Hoe zorgt analytics in workforce management software voor meer omzet en betere prestaties?

Met analytics kunnen organisaties datagedreven beslissingen nemen over de inroostering en het beheer van hun medewerkers. De verkregen inzichten geven een goed beeld hoe het personeelsbestand en hun gedrag de bedrijfsresultaten beïnvloeden. Van daaruit kunnen acties worden genomen die niet alleen zorgen voor lagere kosten en minder verspilling maar vooral ruimte maken om en het ware talent van medewerkers te benutten.

Wat is het verschil tussen HR-analytics en WFM-analytics?

HR-analytics omvat een breed scala aan processen: alles van werving tot het welzijn van medewerkers. Analyticsmodules kunnen worden geïntegreerd met verschillende soorten personeelssoftware.

HR-analytics helpt bij het voorspellen van zaken, zoals hoelang het duurt om iemand aan te nemen voor een vacature. Het kan ook de effectiviteit van opleidingen optimaliseren of de impact van externe gebeurtenissen (zoals de pandemie) op het moreel, de betrokkenheid of de productiviteit beoordelen. Van daaruit kunnen er nuttige initiatieven worden genomen: initiatieven op basis van data.

Anderzijds kijkt WFM-analytics naar de niet-mensgerichte processen. Het is sterk afhankelijk van gegevens uit payrollsoftware en kan inzichten opleveren over prestatiebeheer, personeelstoewijzing, arbeidsinefficiëntie, enzovoort.

Het is zinvol om analytics toe te passen op alle aspecten van HR. Dit artikel richt zich echter alleen op WFM-analytics.

De voordelen van analytics in workforce management

De belangrijkste voordelen van WFM-analytics zijn tijd- en geldbesparing. Organisaties kunnen hiermee nauwkeurig:

• Hun wervingsbehoeften voorspellen
• Hun roosters optimaliseren
• De vereiste personeelsbezetting op specifieke tijden voorspellen
• Loonkosten beperken en de cashflowprognoses verbeteren
• Ziekteverzuim verlagen
• Personeelsbehoud verbeteren
• En nog veel meer

WFM-analytics zorgt voor een proactieve benadering, in tegenstelling tot een reactieve benadering, van het oplossen van problemen tot het vaststellen van verbeterpunten.

Het biedt een bredere kijk op het personeelsbestand en op de huidige (en potentiële) probleemgebieden, waardoor oplossingen kunnen worden voorgesteld voordat deze escaleren. Inzichten kunnen in realtime worden verstrekt, zodat er snel en alert kan worden ingegrepen.

WFM-analytics helpt om de personeelsplanning en -beheer op de bedrijfsdoelstellingen af te stemmen. De prestaties van een bepaalde afdeling of dienst kunnen bijvoorbeeld worden gecontroleerd op effectiviteit. Als er problemen worden gevonden, kan nader onderzoek uitwijzen wat er aan gedaan moet worden (denk hierbij aan betere opleiding, betere strategieën voor meer betrokkenheid, enzovoort). Zonder analytics zou het veel langer duren om deze inzichten te verkrijgen.

Op zijn beurt kan analytics helpen om de betrokkenheid en motivatie te verbeteren door een cultuur van erkenning te creëren en de teamgeest te versterken. Wanneer prestatiegegevens eruit springen, kunnen de betreffende teams worden beloond voor hun prestaties.

Tenslotte is analytics onmisbaar voor de optimalisatie van grootschalige activiteiten. Multinationals verzamelen enorme hoeveelheden gegevens in hun WFM-systemen, en maakt daar nuttig gebruik van. Het stelt organisaties ook in staat om waardevolle inzichten af te leiden uit complexe en zeer uiteenlopende gegevens in verschillende regio’s (met betrekking tot arbeidswetgeving, belastingen, enzovoort).

De beste WFM-software beschikt over geïntegreerde analysefuncties.

