ตัวชี้วัดหลักที่คุ้มค่าต่อการติดตาม
คุณไม่จำเป็นต้องมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อได้รับประโยชน์จากตัวชี้วัด HR ตัวเลขเพียงไม่กี่รายการที่เลือกมาอย่างดี — จำนวนพนักงาน การลาออก การขาดงาน ระยะเวลาการจ้าง และอาจรวมถึงตัวชี้วัดการมีส่วนร่วม — จะบอกคุณเกือบทั้งหมดที่ต้องรู้เพื่อมองเห็นแนวโน้มตั้งแต่เนิ่น ๆ เริ่มจากเล็ก ๆ และเพิ่มตัวชี้วัดเมื่อคุณรู้แล้วว่าตัวเลขแต่ละตัวจะช่วยสนับสนุนการตัดสินใจใด
ทุกตัวชี้วัดต้องมีคำจำกัดความที่ชัดเจนและสม่ำเสมอ 'การลาออก' สามารถวัดได้หลายวิธี และ 'การขาดงาน' อาจรวมถึงหรือไม่รวมการลาแบบวางแผนไว้ จึงควรกำหนดคำจำกัดความเพียงครั้งเดียวแล้วใช้ให้สม่ำเสมอ คำจำกัดความที่ไม่สม่ำเสมอคือสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดที่ทำให้ข้อมูล HR ไม่น่าเชื่อถือ
ควรแยกความแตกต่างระหว่างตัวชี้วัดที่อธิบายอดีตกับตัวชี้วัดที่บ่งชี้อนาคต การลาออกและการขาดงานส่วนใหญ่เป็นตัวชี้วัดตามหลัง; คะแนนการมีส่วนร่วมและข้อเสนอแนะในช่วงต้นอายุงานเป็นตัวชี้วัดนำมากกว่า ทำให้คุณมีโอกาสลงมือก่อนที่ปัญหาจะก่อตัว
ทำความเข้าใจการลาออก
อัตราการลาออกวัดอัตราที่ผู้คนออกจากองค์กร โดยปกติแสดงเป็นจำนวนผู้ลาออกต่อช่วงเวลาหารด้วยจำนวนพนักงานเฉลี่ย ควรแยกเป็นการลาออกโดยสมัครใจและไม่สมัครใจ และเป็นการลาออกที่เสียใจและไม่เสียใจ เพราะสาเหตุและแนวทางแก้ไขแตกต่างกันมาก
บริบทมีความสำคัญอย่างยิ่ง ตัวเลขสูงไม่จำเป็นต้องแย่เสมอไป — การเคลื่อนย้ายบางส่วนเป็นเรื่องปกติ — และตัวเลขต่ำไม่จำเป็นต้องดีเสมอไปหากหมายความว่าคุณกำลังเก็บรักษาพนักงานที่ผลงานไม่ดี เปรียบเทียบกับประวัติของคุณเอง และอย่างระมัดระวังกับบรรทัดฐานของอุตสาหกรรม แทนที่จะไล่ตามเป้าหมายที่กำหนดขึ้นอย่างพลการ
เมื่อการลาออกเป็นเรื่องน่ากังวล ให้เจาะลึกไปที่รูปแบบ: มันกระจุกอยู่ในทีมใดทีมหนึ่ง ช่วงอายุงาน หรือผู้จัดการคนใดคนหนึ่งหรือไม่ ผู้ที่ลาออกในช่วงต้นมักชี้ไปที่ปัญหาในการสรรหาหรือออนบอร์ด ขณะที่การลาออกของพนักงานที่ทำงานมานานอาจบ่งบอกถึงปัญหาเรื่องความก้าวหน้าหรือรางวัลตอบแทน
ทำความเข้าใจการขาดงาน
ข้อมูลการขาดงานช่วยให้คุณเข้าใจทั้งด้านสวัสดิภาพและขีดความสามารถในการดำเนินงาน ตัวชี้วัดที่ใช้กันทั่วไปได้แก่ อัตราการขาดงาน (เวลาที่สูญเสียไปเป็นสัดส่วนของเวลาที่มีอยู่) และความถี่ (การขาดงานเกิดขึ้นบ่อยเพียงใด) การติดตามทั้งสองอย่างช่วยแยกกรณีระยะยาวเพียงไม่กี่รายออกจากการขาดงานระยะสั้นที่แพร่หลาย ซึ่งต้องการการตอบสนองที่แตกต่างกันมาก
