İnsan kaynaklarında veri analitiği nedir? Kapsamlı rehber

Çok yönlü bir İK departmanını yönetirken, kritik kararlar almak için sadece içgüdülere veya arka plan olmadan yapılan tahminlere güvenmek mümkün değildir. Bilinenin aksine insan kaynakları da pazarlama veya satış departmanları gibi metriklere ve ölçümlere dayandırılabilir.

Yazıdan öne çıkanlar 📌

• Veriyle İK'nın buluşması geç oldu ama güç olmayacak. İK analitiği, insan kaynaklarına matematiksel bir dönüşüm getirerek, organizasyonların çalışanlarını daha etkili bir şekilde yönetmelerine ve iş sonuçlarını iyileştirmelerine olanak tanıyor.
• Geleceği tahmin etme gücü şirketlere rekabet avantajı sağlayacak. İK analiği geçmiş verilere dayanarak gelecekteki eğilimleri öngörebilme yeteneğiyle, organizasyonlara daha etkili bir iş gücü planlaması ve stratejik karar alma imkanı sunuyor.
• İK'nın yeni kahramanı diyebilir miyiz? İK analitiği, geleneksel İK yönetiminin ötesine geçerek, veriye dayalı kararlarla işe alım, yetenek yönetimi ve çalışan bağlılığı gibi kritik alanlarda öncü bir rol üstleniyor.

İK analitiği, çalışan devir hızı, verimlilik ve memnuniyet gibi önemli alanlarda insan kaynaklarını analiz etmek ve yorumlamak için veri ve istatistiksel yöntemler kullanır. Bu güçlü araç, iyileştirme alanlarını belirlemenize, gelecekteki eğilimleri tahmin etmenize ve yetenek yönetimi stratejilerinizi optimize etmenize yardımcı olur.

Bu yazımızda İK analitiği ile ilgili tüm bilmeniz gerekenleri ve şirketinize sağlayacağı avantajları detaylı bir şekilde işledik. En temel soruya yanıt vererek başlayalım.

İK analitiği nedir?

İK analitiği, insan kaynakları alanında veri odaklı kararlar almak için veri analitiği ve istatistiksel yöntemlerin kullanılmasıdır. İK analitiği, bir organizasyondaki çalışanlarla ilgili veri toplama, işleme, analiz etme ve yorumlama yoluyla insan kaynakları süreçlerinin etkinliğini artırarak stratejik karar alma süreçlerine katkıda bulunur.

İK analitiği veya insan kaynakları veri analitiği organizasyonların iş akışı içinde hemen fark edilmeyen eğilimleri ve birbirini takip eden örüntüleri/motifleri belirlemelerine olanak tanıyan bir araçtır. 

İK analitiği, personel performansını değerlendirmek, yetenekleri belirlemek, işe alım sürecini optimize etmek, çalışan memnuniyetini ölçmek, devir oranlarını azaltmak gibi birçok alanda kullanılabilir. Bu süreçte, büyük veri analitiği, yapay zeka, makine öğrenimi gibi gelişmiş teknolojiler kullanılarak, insan kaynaklarıyla ilgili verilerden anlamlı, ölçülebilir ve üzerine aksiyon alınabilir bilgiler elde edilir.

İK analitiğinin 3 temel avantajı

‍Veriye dayalı karar alma: İK analitiği organizasyonların yalnızca içgüdülere veya öznel değerlendirmelere güvenmek yerine veri ve içgörülere dayalı olarak bilinçli kararlar almasını sağlar. Organizasyonlar İK verilerini analiz ederek, çeşitli İK süreçleri ve sonuçları hakkında değerli içgörüler sunan örüntüler, eğilimler ve ilişkileri belirleyebilirler.

‍İyileştirilmiş işe alım ve tutundurma: İK analitiği, işe alım ve tutundurma çabalarını önemli ölçüde iyileştirir. Organizasyonlar işe alım süreçleri ile ilgili verileri analiz ederek, yüksek performanslı adayları çekmek ve işe almak için hangi kaynak kanallarının, değerlendirme yöntemlerinin veya seçim kriterlerinin en etkili olduğunu belirleyebilirler.

‍Geliştirilmiş iş gücü planlaması ve performans yönetimi: İK analitiği, iş gücü eğilimleri, beceri boşlukları ve performans ölçütleri hakkında içgörüler sağlayarak, organizasyonların gelecekteki iş gücü ihtiyaçları için proaktif bir şekilde planlama yapmalarını sağlar.