Soorten analytics gebruikt bij WFM

Voorspellende analytics

Deze vorm van analytics maakt gebruik van historische gegevens om trends te voorspellen. Deze trends kunnen betrekking hebben op bepaalde aspecten, zoals veranderingen op de arbeidsmarkt, personeelsverloop en tekorten aan vaardigheden. Deze vorm van analytics maakt een proactieve aanpak mogelijk door toekomstige vereisten in kaart te brengen.

Voorschrijvende analytics

Ook hier worden er historische gegevens gebruikt voor modellen. Het verschil is hier dat er aanbevelingen voor verbeteringen worden gedaan. Bij modellen die worden ondersteund door AI/machine learning zouden die aanbevelingen gebaseerd zijn op efficiënte methodes uit het verleden.

Diagnostische analytics

Diagnostische modellen beoordelen de prestatiecijfers van het personeel om de oorzaken van successen en mislukkingen te achterhalen. Met andere woorden: het helpt om licht te werpen op personeelskwesties die anders verborgen zouden blijven. Op basis van deze inzichten kunnen organisaties de nodige stappen zetten om inefficiënties weg te nemen en de betreffende gebieden te verbeteren.

Casestudy’s van WFM-analytics

We schreven hierboven al dat WFM-analytics sterk afhankelijk is van payrollgegevens. We merken hierbij op dat er met analytics meer mogelijk is dan met payrollrapportage. Hoewel payrollrapportage nuttig kan zijn, biedt analytics een veelzijdig beeld van de payrollfunctie en de onderliggende trends om ondersteuning te bieden bij de besluitvorming. Het kan bijvoorbeeld van pas komen om te bepalen welke aspecten van de organisatie het meest productief zijn en welke onevenredige effecten hebben op de indirecte arbeidskosten.

In een grote organisatie kan ziekteverzuim onopgemerkt oplopen. Dankzij analytics zijn patronen te herkennen die betrekking hebben op specifieke afdelingen, teams, diensten of individuen, evenals de impact die deze gemiste werkdagen hebben op de bedrijfsdoelstellingen.

Hieronder staan nog enkele voorbeelden van de soorten inzichten die mogelijk zijn met WFM-analytics.

Minimale payrollfouten

Analytics minimaliseert payrollfouten door hun oorzaak te identificeren, waardoor bedrijven manieren kunnen vinden om herhaling te voorkomen. Zelfs de kleinste fouten kunnen problemen met de compliance veroorzaken, dus dit is een groot voordeel.

Als er op een specifiek moment van het jaar fouten optreden, zoals rond de feestdagen, is de workflow of het personeelsbestand suboptimaal. Anderzijds, als ze zich voordoen op één specifieke vestiging, is er mogelijk behoefte aan verdere opleiding op die locatie.

Als je gebruik maakt van Total HR, zullen er geen fouten meer voorkomen.

Nauwkeurige prognoses

Het analyseren van prestaties helpt bedrijven om nauwkeurig vooruit te plannen en om weloverwogen beslissingen te nemen over de personeelsbezetting, vooral tijdens perioden waarin deze moet worden aangepast.

Denk hierbij aan een scenario waarin een productiebedrijf een nieuw product introduceert en opneemt in zijn portfolio. Ervan uitgaande dat het product succesvol is en de vraag toeneemt, moeten er beslissingen worden genomen over de manier waarop nakende wijzigingen het beste kunnen worden aangepakt.

Moet er nieuw personeel worden aangenomen of zijn de huidige teams zo productief dat het effectiever is om hen overuren aan te bieden? Of een combinatie van beide? In hoeverre spelen de opleidingskosten van nieuw personeel een rol? Moeten nieuwe medewerkers parttime of fulltime werken?

Dankzij analytics kunnen er duidelijke antwoorden op deze vragen worden gegeven en kunnen organisaties de best mogelijke beslissingen nemen, om hun cashflow beheren en hun bredere doelstellingen te bereiken.

Omgaan met veranderingen

Net als in het vorige voorbeeld kan analytics bijdragen aan eventuele wijzigingen in het bedrijf (of het nu gaat om uitbreidingen of operationele wijzigingen) en hoe die op de meest kostenefficiënte manier kunnen worden uitgerold. Wat als een bedrijf met meerdere vestigingen de middelen van een van deze vestigingen wil uitbreiden en moet beslissen welke het meest optimaal zou zijn?

