Các chỉ số cốt lõi đáng theo dõi
Bạn không cần một nhóm khoa học dữ liệu để hưởng lợi từ các chỉ số nhân sự. Một số con số được chọn lựa kỹ — tổng nhân sự, tỷ lệ nghỉ việc, vắng mặt, thời gian tuyển dụng và có thể thêm một thước đo gắn kết — sẽ cho bạn biết phần lớn những gì cần để phát hiện xu hướng sớm. Hãy bắt đầu nhỏ và chỉ bổ sung chỉ số khi bạn biết mỗi chỉ số sẽ hỗ trợ quyết định nào.
Mỗi chỉ số cần một định nghĩa rõ ràng, nhất quán. 'Tỷ lệ nghỉ việc' có thể được đo bằng nhiều cách, và 'vắng mặt' có thể bao gồm hoặc loại trừ nghỉ phép đã lên lịch, vì vậy hãy thống nhất định nghĩa một lần và tuân thủ nó. Các định nghĩa không nhất quán là lý do phổ biến nhất khiến dữ liệu nhân sự trở nên không đáng tin.
Phân biệt giữa các chỉ số mô tả quá khứ và những chỉ số gợi ý tương lai. Tỷ lệ nghỉ việc và vắng mặt chủ yếu là chỉ báo trễ; điểm gắn kết và phản hồi trong giai đoạn đầu làm việc mang tính dẫn dắt hơn, cho bạn cơ hội hành động trước khi vấn đề trở nên rõ rệt.
Hiểu về tỷ lệ nghỉ việc
Tỷ lệ luân chuyển đo lường tốc độ mà nhân viên rời đi, thường được biểu thị bằng số người nghỉ việc trong một giai đoạn chia cho số lượng nhân sự trung bình. Nên tách thành luân chuyển tự nguyện và không tự nguyện, cũng như nghỉ việc đáng tiếc và không đáng tiếc, vì nguyên nhân và biện pháp khắc phục khá khác nhau.
Bối cảnh có ý nghĩa rất lớn. Một con số cao không tự động là xấu — một mức biến động nhất định là lành mạnh — và một con số thấp không tự động là tốt nếu điều đó có nghĩa là bạn đang giữ lại những người làm việc kém hiệu quả. Hãy so sánh với lịch sử của chính bạn và, một cách thận trọng, với các chuẩn mực của ngành thay vì theo đuổi một mục tiêu tùy ý.
Khi tỷ lệ nghỉ việc là mối quan ngại, hãy đi sâu vào mô hình: nó tập trung ở một nhóm, một dải thâm niên hay một quản lý cụ thể? Những người nghỉ việc sớm thường chỉ ra vấn đề tuyển dụng hoặc onboarding, trong khi việc ra đi của những nhân viên gắn bó lâu năm có thể báo hiệu vấn đề về thăng tiến hoặc đãi ngộ.
Hiểu về vắng mặt
Dữ liệu vắng mặt giúp bạn hiểu cả phúc lợi tinh thần lẫn năng lực vận hành. Các thước đo phổ biến bao gồm tỷ lệ vắng mặt (thời gian mất đi so với thời gian có sẵn) và tần suất (vắng mặt xảy ra bao nhiêu lần). Theo dõi cả hai sẽ phân biệt được một vài trường hợp dài hạn với tình trạng vắng mặt ngắn hạn trên diện rộng, vốn đòi hỏi những phản ứng rất khác nhau.
Vắng mặt là vấn đề nhạy cảm. Dữ liệu ốm đau là dữ liệu sức khỏe thuộc nhóm đặc biệt theo GDPR, vì vậy phải được xử lý hết sức cẩn trọng, bảo mật và chỉ chia sẻ trên cơ sở cần biết chặt chẽ. Hãy phân tích ở cấp độ tổng hợp ở bất cứ nơi nào có thể thay vì xem xét từng cá nhân.
Sử dụng dữ liệu vắng mặt theo hướng hỗ trợ, không phải trừng phạt. Các mô hình có thể báo hiệu những người cần được hỗ trợ — về sức khỏe, khối lượng công việc hoặc thỏa thuận làm việc — và có thể làm lộ ra các vấn đề rộng hơn như bố trí nhân sự không thực tế. Việc sử dụng số liệu vắng mặt một cách cứng nhắc làm xói mòn niềm tin và có thể làm tăng rủi ro phân biệt đối xử với người khuyết tật khi có tình trạng nền tảng liên quan.
Xây dựng bảng điều khiển hữu ích
Một bảng điều khiển phải trả lời câu hỏi, chứ không chỉ hiển thị con số. Trước khi xây dựng, hãy quyết định ai sẽ sử dụng nó và nó nên hỗ trợ những quyết định nào, sau đó chỉ hiển thị các chỉ số liên quan đến những quyết định đó. Một bảng điều khiển rối mắt mà không ai đọc còn tệ hơn một biểu đồ duy nhất được chọn lựa kỹ.
Hãy hiển thị xu hướng theo thời gian thay vì các ảnh chụp đơn lẻ. Số liệu của một tháng đơn lẻ cho bạn biết rất ít; một đường xu hướng trong mười hai tháng sẽ cho thấy hướng đi và tính mùa vụ. Thêm chú thích bằng ngôn ngữ đơn giản để người xem hiểu các con số có ý nghĩa gì và, nếu có, cần làm gì về chúng.
Giữ cho các bảng điều khiển trung thực. Kiềm chế việc trình bày chọn lọc những số liệu đẹp mắt hoặc suy diễn quan hệ nhân quả từ mối tương quan. Dữ liệu nhân sự hướng dẫn việc phán đoán; nó không thay thế phán đoán, và việc phóng đại những gì con số chứng minh sẽ làm suy giảm uy tín.
Chất lượng dữ liệu và GDPR
Báo cáo chỉ tốt khi dữ liệu nền tảng tốt. Nếu hồ sơ không đầy đủ hoặc không nhất quán, không có mức độ trực quan hóa nào có thể làm cho kết luận trở nên đáng tin cậy. Đầu tư vào dữ liệu sạch, được nhập nhất quán — lý tưởng là từ một hệ thống duy nhất thay vì các bảng tính rải rác — sẽ đem lại lợi ích cho mọi báo cáo bạn tạo ra.
Báo cáo phải tôn trọng các nguyên tắc bảo vệ dữ liệu. Chỉ sử dụng lượng dữ liệu cá nhân tối thiểu cần thiết, tổng hợp và ẩn danh khi có thể, giới hạn quyền truy cập cho những người thực sự cần, và minh bạch với nhân viên về cách dữ liệu của họ được dùng để đưa ra quyết định. Phân tích âm thầm lập hồ sơ cá nhân mà không có cơ sở pháp lý và biện minh rõ ràng đi kèm rủi ro GDPR thực sự.