İK analitiğinin bu faydaları, daha etkili İK yönetimi, İK uygulamalarının organizasyonel hedeflerle uyumlu hale getirilmesi ve nihayetinde daha iyi iş sonuçlarına katkı sağlar.

İK analitiği örnekleri

‍Çalışan devir oranı

Bir çalışanın başka bir organizasyona katılmak için ayrılması, işveren için ideal bir senaryo değildir hatta zaman ve kar kaybı açısından da pahalı bir durumdur. Bunun sürekli bir sorun haline gelmesini önlemek için, organizasyonların devirle ilgili genel nedenleri ve eğilimleri anlamaları gerekir. İK analitiği, çalışan bağlılık düzeyleri, çalışan memnuniyet endeksi, ayrılık görüşmeleri gibi topladığı verilerle İK uzmanlarının devir oranlarını yakından incelemesine olanak tanır.

Under Armour, çalışan devir hızını azaltmak için İK analitiği kullanarak devir hızının arkasındaki başlıca nedenleri inceledi. Böylece farklı lokasyonlarındaki ayrılıkları tahmin edebildiler ve önümüzdeki altı ay içinde 5.000 çalışanın 500'ünün istifa edeceğini öngördüler. Belirlenen ayrılık nedenleriyle, Under Armour, teşvik ve ödüller de dahil olmak üzere gelişmiş insan kaynakları stratejileri ile çalışanlarını tutma çabalarını iyileştirebildi. Bu müdahalelerle, çalışan devir hızı oranı ilk tahminin %50 altında gerçekleşti.

💡 İK analitiği ile yapabilecekleriniz

• Çalışanların neden ayrıldığını gösteren trendleri ve örüntüleri belirlemek için geçmiş çalışan devir verilerini toplama ve analiz etme
• Çalışan verimliliği ve bağlılık örüntülerini toplamak ve analiz etmek için veri toplama ve çalışanların iş memnuniyet oranlarını anlamak
• İstifa edebilecek çalışanları izlemek için öngörü modeli oluşturma
• Çalışanların iş ortamını ve bağlılık seviyelerini iyileştirmek için tutma stratejileri geliştirme ve kararlar alma

Çalışan işe alımı

İK ekipleri, organizasyonun performans gereksinimlerine ve güncel endüstri trendlerine uygun doğru beceri ve özelliklere sahip adayları sürekli olarak arar. Ancak, günlük olarak onlarca öz geçmişi gözden geçirme, kısa listeleme ve temel bilgilere dayalı işe alım kararları verme, potansiyel adayları gözden kaçırma riski taşıyan bir iş yüküdür.

Yetenek edinimi, İK analitiğinin değerli içgörüler sağlayabileceği önemli bir alan olarak, işe alım sürecini iyileştirmeye, işe alımların kalitesini artırmaya ve işe alım maliyetlerini azaltmaya yardımcı olur.

💡 İK analitiği ile yapabilecekleriniz

• İK teknolojisi ve beceri verilerini kullanarak doğru insanları çekmek için daha iyi iş ilanları yazmaya yardımcı olma
• Zaman ve kaynakları korumak için ziyaret edilecek veya iş birliği yapılacak üniversitelerin listesini daraltmaya yardımcı olma
• Aşırı işe alım veya eksik işe alım dönemleri hakkında geçmiş veri sağlayarak, organizasyonların etkili uzun vadeli işe alım planları geliştirmesine yardımcı olma
• İşe alım uzmanlarının iş ilanlarını nerede yayınlamaları gerektiğini belirleme
• Mevcut en iyi performans gösteren çalışanlarla benzer niteliklere sahip adayları belirleme
• Bir bölgeye göre işe alım maliyetlerini karşılaştırma

İş gücü planlaması

İK profesyonelleri doğru çalışanları bulma ve tutundurma konusunda yeni zorluklarla karşı karşıya kaldıkları için iş gücü planlaması hiç olmadığı kadar önemli bir hale geldi. Stratejik iş gücü planlaması, önce organizasyonun gereksinimlerini ve şirket için yetenek sonuçlarını anlamayla başlar, ardından yetenek boşluk risklerini, yetenek talebini ve yetenek arzını ölçer.