Analytics kan de meest winstgevende beslissingen onthullen op basis van diverse factoren, zoals de loonkosten in elke afdeling, belastingverplichtingen, enzovoort. Dit kan ook worden bereikt door meerdere vestigingen te combineren.

Vanwege de aanhoudende economische problemen in verschillende sectoren zijn deze inzichten momenteel van cruciaal belang.

Personeelsbehoud, betrokkenheid en beloningen

Payroll-analytics heeft veel impact op de bredere HR-strategie door contrasten bloot te leggen die zullen leiden tot langdurige werkgelegenheid.

Het kan de correlatie blootleggen tussen variabelen zoals compensatie en prestaties, of compensatie en personeelsverloop. Het kan ook gebruik maken van niet-geldelijke factoren zoals flexibele uren, de optie om vanuit huis te werken en andere voordelen die ervoor zorgen dat een medewerker aanblijft.

Deze inzichten bieden een datagedreven basis waarmee het kostbare proces van het verliezen van medewerkers en het aannemen van vervangers kan worden vermeden.

Uitdagingen bij het implementeren van analytics

Klassieke systemen

Het is belangrijk om de juiste HRM-software te gebruiken als je analytics wilt implementeren. Geen enkele organisatie die verouderde systemen gebruikt, zal in staat zijn om de vruchten te plukken. Dit komt vooral door de enorme hoeveelheid gegevens die nodig is om nuttige inzichten te verkrijgen.

Oude personeelsbeheersystemen op locatie zijn verre van optimaal wat betreft het opslaan van dergelijke volumes, en ze zijn moeilijk te integreren met moderne analyticssoftware. Om analytics te kunnen gebruiken, moet de migratie naar een SaaS-model prioriteit hebben.

Gegevenssilo’s

Als we nauwkeurige inzichten willen distilleren uit analyticsmodellen, moeten de benodigde gegevens toegankelijk zijn op een gecentraliseerde plaats. Het is niet eenvoudig om inzicht te verkrijgen wanneer de gegevens zijn opgedeeld in meerdere silo’s. Ook nu is een cloudgebaseerde personeelsbeheeroplossing het antwoord.

Zo haal je het meeste uit WFM-analytics

Een paar tips om het meeste uit analytics te halen:

• Bepaal het doel van analytics: welke doelstellingen kan je ermee bereiken?
• Ontwikkel een plan waarbij KPI’s worden bijgehouden die in het verlengde staan van de doelstellingen.
• Geef aan welke soorten analyses er moeten worden uitgevoerd: zoek je correlaties tussen twee variabelen? Wil je misschien trends ontdekken? Heb je een puur diagnostische benadering nodig of  ook voorspellende en voorschrijvende methoden?
• Verzamel automatisch gegevens met behulp van cloudgebaseerde software voor personeelsbeheer.

Conclusie

Analytics toepassen op personeelsgegevens biedt in meerdere scenario’s ondersteuning bij de besluitvorming. Het maakt een proactieve aanpak mogelijk om het personeelsbestand te optimaliseren, zodat organisaties inefficiënties kunnen minimaliseren en prestaties kunnen verbeteren. Enkele voorbeelden zijn nauwkeurige planningsprognoses tijdens drukke seizoenen en het verband tussen beloning en personeelsverloop.

Om deze gegevens in de eerste plaats krijgen, heb je krachtige WFM-software nodig. Manus is de meest ervaren leverancier van geavanceerde personeelsplanningssoftware in Europa en bedient al meer dan 30 jaar internationale bedrijven wereldwijd.

We helpen je niet alleen met al je belangrijke behoeften op het gebied van WFM en loonadministratie, maar bieden ook ingebouwde analysefuncties en een API waarmee je kunt verbinden met externe Business Intelligence-tools. Wil je weten hoe jouw WFM-processen grondig kunnen verbeteren? Neem dan vandaag nog contact met ons op.