus pada pertanyaan 'apa yang terjadi' pada isu-isu yang berkaitan dengan pergantian karyawan, jumlah lowongan, waktu untuk merekrut, laporan karyawan baru, dll. 

2. Analisis diagnostik 

Kita membuat garis besar yang terperinci tentang apa yang terjadi ketika kita melakukan studi kasus. Setelah kita menyelidiki apa yang terjadi, kita cenderung menggali lebih dalam untuk mengetahui mengapa hal itu terjadi. Demikian pula, analisis diagnostik berfokus pada mengapa hal itu terjadi? Analisis ini menggali sampai ke kedalaman data untuk memahami penyebab perilaku atau kejadian tertentu. 

3. Analisis prediktif 

Ini adalah ranting dari analitik tingkat lanjut yang digunakan untuk mengidentifikasi dan memproyeksikan informasi tentang masa depan yang tidak diketahui. Kemungkinan dan peristiwa yang sedang tren. Ini terdiri dari banyak teknik statistik mulai dari pemodelan prediktif, pembelajaran mesin, penggalian data, dan kecerdasan buatan yang menganalisis data saat ini dan fakta historis untuk membuat proyeksi tentang masa depan. Garis besar yang ditemukan di masa lalu dan data transaksional dapat digunakan untuk mendeteksi risiko dan peluang di masa depan.

4. Analisis preskriptif 

Ini adalah zona analisis bisnis, dan berfokus pada pengusulan langkah-langkah yang memungkinkan untuk mengarahkan pada solusi atau hasil yang layak. Hal ini terkait dengan analisis deskriptif dan prediktif. Karena analitik deskriptif berusaha memberikan wawasan tentang apa yang terjadi, analitik prediktif membantu memprediksi apa yang mungkin terjadi. 

Analisis preskriptif menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk memahami dampak masa depan. Hal ini bertujuan untuk memberikan strategi terbaik berdasarkan situasi tersebut, sehingga membantu perusahaan untuk mengurangi risiko yang akan datang atau menyarankan opsi terbaik bagi perusahaan untuk memanfaatkan peluang di masa depan. Analisis preskriptif digunakan dalam industri seperti perjalanan, minyak dan gas, transportasi, dll. 

Analisis terbaik sebagai alat bantu 

Analisis Prediktif dapat dianggap sebagai alat yang luar biasa bagi perusahaan bisnis di antara empat analisis yang disebutkan di atas. Alasannya adalah karena alat ini memiliki kemampuan untuk memberikan persepsi yang berarti ke dalam bidang-bidang seperti manajemen talenta, tunjangan karyawan, dan promosi atau membantu dalam memprediksi informasi tentang kejadian di masa depan yang tidak diketahui. 

Google uses employee performance data to compute suitable interference times to facilitate high-performing and low-performing employees' success. If you want the same result as Google, opt for Empuls. 

How is Empuls transforming people analytics with its powerful tools? 

Empuls empowers organizations with human analytics, providing data-driven insights into workplace culture, employee engagement, rewards, and perks. By analyzing people data analytics, HR leaders can optimize strategies, improve communication, and foster a thriving workforce.  

1. Culture & values: Strengthening alignment and inclusivity

Track how well employees embrace core values through people analytics on values-based recognition. Monitor active discussions and sentiment trends to enhance collaboration. Use Empuls surveys to gauge cultural perception, identify gaps, and take proactive measures. Assess key aspects like DEI with measurable insights to build a more inclusive workplace. 

2. Employee engagement: Driving performance and retention

Measure engagement, loyalty, and workforce sentiment with eNPS and Pulse surveys. Leverage people data analytics to uncover trends in attrition, motivation, and team dynamics. Compare engagement levels with industry benchmarks and use actionable insights to strengthen retention strategies. 

3. Reward & recognition: Fostering a culture of appreciation

Analyze recognition trends across departments and locations to improve adoption and impact. Evaluate award effectiveness, monitor reward distribution, and track redemption patterns. Gain real-time insights into budget allocation, pending nominations, and overall rewards utilization for smarter decision-making. 

