נתוני People ואנליטיקה • 6 דקות קריאה
כיצד להשתמש בנתוני היעדרות כדי להפחית היעדרנות
MAY 12, 2026
נתוני היעדרות הם אחד ממקורות התובנה העשירים והפחות מנוצלים העומדים לרשות משאבי אנוש. הנה כיצד להפוך אותם לפעולה.
מה נתוני ההיעדרות שלכם אומרים לכם
נתוני היעדרות מכילים כמה אותות אבחוניים שמשאבי אנוש כמעט שאינם קוראים באופן שיטתי. שיעורי היעדרות כוללים גבוהים מאותתים על בעיית רווחה או ניהול כללית. שיעורים גבוהים של היעדרות קצרה טווח (יום עד שלושה ימים) עם תדירות גבוהה לכל יחיד מאותתים על בעיית Bradford Factor: עובדים שנעדרים לעיתים קרובות בפרצים קצרים גורמים להשפעה תפעולית לא פרופורציונלית בהשוואה לעובדים עם אותו מספר כולל של ימי היעדרות בפרקים מעטים וארוכים יותר. אשכולות היעדרות בימי שני ושישי מאותתים על נוכחותיות שלאחריה הימנעות, לעיתים קרובות בהקשר של שחיקה או לחץ הקשור לעבודה.
פעולה על בסיס הניתוח
לאחר שזיהיתם את הדפוסים, ההתערבות היא בדרך כלל ברמת המנהל/ת. היעדרות גבוהה בצוות ספציפי, במיוחד היעדרות קצרה טווח ומרוכזת בימי שני-שישי, כמעט תמיד ניתנת להסבר חלקי באמצעות איכות הניהול. דרשו ממנהלי צוותים עם היעדרות גבוהה לסקור את נתוני ההיעדרות עם משאבי אנוש ולזהות את שורשי הבעיה. הטמיעו שיחות חזרה לעבודה מובנות לאחר כל היעדרות, ללא קשר למשכה: הן ההתערבות היחידה היעילה ביותר להפחתת שיעורי היעדרות קצרה טווח משום שהן מסמנות שההיעדרות נרשמת ושיש תמיכת מנהל/ת זמינה.
