People analytics strategy adalah pendekatan terstruktur dalam menggunakan data karyawan untuk membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Di era digital ini, perusahaan-perusahaan yang cerdas menyadari bahwa aset terpenting mereka adalah sumber daya manusia (SDM). Memahami dan mengoptimalkan kinerja SDM adalah kunci untuk mencapai keunggulan kompetitif. Strategi people analytics yang efektif memungkinkan organisasi untuk menggali wawasan mendalam dari data karyawan, mulai dari rekrutmen hingga retensi, yang pada gilirannya dapat meningkatkan produktivitas, mengurangi biaya, dan meningkatkan kepuasan karyawan.

Mengapa People Analytics Strategy Penting?

Dalam lingkungan bisnis yang dinamis dan kompetitif, organisasi membutuhkan cara untuk membuat keputusan yang lebih tepat berdasarkan fakta, bukan hanya intuisi. Strategi people analytics memungkinkan hal ini dengan menyediakan data yang akurat dan relevan untuk mendukung pengambilan keputusan di berbagai bidang HR.

Sebagai contoh, dalam proses rekrutmen, people analytics dapat membantu mengidentifikasi sumber kandidat terbaik, memprediksi kesuksesan kandidat, dan mengurangi bias dalam proses seleksi. Dengan menganalisis data dari aplikasi lamaran, hasil tes, dan wawancara, perusahaan dapat mengidentifikasi karakteristik kandidat yang paling mungkin berhasil dalam peran tertentu.

Selain itu, people analytics juga berperan penting dalam manajemen kinerja. Dengan melacak dan menganalisis data kinerja karyawan, manajer dapat mengidentifikasi area di mana karyawan membutuhkan dukungan tambahan, serta mengidentifikasi karyawan berkinerja tinggi yang layak mendapatkan pengakuan dan promosi. Hal ini dapat meningkatkan motivasi karyawan dan mengurangi tingkat turnover.

Membangun People Analytics Strategy yang Efektif

Membangun strategi people analytics yang efektif membutuhkan perencanaan yang matang dan komitmen dari seluruh organisasi. Berikut adalah beberapa langkah penting yang perlu dipertimbangkan:

1. Definisikan Tujuan Bisnis: Langkah pertama adalah mengidentifikasi tujuan bisnis spesifik yang ingin dicapai melalui people analytics. Misalnya, apakah perusahaan ingin mengurangi tingkat turnover karyawan, meningkatkan produktivitas, atau meningkatkan kepuasan karyawan? Tujuan-tujuan ini akan memandu pengumpulan dan analisis data.

2. Kumpulkan Data yang Relevan: Setelah tujuan bisnis ditetapkan, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data yang relevan. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, termasuk sistem HRIS (Human Resource Information System), survei karyawan, data kinerja, dan data eksternal seperti data pasar tenaga kerja. Pastikan data yang dikumpulkan akurat, lengkap, dan terintegrasi.

3. Pilih Alat Analitik yang Tepat: Ada berbagai macam alat analitik yang tersedia untuk membantu organisasi menganalisis data karyawan. Pilihlah alat yang sesuai dengan kebutuhan dan anggaran perusahaan. Beberapa alat analitik populer termasuk software statistik, platform visualisasi data, dan platform pembelajaran mesin. Pertimbangkan juga untuk menggunakan jasa software house terbaik untuk membantu membangun solusi analitik yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan.

4. Kembangkan Kemampuan Analitik: Agar strategi people analytics berhasil, organisasi perlu mengembangkan kemampuan analitik di seluruh tim HR. Hal ini dapat dilakukan melalui pelatihan, mentoring, dan perekrutan analis data yang berpengalaman. Tim HR harus mampu memahami data, menganalisis tren, dan mengkomunikasikan temuan kepada pemangku kepentingan.

5. Implementasikan Wawasan dan Lakukan Evaluasi: Setelah data dianalisis dan wawasan diperoleh, langkah selanjutnya adalah mengimplementasikan wawasan tersebut ke dalam praktik HR. Misalnya, jika analisis menunjukkan bahwa karyawan yang menerima feedback reguler memiliki kinerja yang lebih baik, maka perusahaan dapat menerapkan program feedback formal. Setelah implementasi, lakukan evaluasi untuk memastikan bahwa inisiatif tersebut memberikan dampak yang diinginkan.

Contoh Penerapan People Analytics

• Prediksi Turnover Karyawan: Dengan menganalisis data karyawan yang telah meninggalkan perusahaan, seperti masa kerja, kinerja, dan kepuasan kerja, perusahaan dapat membangun model prediksi turnover. Model ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi karyawan yang berisiko tinggi untuk meninggalkan perusahaan, sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan pencegahan seperti memberikan kesempatan pengembangan karier atau meningkatkan kompensasi.

• Optimasi Program Pelatihan: People analytics dapat digunakan untuk mengevaluasi efektivitas program pelatihan. Dengan menganalisis data kinerja karyawan sebelum dan sesudah pelatihan, perusahaan dapat menentukan apakah program tersebut berhasil meningkatkan keterampilan dan pengetahuan karyawan. Jika tidak, perusahaan dapat memodifikasi program atau mencari alternatif lain.

• Peningkatan Efisiensi Rekrutmen: Dengan menganalisis data rekrutmen, perusahaan dapat mengidentifikasi sumber kandidat yang paling efektif, mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk mengisi posisi kosong, dan meningkatkan kualitas kandidat yang direkrut. Hal ini dapat mengurangi biaya rekrutmen dan meningkatkan efisiensi proses rekrutmen.

Masa Depan People Analytics

People analytics terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi. Di masa depan, kita dapat mengharapkan penggunaan artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML) yang lebih luas dalam people analytics. AI dan ML dapat membantu mengotomatiskan tugas-tugas analitik, mengidentifikasi pola-pola yang tersembunyi dalam data, dan memberikan wawasan yang lebih mendalam. Selain itu, kita juga dapat mengharapkan penggunaan data yang lebih real-time dan personalized dalam people analytics. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan data wearable untuk melacak kesehatan dan kesejahteraan karyawan, dan memberikan intervensi yang dipersonalisasi untuk meningkatkan kesehatan dan produktivitas karyawan.

Dalam implementasi people analytics, kelola penggajian karyawan dengan bijak. Pertimbangkan menggunakan aplikasi gaji terbaik untuk efisiensi dan akurasi.

People analytics strategy bukan lagi sekadar tren, tetapi kebutuhan bagi organisasi yang ingin sukses di era digital. Dengan memanfaatkan data karyawan secara efektif, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih baik, meningkatkan kinerja, dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih baik bagi karyawan.