בלי אנשים, חברות ועסקים הם כלום ושום דבר. אנשים עם המיומנויות והכישורים הנכונים הם אלה שעושים את ההבדל ומספקים לחברות את היתרון התחרותי הנדרש להן כדי להצליח בהווה ובעתיד. לכן, חברות צריכות למצוא ולגייס את האנשים הנכונים ולשמר אותם בארגון.
בהתחשב בכך, יש חשיבות רבה ללימודי ניהול המציידים את המנהלים העתידיים בשיטות ניהול עדכניות ומודרניות. שימוש נכון בנתונים ויישום כלי ניתוח עדכניים מאפשרים להפוך את הנתונים לתובנות שהן קריטיות לשגשוג העסק.
דוגמאות
הנה כמה דוגמאות שמלמדות כיצד איסוף וניתוח נתונים מספקים תובנות מדהימות, ולעתים גם בלתי צפויות:
- אחד הבנקים הצליח לצמצם בחצי את עלויות הצוות באחד התחומים, על ידי ניתוח ביצועי הצוות שגויס מאוניברסיטאות שונות. בעבר, הבנק האמין שהאנשים עם הביצועים הטובים ביותר יהיו בוגרי האוניברסיטאות היוקרתיות ביותר. אלא שמועמדים מאוניברסיטאות לא יוקרתיות גברו על המועמדים המובילים מהאוניברסיטאות היוקרתיות. תובנה מסוג זה מאפשרת לכול חברה לגייס את הטאלנטים הנכונים בפחות כסף, כי בוגרי האוניברסיטאות היוקרתיות נוטים לדרוש שכר התחלתי גבוה יותר.
- חברה קמעונאית שחיפשה מועמדים מתאימים לתפקידים שונים השתמשה בניתוח רשתות המדיה החברתית בשילוב עם כלי ניתוח אחרים. ניתוח פרופילי המדיה החברתית איפשר לחברה לחזות במדויק את רמת האינטליגנציה ואת רמת היציבות הרגשית של המועמדים הפוטנציאליים.
- אחת החברות ביקשה לגייס עובד מוכוון אישית שמסוגל לנקוט ביוזמות משלו. ניתוח מערכים שונים של נתונים על סוג האנשים אותם ניסתה החברה לגייס ואלה שהיא רצתה להימנע מהם – העלה שסוג הדפדפן שבו השתמשו למילוי הבקשה לעבודה היה מנבא חזק של המועמד המתאים. אותם מועמדים שהשתמשו בדפדפנים שלא הותקנו במחשבים שלהם מראש, והיו צריכים להתקין אותם בנפרד (כמו Chrom או Firefox) נטו להתאים יותר עבור התפקיד הספציפי.
- אחת הרשתות הקמעונאיות מסוגלת כעת להשתמש בנתונים כדי לחזות כיצד מרכיבים מרכזיים במעורבות הצוות יכולים להשפיע על הביצועים התפעוליים שלהם, על שביעות רצון הלקוחות ובסופו של דבר על הביצועים הפיננסיים. יתרה מכך, החברה מסוגלת גם לחזות באיזו מידה יכולים מרכיבים ספציפיים בשביעות הרצון של העובדים, להניע גידול מסוים בהכנסות, לפי מטר מרובע, בחנויות של החברה.
- אחת החברות גילתה שאנשי מכירות בעלי עבר פלילי שעבדו במוקד הטלפוני, הציגו ביצועים טובים יותר מאלה שהיו ללא עבר פלילי. בנוסף, אנשי מכירות עם קשרים רבים יותר בפייסבוק, הניבו ביצועים גרועים בהשוואה לאלה עם קשרים מעטים.
- אחד הארגונים השתמש בכלי ניתוח כדי לסרוק ולנתח את תכני הדוא״ל ששולחים חברי הצוות, ואת הפוסטים שהם מעלים במדיה החברתית, בפייסבוק או בטוויטר. כלים אלה מאפשרים לארגון להבין במדויק את רמות המעורבות של הצוות, כך שהם יכולים לוותר על סקרי הצוות המסורתיים.
נתונים רבים יותר מאי פעם
למחלקת משאבי אנוש, לדוגמה, יש כבר היום נתונים רבים, כולל: נתוני גיוס, נתוני התקדמות בקריירה, נתוני הכשרה, נתוני היעדרות, נתוני פריון, נתוני שביעות רצון של הצוות, פרופילי כישורים ופיתוח אישי.
בנוסף למערכות נתונים מסורתיות אלה, ניתן היום לאסוף נתונים אחרים שלא היו זמינים קודם, כמו: צילום עובדים במצלמות מעגל סגור, צילומי מסך כשהצוות משתמש במחשבי החברה, סריקת נתונים מהמדיה החברתית, ניתוח תוכן של הדוא״ל ואפילו ניתור ושימוש בנתונים המגיעים מחיישני המיקום הגיאוגרפי המותקנים בטלפונים החכמים הארגוניים.
האתגר היום הוא לקבוע אילו נתונים יכולים להשפיע על ביצועי החברה שלכם ואילו מהם יהיו באמת שימושיים. בינתיים, רק לאחוז קטן מהחברות יש מערכות משאבי אנוש שיכולות לספק די נתונים המאפשרים למדוד את רמת הביצוע של האסטרטגיה העסקית שלהן.