💡 İK analitiği ile yapabilecekleriniz

• Eğitim programları oluşturmak için beceri boşluğu analizi yapma, en iyi alanları belirleme 
• İş gücü arz ve talebini analiz etme, tahmin etme ve planlama yapma
• CFO'ların yetenek boşluklarını, tükenme durumunu veya yüksek devir seviyelerini belirlemesi için performans yönetimi, kıdem ve maaş verileri sağlama
• İK’nın mevcut iş gücü koşullarını değerlendirmesine ve çalışan bağlılığını, memnuniyetini ve tutundurma oranlarını artırmak için bir plan oluşturmasına yardımcı olacak çalışan bağlılık veya memnuniyet anketi verileri sağlama
• Daha iyi iş gücü yönetimi için performans yönetimi verileri, finansal veriler, demografik veriler, çalışan hareketleri ve eğitim geçmişi sağlama

Çalışan performansı

Büyümenin üstesinden gelmek için şirketler, çalışan performansını iyileştirmeli, iş gücünü değerli varlıklara ve yüksek performanslı ekip üyelerine dönüştürmelidir. İK analitiği, İK ekiplerine çalışan bağlılığı ve genel performans hakkında içgörüler sağlar ve etkilerini iyileştirmenin yollarını keşfetmelerine yardımcı olur.

💡 İK analitiği ile yapabilecekleriniz

• İş gücü verilerini temel girdi olarak kullanarak işletme üretkenliğini sürdürmek için performans tahmini yapma ve faydalar sağlama
• Çalışan verilerinden elde edilen içgörülerle daha iyi performans gösterenleri belirleme ve onları ödüllendirme
• Karar alma için doğru ve işlenebilir içgörüler sağlama
• Doğrudan veya dolaylı olarak çalışan performansını etkileyen bağlılık etkinliklerini belirleme
• İK değerlendirme ve performans verilerini halef planlaması için kullanma (terfi, transfer vb.)

İK analitiğinin 4 türü

İK analitiği, her ölçekten organizasyon için giderek daha önemli hale gelen ve hızla büyüyen bir alandır. İK analitiğini kullanarak, organizasyonlar iş gücü hakkında değerli içgörüler elde edebilir ve yetenek yönetimi stratejilerini optimize etmek için veriye dayalı kararlar alabilirler. 

Tanımlayıcı analitik

Tanımlayıcı analitik, geçmişte neler olduğunu anlamak için tarihsel verilerin analiz edilmesini içeren bir İK analitiği türüdür. Çalışan devir hızları, devamsızlık veya iş gücü demografisi gibi eğilimleri belirlemeye yardımcı olan verileri özetler.

Tanımlayıcı analitik, İK profesyonellerinin geçmiş yıllarda toplanan büyük miktardaki veriden anlam çıkarmalarına ve iyileştirme alanlarını belirlemelerine yardımcı olan önemli bir araçtır. Tanımlayıcı analitik kullanılarak İK profesyonelleri şu gibi sorulara cevap verebilirler: 

• Geçen yıl kaç kişi işe alındı? 
• Belirli bir iş rolü için ortalama maaş neydi? 
• Kaç çalışan organizasyondan ayrıldı?
• Devamsızlık oranlarımız ne durumda?

Tanımlayıcı analitik, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeye ve iş gücü performansını optimize etmek için stratejiler geliştirmeye yardımcı alan daha gelişmiş analitik türlerine bir temel sağlar.

ℹ️ Descriptive analytics

Tanısal analitik

Tanısal analitik, iş gücü problemlerinin kök nedenini belirlemek için geçmiş olayların tanımlayıcı analizinin ötesine geçen bir İK analitiği türüdür. İş gücü verilerindeki belirli trendlerin veya örüntülerin neden oluştuğunu belirlemek için verilerin analiz edilmesini içerir. Tanısal analitik geçmiş verilerin incelenmesiyle, neden belirli olayların geçmiş yıllarda meydana geldiğini ve bunların meydana gelmesine neyin katkıda bulunduğunu anlamaya yardımcı olur. Örneğin tanısal analitik yüksek devir oranlarınız hakkında; 

• Devir hızının belirli departmanlarla veya iş rolleriyle ilişkili olup olmadığını,
• Durumun yetersiz yönetim, kariyer gelişim fırsatlarının eksikliği veya sınırlı refah olanaklarından kaynaklanıp kaynaklanmadığını ortaya çıkarır. 