4. Perks & wellbeing: Enhancing financial security 

Track cost savings at both individual and organizational levels through employee perks. Provide employees with clear insights into monthly savings, enabling better financial planning. By leveraging recruiting people analytics, optimize benefits to attract and retain top talent. 

Empuls enables HR teams to make data-driven decisions, using people analytics to enhance workplace culture, engagement, and rewards for a more motivated workforce. Schedule a call now to know how Empuls can help you out! 

Area di mana analisis orang digunakan 

Perkembangan people analytics sudah mendunia dan tidak terbatas pada negara tertentu. Penggunaannya ada di dalam domain SDM dan kerangka kerja bisnis. Area penggunanya kemungkinan akan berkembang secara beragam di tahun-tahun mendatang. 

People analytics dapat dimanfaatkan dalam beberapa cara untuk meningkatkan fungsi perusahaan. Untuk menyebutkan beberapa area di mana analitik orang dapat digunakan di dalam perusahaan adalah: 

1. Akuisisi bakat 
2. Memilih pelamar yang tepat untuk meminimalkan bias dalam perekrutan 
3. Meningkatkan keterlibatan karyawan 
4. Kesiapan tenaga kerja 
5. Mengukur budaya kerja, pengalaman karyawan, dan retensi karyawan. 

Namun, area SDM seperti rekrutmen, retensi/perputaran karyawan, dan kinerja karyawan merupakan area inti di mana analitik dapat digunakan, dan organisasi dapat memetik manfaatnya. 

1. Rekrutmen 

Keterampilan prosedur menguntit lamaran telah mengubah prosedur perekrutan. Penilaian bisa menjadi bias setelah mewawancarai pelamar terlepas dari seberapa akurat informasi yang berkaitan dengan pelamar disajikan. Seperti yang dikatakan oleh Sujee Saparamadu, CEO HRM Orange, dalam sebuah wawancara dengan Better Buys, 

"Ketika Anda berbasa-basi sebelum wawancara, hal ini akan membuat Anda secara tidak sadar merekrut berdasarkan bias konfirmasi. Di situlah wawasan kepribadian berperan penting." 

Untuk mengurangi bias saat melakukan proses rekrutmen, people analytics dapat digunakan sebagai alat yang berguna untuk melakukan penilaian yang relevan terhadap pelamar. Kejelasan dalam hal data mengenai sifat-sifat kandidat dapat digunakan untuk pemahaman lain, seperti apakah perilaku dan sifat-sifat kepribadian kandidat sesuai dengan budaya organisasi atau tidak. 

Additionally, if all the data about the candidate is saved and being managed in a recruitment CRM software, it makes life easier for HRs to compare candidates and shortlist the best ones effortlessly. 

2. Kinerja karyawan 

Employee performance is where predetermined notions and prejudices are difficult to jiggle. People analytics allows HR to recognize probable fissures amongst employees within a particular department/team and what training and guidelines are required to compress and seal those fissures. 

Penggalian informasi yang mendalam akan memberikan organisasi gambaran tentang siapa yang akan menjadi karyawan dengan kinerja tinggi dan rendah di antara para pelamar yang baru direkrut. Hal ini akan membantu para manajer berempati, terlibat secara efektif, dan mendorong karyawan untuk meningkatkan kemajuan organisasi secara keseluruhan. 

3. Pergantian karyawan 

Penggunaan people analytics membantu mengidentifikasi rasio retensi karyawan. Dengan mengumpulkan beberapa data dan mendalami informasi yang tersedia, perusahaan dapat mengamati perilaku karyawan dan memastikan perilaku karyawan yang akan keluar/akan keluar dari perusahaan terhadap karyawan yang loyal terhadap perusahaan. 

Sama seperti bisnis yang menentukan apa yang mendorong keputusan pembelian konsumen, jenis pemahaman seperti itu memungkinkan HR mendapatkan gambaran yang adil tentang apa alasan yang membuat karyawan meninggalkan organisasi dan sebaliknya. 

