Şirketlerin varoluş amaçlarına ulaşmalarındaki en büyük değer İNSAN. Çalışanı daha iyi tanıyan ve buna göre aksiyon alan şirketler “başarılı şirket” oluyor.
İnsan analitiği, çalışan verilerinin, istatiksel yöntemlerle analizi ve ileri analitik yöntemlerle modellenmesi yoluyla insan kaynakları ile ilgili problemlere veriye dayalı çözümler sağlamaya çalışır. Çalışanın iç görüler ve varsayımlar üzerinden değil; ürettiği tüm veri hareketleri ile analiz edilmesi, insan kaynakları yöneticilerinin alışılagelmiş iç görüsel karar alma alışkanlıklarının değiştirilmesi için önemli bir fırsat sunar. İnsan analitiğinin (People Analytics) kullanımı ile İK’nın sağladığı faydanın daha görünür olması ve tüm insan kaynakları süreçlerindeki stratejik ve operasyonel kararların veriye dayalı olarak alınması mümkün. İnsan kaynakları yönetimi analitik yöntemleri kullanarak; Verileri kullanarak daha bilinçli ve verimliliği artıran kararlar verebiliyor, Aksiyonları için vakalar oluşturabiliyor, Aksiyonların etkinliğini test edebiliyor, Operasyonel iş ortağından taktiksel hatta stratejik ortak hareket etmeye başlanıyor. İnsan analitiği (People Analytics) ile kritik insan kaynakları problemlerini rasyonel cevaplar vermek mümkün: Doğru yeteneği işe almak, Yetersiz performans gösterilen alanları/kişileri belirleyebilmek, Hangi çalışanın yüksek potansiyele sahip olduğunu bilmek, Çalışanı nasıl motive edeceğine karar vermek, çalışanı dahil etmek ve geliştirmek.
KoçSistem İnsan Kaynağı Yönetiminde İnsan Analitiği… KoçSistem İnsan Kaynağı Yönetimi’nde, dijitalleşme yolculuğunda gerek stratejik insan kaynağı kararlarında gerekse operasyonel süreçlerinde veriye dayalı karar verme kültürünün gelişmesi için analitik çalışmaların son derece kritik olduğunu düşünüyoruz. KoçSistem İnsan Kaynakları, “Entegre Dijital Süreçler ve Sürdürülebilir Analitik”, (Integrated Digital Processes & Sustainable Analytics) hedefiyle çıktığı bu yolculukta, Türkiye’de ilk defa yüksek doğruluk ile çalışanların işten ayrılmaları risklerinin tahminlemesini yaparak, olası ayrılma nedenleri ışığında önleyici aksiyon çalışmalarına yenilikçi bir boyut katmıştır. KoçDigital ve KoçSistem İnsan Kaynakları iş birliği ile yapılan işten ayrılma tahminleme projesi ile artık yeteneklerin ayrılma risklerini önceden tahmin etmek ve buna yönelik aksiyonlar almak mümkün. Nasıl Başladık… KoçSistem’de İnsan Kaynakları Analitik (HR Analytics) yol haritasının ilk adımı; üst yönetim ile İnsan Kaynakları Analitik stratejisini ve “İnsan Kaynakları’nda Katılımcı Çalışan ve Analitik ile Etkili Şirket Yaratma” (Create Engaged Employee & Effective Company with Analytics in HR) vizyonunu belirlemek olmuştur. Belirlenen bu vizyon ve stratejiyi ekiplere yaymak ve bu konudaki farkındalığını artırmak için tüm İnsan Kaynakları ekibine analitik eğitimi düzenlenmiştir. Eğitimlerin ardından yapılan atölye çalışmalarında, insan kaynaklarında analitik perspektif ile katma değer yaratılabilecek 10 örnek belirlenmiş, bunlar içerisinde yapılan önceliklendirme sonucu “İşten Ayrılma Tahminleme” Ayrılma Tahminleme çalışmasına başlama kararı alınmıştır.