Tanısal analitik, pürüzler ciddi problemler haline gelmeden önce İK profesyonellerinin iş gücü sorunlarını tanımlamasına ve ele almasına yardımcı olan değerli bir araçtır. Temel nedenler belirlendikten sonra, İK profesyonelleri bu sorunları ele alabilir ve çalışanların istihdamını ve bağlılığını artırmaya yönelik etkili çözümler geliştirebilir.

ℹ️ Diagnostic analytics

Öngörüsel analitik

Öngörüsel veya tahminsel analitik, geçmiş verileri analiz etmek ve gelecekteki sonuçları tahmin etmek için istatistiksel algoritmalar, tahmin yöntemleri ve makine öğrenme tekniklerini kullanan bir İK analitiği türüdür. İş gücü verilerinde örüntüleri ve eğilimleri belirlemeyi ve bu bilgileri kullanarak gelecekteki iş gücü davranışları hakkında tahminler yapmayı hedefler.

Bu yöntemi organizasyonunuzda gelecek yıl hangi çalışanların (en olası) ayrılacağını tahmin eden modeller geliştirmek için kullanılabilirsiniz. Benzer şekilde, öngörüsel analitik, hangi çalışanların en olası olarak terfi edeceğini belirlemek için de kullanılabilir. 

Örneğin Google işe alım çabalarında maliyetleri azaltmak ve işe alım sürecini kısaltmak için tahminsel analitiği benimsemiştir. Google daha önce adayların 15 - 25 tura kadar mülakat ve testlere katlanmasını gerektiriyordu. Ancak, işe alım sürecinin analizi, başarılı adayların sadece dört mülakattan sonra %86 güvenilirlikle tahmin edilebileceğini ortaya koydu. Bu, başvuru sahiplerini etkili bir şekilde değerlendirmek için gereken saat ve personel sayısını azalttı. Ayrıca, Google reddedilen öz geçmişleri analiz eden bir algoritma oluşturdu ve başka bir açık pozisyon için potansiyel adayları kaynak olarak kullanmaya başladı.

İK profesyonelleri öngörüsel analitiği kullanarak, işe alım ve tutma çabalarını iyileştirebilir, iş gücü planlamalarını optimize edebilir ve nihayetinde işletme başarısını daha yüksek seviyelere taşıyabilirler.

ℹ️ Predictive analytics

Reçeteli analitik

Reçeteli analitik diye çevirebileceğimiz bu tür İK profesyonellerinin iş gücünü optimize etmek ve olumsuz durumları engellemek için alabilecekleri eylemleri önermek için veri, algoritmalar ve makine öğrenme tekniklerini kullanır. Öngörüsel analitikten daha öteye giderek, olası olumsuz olayların ne olacağını değil, bunların gerçekleşmesini önlemek için neler yapılması gerektiğini önerir. Bu yöntem metaforik bir ifadeyle, belirli bir hastalığın ortaya çıkmasını önlemek için koruyucu ilaçlar veren bir doktorun reçetesine benzer. 

Örneğin, bir şirket yüksek çalışan devir hızı yaşamaya başlarsa, öneri analitiği çalışan devir hızının artmaması için belirli stratejiler önerir. Çalışan bağlılığını artırmak, eğitim ve geliştirme programlarını iyileştirmek veya daha iyi faydalar sağlamak gibi duruma özel öneriler sunar. 

ℹ️ Prescriptive analytics

5 adımda İK analitiği

‍Adım 1: İnsan analitiği ile ele alınacak sorunu tanımlamanın ilk adımı, organizasyonun ulaşmaya çalıştığı iş hedeflerini belirlemektir. Bu, çalışanların tutundurma oranını, üretkenliği veya müşteri memnuniyetini artırmak gibi hedefler olabilir.

Adım 2: İş hedefleri belirlendikten sonraki adım, organizasyonun bu hedefleri başarma yeteneğini etkileyebilecek İK ile ilgili herhangi bir zorluk veya fırsatı belirlemektir. Bu düşük çalışan bağlılığı, yüksek devir hızı veya iş gücünde çeşitlilik eksikliği gibi konular olabilir.

Adım 3: İK ile ilgili zorlukları veya fırsatları belirledikten sonraki adım, sorunu daha spesifik bir şekilde tanımlamaktır. Bu sorunun kök nedenlerini belirlemeyi, sorunun kapsamını tanımlamayı ve sorunla ilgili bilgi toplamak için kullanılacak veri kaynaklarını belirlemeyi kapsar.