Daripada mengandalkan firasat, akan jauh lebih baik jika Anda mengandalkan wawasan berbasis bukti. Hal ini akan membantu SDM membuat keputusan yang efektif untuk meningkatkan retensi karyawan. 

How to build a great people analytics strategy? 

Jelajahi tujuh langkah berikut ini untuk membangun strategi analitik sumber daya manusia yang hebat: 

1. Mencari bantuan dari perintis bisnis 

Fungsi ini (people analytics) harus cukup mampu untuk memberikan dukungan global dan bukan hanya analisis teknis. Fungsi ini harus cukup sesuai untuk mengidentifikasi masalah yang tepat yang muncul selama proses bisnis. 

Kita harus mencari bantuan dan dukungan dari para pemangku kepentingan, sumber daya TI, eksekutif senior, dan tidak lupa para perintis bisnis. 

2. Membentuk tim analitik yang kuat 

Keberhasilan people analytics bergantung pada dan terdiri dari tim di seluruh segmen bisnis seperti keuangan, SDM, dll., dan data yang melintasi fungsi-fungsi tersebut. Penting untuk membangun dan membentuk tim keahlian multi-fungsi yang kuat dan erat yang mahir dalam penghitungan data, visualisasi data, pengetahuan institusional, dan keterampilan penasihat sehingga tim tersebut berkembang sebagai tim analisis perusahaan. 

3. Mengumpulkan SDM yang andal berdasarkan data 

Data yang akurat adalah dasar dari semua praktik analisis. Keakuratan analisis bergantung pada seberapa baik data yang dimasukkan ke dalam perangkat lunak. Kita harus berinvestasi dalam hal uang, waktu, dan eksekusi wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang diambil dari analisis untuk mendapatkan yang terbaik dari analisis orang. 

Langkah apa yang perlu diambil sangat penting untuk diputuskan setelah organisasi menemukan penyebab masalah melalui proses evaluasi yang diperoleh dari data statistik. 

Langkah-langkah yang tepat harus diambil untuk memastikan bahwa kualitas data adalah bagian dari setiap percakapan analitik. Hindari penggunaan data yang tidak relevan karena dapat menyebabkan interpretasi kesimpulan yang salah dan menciptakan turbulensi data. 

4. Enhance analytics fluency 

To choose a right to follow up the action, one must be intelligent enough to understand and interpret complicated data. For this, enterprises must implement and provide training on data governance programs that would provide training in implementing standard tools, standardization of reports and dashboards, etc., and prepare a cluster of important managers and knowledgeable HR stakeholders. 

5. Mengembangkan peta jalan untuk investasi dalam program analitik 

Kembangkan peta jalan investasi analitik untuk pelangi analitik yang luas. Investasi harus diupayakan untuk membentuk operasi bisnis baru bagi organisasi dan bukan sekadar tim teknis di dalam SDM. 

6. Menekankan pada tindakan dan bukan hanya pada temuan 

Untuk menambah nilai pada program analitik orang, tim analitik harus cukup mampu untuk memahami akar masalah dari informasi yang diberikan dan memberikan solusi terbaik dan paling tepat. 

7. Membuat paket data 

People analytics mengandalkan pembagian data dari operasi bisnis, SDM, dan sumber-sumber luar. Jadi, perlu dibuat rencana data untuk menyelaraskan/menggabungkan data yang terorganisir dan tidak terorganisir dari sumber internal dan eksternal. 

Manfaat analisis orang 

Lingkungan bisnis yang terus berubah membuat analisis orang menjadi penting. Untuk mendukung fakta ini, berikut adalah manfaat dari penggunaan analitik orang: 

1. Memperkuat pengambilan keputusan 

People analytics memungkinkan Anda untuk mengumpulkan informasi dari sumber data yang sangat luas yang membantu membuat keputusan yang efektif. Dalam hal pengambilan keputusan, SDM tradisional bersifat subjektif. 

Dengan diperkenalkannya analitik orang, pengambilan keputusan yang subjektif telah berakhir. People analytics memberikan Anda data statistik yang membantu Anda memahami masalah dan membuat keputusan yang efektif untuk mengatasi masalah tersebut. 