การขาดงานเป็นเรื่องอ่อนไหว ข้อมูลการเจ็บป่วยเป็นข้อมูลสุขภาพประเภทพิเศษภายใต้ GDPR ดังนั้นต้องจัดการด้วยความระมัดระวังเป็นพิเศษ เก็บรักษาอย่างปลอดภัย และแบ่งปันเฉพาะเท่าที่จำเป็นต้องรู้เท่านั้น ควรวิเคราะห์ในระดับภาพรวมทุกครั้งที่ทำได้ แทนที่จะตรวจสอบรายบุคคล
ใช้ข้อมูลการขาดงานอย่างสนับสนุน ไม่ใช่เพื่อการลงโทษ รูปแบบต่าง ๆ สามารถบ่งชี้ผู้ที่ต้องการการสนับสนุน — ด้านสุขภาพ ภาระงาน หรือรูปแบบการทำงาน — และสามารถเผยให้เห็นปัญหาที่กว้างกว่านั้น เช่น การจัดอัตรากำลังที่ไม่สมจริง การใช้ตัวเลขการขาดงานอย่างแข็งกร้าวบั่นทอนความไว้วางใจและอาจเพิ่มความเสี่ยงด้านการเลือกปฏิบัติทางความพิการเมื่อมีภาวะพื้นฐานเกี่ยวข้อง
การสร้างแดชบอร์ดที่มีประโยชน์
แดชบอร์ดควรตอบคำถาม ไม่ใช่เพียงแสดงตัวเลขเท่านั้น ก่อนจะสร้าง ให้ตัดสินใจว่าใครจะใช้และควรสนับสนุนการตัดสินใจใด จากนั้นแสดงเฉพาะตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเหล่านั้น แดชบอร์ดที่รกจนไม่มีใครอ่านย่อมแย่กว่ากราฟที่เลือกมาอย่างเหมาะสมเพียงกราฟเดียว
แสดงแนวโน้มตามช่วงเวลาแทนการแสดงภาพฉายเฉพาะจุด ตัวเลขของเดือนเดียวบอกอะไรได้ไม่มาก เส้นแนวโน้มตลอดสิบสองเดือนจะเผยให้เห็นทิศทางและฤดูกาล เพิ่มคำอธิบายที่เข้าใจง่ายเพื่อให้ผู้รับสารเข้าใจว่าตัวเลขหมายถึงอะไร และหากจำเป็น ควรทำอย่างไรกับข้อมูลเหล่านั้น
รักษาแดชบอร์ดให้ซื่อสัตย์ หลีกเลี่ยงการนำเสนอเฉพาะตัวเลขที่ดูดีเกินจริง หรือทำให้เข้าใจว่าความสัมพันธ์คือเหตุและผล ข้อมูล HR ช่วยชี้นำการใช้ดุลยพินิจ แต่ไม่ได้แทนที่การตัดสินใจ และการกล่าวเกินจริงว่าตัวเลขพิสูจน์อะไรได้บ้างย่อมบั่นทอนความน่าเชื่อถือ
คุณภาพข้อมูลและ GDPR
รายงานจะดีได้เท่ากับคุณภาพของข้อมูลต้นทางเท่านั้น หากบันทึกไม่ครบถ้วนหรือไม่สอดคล้องกัน ไม่ว่าจะแสดงผลด้วยภาพสวยเพียงใดก็ไม่อาจทำให้ข้อสรุปเชื่อถือได้ การลงทุนกับข้อมูลที่สะอาดและป้อนอย่างสม่ำเสมอ — โดยอุดมคติควรมาจากระบบเดียวแทนที่จะกระจัดกระจายอยู่ในสเปรดชีตหลายไฟล์ — จะให้ผลคุ้มค่ากับทุกรายงานที่คุณจัดทำ
การรายงานต้องเคารพหลักการคุ้มครองข้อมูล ใช้ข้อมูลส่วนบุคคลให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็น รวมและทำให้ไม่สามารถระบุตัวบุคคลได้เมื่อทำได้ จำกัดการเข้าถึงเฉพาะผู้ที่จำเป็นจริง ๆ และโปร่งใสกับพนักงานเกี่ยวกับวิธีที่ข้อมูลของพวกเขาถูกนำมาใช้ประกอบการตัดสินใจ การวิเคราะห์ที่แอบทำโปรไฟล์บุคคลโดยไม่มีฐานทางกฎหมายและเหตุผลที่ชัดเจนมีความเสี่ยงตาม GDPR อย่างแท้จริง
