Naar inhoud

Hr-analytics verbindt medewerkersgegevens met klantdata

Betrokken medewerkers identificeren zich met de organisatie en zijn bereid een hogere inspanning te leveren. Dit merken klanten en dat wordt vertaald in hogere loyaliteit en klantwaarde, zo zie ik steeds vaker. Door analyse uit te voeren op je human resources kun je de pareltjes in je medewerkersbestand vinden, maar toch wordt dit aspect nog onvoldoende meegenomen in pogingen om klantgericht te werken. Laat staan dat de hr-manager plaatsneemt aan de bestuurstafel.

Bijna twintig jaar geleden onderstreepten James Heskett en zijn collega’s met de introductie van de Harvard Service-Profit Chain (zie het schema hierboven, in Nederlandse vertaling) het belang van betrokken en gemotiveerde medewerkers[1]. Kern van het betoog: “Zonder gemotiveerde en betrokken medewerkers geen loyale klanten, zonder loyale klanten geen hoge klantwaarde.”

Sindsdien is er terecht veel aandacht besteed aan het meten van klantloyaliteit, met de wereldwijde acceptatie van de net promoter score (nps) als ‘het enige getal dat je nodig hebt’ als meest opvallende resultaat. Daarnaast nam, dankzij de ontwikkeling van geavanceerde datamining-technieken, de kennis over het klantgedrag toe en gaven de sociale media ons de inzichten die nodig zijn om onze klanten steeds beter op maat te kunnen bedienen.

In theorie althans. Gek genoeg zijn al deze ontwikkelingen een beetje voorbijgegaan aan de belangrijkste les die de Service-Profit Chain ons leert; namelijk dat klantgericht ondernemen begint met gemotiveerde en betrokken medewerkers. Dat is gek, want behalve dat betrokken medewerkers een belangrijke impact hebben op de klantbeleving en daarmee op de klantwaarde, toont het onderzoek, dat ten grondslag lag aan de ontwikkeling van de Service-Profit Chain, ook de volgende belangrijke zaken aan:

  • Het vervangen van medewerkers met meerdere jaren ervaring door goedkope krachten met minder ervaring leidt tot een aanzienlijke afname in verkopen;
  • Het kost een nieuwe medewerker minimaal vijf jaar om de relatie op een dusdanig peil te brengen dat de aanvankelijke acquisitie-investering begint te renderen;
  • Medewerkers die zeggen in staat te zijn om de klant optimaal te bedienen blijven langer.

Inzicht in de medewerker loont

Een aantal jaar geleden deed Google een uitgebreide analyse op het eigen medewerkersbestand. Door de informatie te koppelen aan andere relevante bronnen, zoals financiële informatie en klantwaardering, was Google in staat om bestaande medewerkers beter te matchen met de bedrijfsstrategie en nieuwe medewerkers met de juiste kenmerken te werven. Aan de hand van deze analyse kan het bedrijf medewerkers met een verhoogd risico op verloop identificeren en op de onderliggende factoren inspelen. Zoals één van de betrokken hr-managers het noemde[2]: “Getting inside people’s heads even before they know they might leave.”

Hiermee heeft Google de basis gelegd voor wat we vandaag hr-analytics noemen. Deze vorm van analyse is het equivalent van klantdata-analyse, maar dan voor medewerkers. Met behulp van aan het crm-domein ontleende analysetechnieken worden in het personeelsbestand relevante kenmerken, combinaties van kenmerken en patronen gezocht, die organisaties helpen de strategische doelen te bereiken. Denk bijvoorbeeld aan het bepalen van functieprofielen voor werving en selectie, het ontwikkelen van beter afgestemde persoonlijke ontwikkelingsplannen of het zoeken naar de best bij de organisatie passende competenties en vaardigheden van medewerkers.

Wat mij betreft gaat hr-analytics verder gaan dan dat. Echte toegevoegde waarde ontstaat pas door naar het verband tussen de relevante dimensies van een organisatie, medewerkers-, klanten en (klant)waarde te kijken. De verwarring is ontstaan doordat softwareleveranciers, zoals Oracle, tools gingen verkopen onder de noemer hr-analytics, waardoor het lijkt alsof die benaming alleen geldt voor het verzamelen van data en het visualiseren in dashboards. Eigenlijk vergelijkbaar met wat er is gebeurd in het crm-vakgebied.

Hoewel hr-analytics de data en visualisaties over bijvoorbeeld verloop, verzuim, tijd-tot-productiviteit en aannamekosten als uitgangspunt nemen, wordt gekeken hoe verband kan worden gelegd met klantwaarde, klanttevredenheid, medewerkersbetrokkenheid en omzet. Dan ontstaat inzicht in de business case voor medewerkerinvesteringen. Dat maakt de weg vrij voor een plaats voor de hr-manager aan de bestuurstafel.


[1] James Heskett et al., “Putting the Service-Profit Chain to Work”, Harvard Business Review, maart-april 1994

[2] Scott Morrison, “Google Searches for Staffing Answers”, Wall Street Journal, 19 mei 2009

Bron: Customer Talk
0

Reacties

Logo CustomerTalk

Cookie-instellingen

CustomerTalk maakt gebruik van cookies voor een optimale gebruikerservaring.

Graag vragen wij je toestemming voor het plaatsen van deze cookies.

Accepteren Meer informatie