İhtiyacımız olan neydi? Rekabetin yüksek ve bilginin en büyük sermaye olduğu teknoloji sektöründe yetişmiş iş gücünün kaybı şirketlerin pazardaki rekabet gücünü bile etkileyebilecek zararlar verebilir. Ayrıca ayrılmalar, insan kaynakları bütçelerinde ayrılan kişinin yerini doldurmak için ek işe alım, işe yerleştirme ve eğitim maliyetleri doğurur. Bu nedenle yüksek performanslı ve potansiyel çalışanların ayrılma risklerini öngörmek ve gerekli aksiyonları almak, işten ayrılmaları engellemek, şirketlerin maliyetlerini düşürmelerine ve entelektüel sermayelerini korumalarına yardımcı oluyor. Bu perspektifle KoçSistem’in beklenmeyen işten ayrılma oranını yüzde 2 seviyesinde azaltılması hedeflendi.
Nasıl yaptık? Proje KoçSistem İnsan Kaynakları Süreç Sorumluları (işe alım, performans, eğitim, özlük, iç iletişim) ve KoçDigital Veri Bilimci uzmanlarından oluşan bir ekip tarafından “Çevik” (Agile) yönetim metodolojisi ile hayata geçirildi. İnsan Kaynakları verilerinin farklı sistemlerde saklanıyor olması ve manuel süreçlerin çokluğu, analitik çalışmaların tekrarlanabilirliğini zorlaştırmaktadır. Projede bu zorluğu aşabilmek için çalışanın KoçSistem içerisindeki yolculuğunu kapsayan tüm veriler kurulan bir analitik Datamart’da birleştirildi. Eğitimden ücrete, izinden performans ve yetenek yönetimine kadar tüm insan kaynakları süreçlerinden gelen ve düzenli olarak güncellenen bu verilere, çalışanın deneyimi açısından kritik olabilecek dış veriler de eklendi. Bu sayede artık veri toplama işlemi olmadan otomasyon ile mevcut modele veri akıp kişinin ayrılma risk seviyesi anlık olarak görüntülenebilmektedir. Günlük olarak güncellenen bu verilerden türetilen 60’a yakın değişkenle oluşturulan makine öğrenmesi modeli, yüzde 89 doğrulukla çalışıyor ve çalışanların ayrılma riskini hesaplıyor. Model aynı zamanda ayrılma kararı üzerinde etkili olan faktörleri bir etki analiziyle görüntülenmesini de sağlıyor. Böylece İnsan Kaynakları yönetiminin hangi alanlarda aksiyon alması gerektiği netleştirilmiş oluyor. Tüm elde edilen sonuçlar hazırlanan İnsan Kaynakları Analitik (HR Analytics) “dashboard”u ile, İnsan Kaynakları yönetimin ve tüm iş yöneticilerinin kullanımına sunuldu. Hazırlanan ekranlar aracılığıyla yöneticiler kendilerine bağlı çalışanların risk durumlarını görüp buna göre aksiyonlarını planlayabiliyorlar.
İnsan Kaynakları Aksiyonları KoçSistem’de en yüksek risk grubundan başlamak üzere ayrılma riski olan potansiyel çalışanlar ile 1 ay içerisinde ilgili İK İş Ortağı ve yöneticisi ile birebir görüşmeler yapılarak yakın takibe alınıyor. Çalışanın riskli çıkmasına sebep olan ana faktörlere yönelik çalışana dokunan iyileştirici aksiyonlar hayata geçiriliyor. Birebir görüşmelerde ayrılma riski doğrulandığı durumda, çalışanı elde tutabilmek amacıyla İK aksiyonlarıs alınmaya başlanıyor. Bu aksiyonlar üst Yönetim görüşmeleri ile desteklenmekte ve aynı zamanda potansiyel çalışanı Koç Grubu’nda tutabilmek adına da, Koç Kariyerim üzerinden rotasyon yönlendirmeleri yapılarak kariyer yoluna destek verilmektedir