Adım 4: Sorun tanımlandıktan sonraki adım, sorunu ele almak için gereken veriyi belirlemektir. Bunun için kullanılacak belirli veri kaynaklarını (performans değerlendirme sonuçları, anket verileri veya demografik veriler gibi) ve toplanacak veri türlerini (nicel veya nitel veriler gibi) belirlemeniz gerekir.

Adım 5: Sorunu ele almak için gereken verileri belirledikten sonraki adım, veriyi toplama ve analiz etme planı oluşturmaktır. Bu veriyi toplamak ve analiz etmek için kullanılacak araçları ve teknikleri (veriyi toplamak ve analiz etmekten sorumlu personeli de içerebilir) belirlemeyi içerir. Peki ya sonrası?

• Veri toplama: İK sistemleri, performans yönetimi yazılımları, çalışan anketleri ve harici kaynaklar gibi çeşitli kaynaklardan ilgili verileri  (çalışan demografisi, performans ölçütleri, eğitim kayıtları, bağlılık anketleri vb.) toplayın.
• Veri hazırlığı: Toplanan verileri temizleyin ve düzenleyin, veri entegrasyonu ve analiz için uygun hale getirin.
• Veri analizi: Verilerdeki örüntüleri, ilişkileri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için analitik teknikler uygulayın. Teknik tercihinize göre istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve öngörüsel modelleme kullanabilirsiniz. 
• Yorum ve içgörüler: Veri analizinin sonuçlarını analiz edin ve anlamlı içgörüler çıkarın. Bu içgörüler, İK profesyonellerinin İK süreçlerini ve sonuçlarını iyileştirmek için veriye dayalı kararlar almasına ve önerilerde bulunmasına yardımcı olacaktır.
• Bulguları iletme: Bulguları İK yöneticileri, üst düzey yöneticiler ve departman yöneticileri gibi paydaşlara açık bir şekilde sunun. Sonuçları ve etkilerini etkili bir şekilde iletmek için görselleştirmeler ve hikaye anlatımı tekniklerini kullanın.
• Eylem planı ve uygulama: Analitikten elde edilen içgörülere dayanarak eylem planları geliştirin. Bulgulara dayalı olarak değişiklikleri veya müdahaleleri uygulamak için ilgili paydaşlarla iş birliği yapın. 
• İzleme ve değerlendirme: Uygulanan değişikliklerin etkisini sürekli olarak izleyin ve temel İK ölçütlerini takip edin. Müdahalelerin etkinliğini değerlendirin ve gerektiğinde ayarlamalar yapın.

İK analitiği sürekli bir süreçtir ve organizasyonların faydaları maksimize etmek için veriye dayalı karar alma kültürü geliştirmeleri önemlidir. 

İK analitiğini manuel takip edemem diyorsanız…

Sizi Peopleoma ile tanıştıralım. Peopleoma, şirketinizle ilgili tüm İK verilerini güncel olarak tek platformda toplayarak takip ve analiz etmenizi sağlayan yapay zeka destekli bir insan kaynakları analitiği platformudur. 

Peopleoma farklı insan kaynakları platformları ile kolayca entegre olur. Platformlardaki ve manuel olarak tutulan tüm verileri dakikalar içerisinde sisteme ekler. İK departmanlarının zaman kaybını ortadan kaldırmak için birleştirdiği bu verileri temizler ve raporlamaya hazır hale getirir. 

Verileri gerçek zamanlı analiz etmek ve aksiyona dönüştürmek içinse Peopleoma’nın içinde barındırdığı yapay zeka temelli dijital veri uzmanı, tüm gün boyunca bir insan kaynakları profesyoneli gibi şirket verilerini ve KPI’ları analiz eder. 

Analiz sonuçlarını ise kullanıcılarına öneri, acil durum, dikkat edilmesi gerekenler gibi kategorilere ayırarak aksiyona hazır hale getirir. Geçmiş verileri analiz ederek gelecekle ilgili değerli içgörüler paylaşır. Böylece şirketlerin kararlarını ve aksiyon planlarını tamamen veri odaklı almalarını sağlar.

Peopleoma ile yapabileceklerinizi öğrenmek için hemen ücretsiz demo talebi oluşturun.