2. Meningkatkan retensi 

Kehilangan karyawan yang sudah ada bisa jadi lebih mahal bagi organisasi daripada mempekerjakan pelamar baru. Analisis SDM membantu Anda meningkatkan retensi karyawan. Seperti yang telah disebutkan di atas, pemodelan prediktif berguna dan memainkan peran penting di masa depan. 

Analisis prediktif membantu manajemen mengetahui karyawan mana yang akan keluar/akan keluar dari organisasi. Dengan informasi ini, mereka dapat mengambil langkah proaktif untuk mempertahankan karyawan dan mendorong mereka untuk tetap bersama organisasi. 

3. Mendorong akuntabilitas 

Presentasi data adalah bagian penting dari perhitungan people analytics. Menerima people analytics berarti menerima dunia visualisasi data yang mudah dan relevan. Data statistik tersebut mudah ditafsirkan dan dapat dipahami dalam konteks tujuan bisnis strategis. Kejelasan ini meningkatkan akuntabilitas, karena karyawan memegang kendali atas data tersebut. 

Karyawan yang bertanggung jawab berkinerja lebih baik dan dianggap lebih sebagai aset bisnis. Menemukan cara untuk mendorong akuntabilitas merupakan tantangan terbesar, dan people analytics memungkinkan karyawan yang bertanggung jawab untuk menjawab tantangan tersebut. 

4. Meningkatkan kepuasan karyawan 

Keterlibatan karyawan telah menjadi isu utama dalam SDM. Karyawan yang merasa puas akan lebih produktif, terorganisir dengan baik, dan lebih setia kepada organisasi tempat mereka bekerja. 

People analytics dapat memberikan dampak yang baik terhadap kepuasan karyawan. Dengan people analytics, manajemen dapat memperoleh gambaran tentang bagaimana perasaan karyawan dalam bekerja di organisasi mereka saat ini. 

5. Pekerjakan orang yang lebih baik 

Salah satu manfaat terbesar dari people analytics adalah mempekerjakan kandidat yang lebih baik dan sesuai untuk posisi tertentu. People analytics membantu Anda mengembangkan evaluasi prediktif untuk kinerja berdasarkan kinerja terbaik organisasi saat ini. 

Organisasi dapat menggunakan pengetahuan ini saat mengevaluasi pelamar untuk memastikan mereka mempekerjakan pelamar yang paling mungkin untuk berkinerja baik dalam bisnis mereka. 

6. Menghemat waktu 

Mulai dari mencari, merekrut, melatih, hingga membina talenta merupakan aktivitas yang memakan waktu dan semua waktu dan upaya menjadi sia-sia karena penempatan yang salah. Dengan analitik SDM, perusahaan mendapatkan gambaran tentang orang dan program mana yang sepadan dengan waktu mereka dan mana yang tidak. 

Hasilnya, analisis orang memberi Anda waktu tambahan untuk digunakan pada hal-hal yang mengarahkan hasil bisnis. 

Refleksi penutup - Jalan menuju adopsi secara luas 

Banyak organisasi yang masih harus membentuk fungsi people analytics yang layak dan dapat diandalkan. Perusahaan-perusahaan yang telah melakukannya terus melaju, dan organisasi-organisasi ini tidak membatasi fungsi people analytics hanya pada domain SDM; tetapi telah memperluas fungsi people analytics untuk bekerja di semua segmen bisnis, termasuk keuangan, SDM, dan operasi bisnis, untuk memperoleh manfaat dari dampak kuat fungsi tersebut terhadap kinerja bisnis. 

Analisis SDM akan menjadi elemen inti dari masa depan SDM, dan perusahaan-perusahaan yang menempatkan kepercayaan dan kerahasiaan karyawan pada titik tengah upaya mereka pada akhirnya akan menjadi perusahaan yang menuai hasil yang paling baik. Hal ini dipersiapkan untuk menjadi jalan yang menggetarkan di masa depan.

Pertanyaan Umum