Alevtina Borisova
Partner, Kepala Grup Layanan Kemanusiaan, Departemen Pajak dan Hukum,
KPMG di Rusia dan CIS
Dalam lingkungan ekonomi saat ini di Rusia, perusahaan perlu mengambil keputusan dengan cepat pada saat ketidakpastian yang cukup besar. Krisis memaksa manajemen di banyak perusahaan untuk memotong biaya staf, dan untuk tujuan ini keputusan yang tidak populer tentang perampingan atau pertimbangan ulang paket kompensasi harus dibuat. Bagaimana Anda bisa yakin bahwa Anda membuat keputusan yang tepat? Bagaimana Anda menerapkan langkah-langkah tersebut dan pada saat yang sama menghindari risiko karyawan kehilangan motivasi?
Secara tradisional, perusahaan cenderung menggunakan semua jenis data canggih untuk pembuatan profil konsumen, proses manufaktur, dan area lainnya, namun tidak demikian dalam SDM. Saat ini, lebih dari waktu sebelumnya dalam sejarah, teknologi tersedia untuk mengakses data dari banyak sumber dan memberikan wawasan prediktif yang akan berdampak positif pada penyampaian strategi bisnis. Saya berbicara di sini tentang SDM berbasis bukti: atau, sederhananya, penggunaan data, analitik, dan penelitian untuk memahami hubungan antara praktik manajemen orang dan hasil bisnis seperti profitabilitas, kepuasan pelanggan, dan kualitas.
Selama beberapa tahun terakhir, analitik SDM telah menjadi tren global dan tidak terkecuali Rusia. Benar, minat pada topik seperti itu di Rusia baru sekarang mendapatkan momentum, seperti yang ditunjukkan oleh fakta bahwa “Konferensi Analisis SDM Tahunan ke-2” bulan April ini berlangsung di Moskow. Sebaliknya, acara serupa di AS yang disebut “HR Metrics and Analytics Summit” akan diadakan untuk yang ke-14 kalinya pada bulan September ini.
Di Rusia, sejumlah perusahaan telah mencoba menerapkan praktik terbaik SDM internasional dalam beberapa tahun terakhir, dan tidak selalu berhasil. Menurut pendapat saya, hal ini sebagian disebabkan oleh fakta bahwa setiap perusahaan itu unik, mengikuti jalur pengembangan khususnya sendiri, dan membentuk budaya perusahaannya yang unik. Itu tidak berarti Anda tidak boleh mengadopsi praktik terbaik. Bahkan, ini dapat dilakukan dengan menggunakan metode statistik, yang secara praktis setara dengan penelitian ilmiah, untuk menganalisis situasi unik Anda dan situasi di perusahaan Anda, serta faktor individu yang mendorong kesuksesan bisnis Anda.
SDM berbasis bukti bisa sangat berguna dalam membangun hubungan langsung antara data karyawan dan pelanggan. Analisis berbasis bukti tidak hanya menentukan seberapa baik kinerja seseorang; itu juga dapat digunakan untuk menghitung bagaimana kinerja individu dikaitkan dengan merek konsumen, untuk membangun dan mengukur hubungan antara karyawan, pelanggan, dan pendapatan. Contoh baru-baru ini melibatkan bank ritel yang sedang mencari cara untuk meningkatkan kinerja jaringan cabangnya dengan menggunakan teknik ini. Analisis data SDM dan tenaga kerja bank dengan kinerja keuangan dan data pelanggan menunjukkan bahwa cabang-cabang yang berkinerja lebih baik cenderung memiliki lebih banyak pekerja paruh waktu tetapi juga lebih berpengalaman. Bank memanfaatkan wawasan ini, antara lain, mengubah kebijakan perekrutan dan meningkatkan pengetahuan produk staf yang lebih muda, yang mengarah pada peningkatan kinerja cabang.
Pengalaman pribadi saya sendiri menunjukkan bahwa jauh lebih mudah memenangkan manajemen senior berdasarkan angka. Misalnya, perusahaan kami merekrut lebih dari 500 lulusan universitas setiap tahun dan menggunakan tes kecerdasan numerik dan verbal untuk tujuan penyaringan. Setelah memikirkan cara untuk meningkatkan efisiensi prosedur seleksi, kami menerapkan analisis statistik ke database kandidat perekrutan lulusan kami yang ekstensif. Salah satu kesimpulan dari analisis kami adalah bahwa kandidat, yang mencapai skor tinggi dalam tes numerik, kemudian menjadi yang terbaik di tempat kerja. Ini tampaknya merupakan kesimpulan yang cukup jelas yang dapat dibuat berdasarkan logika umum, karena mereka benar-benar bekerja sebagai auditor dan harus dapat berpikir secara sistematis dan menganalisis informasi numerik dalam jumlah besar. Namun, ketika kesimpulan ini didukung oleh analisis statistik, yang diambil dari sampel beberapa ribu orang, ia memperoleh lebih banyak wewenang untuk manajemen.
Berdasarkan pengamatan saya, tingkat analitik SDM di perusahaan saat ini rendah karena sejumlah alasan. Ambil contoh rendahnya otomatisasi proses SDM. Dapat dipahami bahwa dalam hal otomasi bisnis, fungsi SDM bukanlah pusatnya. Ketika otomatisasi akhirnya beralih ke SDM, solusi yang dipilih tidak selalu memungkinkan untuk menganalisis, dalam kerangka satu sistem, baik data SDM maupun indikator kinerja bisnis. Di perusahaan lain, data SDM terdesentralisasi secara signifikan dan informasi semacam itu dapat ditempatkan di beberapa tempat berbeda – sehingga sangat sulit untuk mengakses atau menggunakan data dengan cara apa pun yang berarti. Misalnya, banyak organisasi menyimpan catatan pelatihan individu dalam satu sistem manajemen pembelajaran, data perekrutan dalam sistem pelacakan aplikasi, data absensi dalam sistem tenaga kerja, dan informasi manajemen kinerja dalam file meja manajer.
Rendahnya tingkat analisis SDM juga disebabkan oleh tingkat kualifikasi yang kurang memadai. Fungsi SDM tidak mempekerjakan cukup banyak orang dengan keterampilan yang tepat untuk era baru SDM berbasis bukti ini, seperti ahli matematika dan pemodel data yang bukan orang SDM biasa (sejumlah klien kami merekrut ilmuwan data ke dalam SDM). Diperlukan lebih banyak profesional SDM dengan latar belakang ilmu sosial yang maju – individu yang mampu membedakan antara penelitian yang baik dan yang buruk. Selain itu, SDM yang ada perlu menjadi lebih cerdas secara numerik dan mampu menjelaskan wawasan data, dan mengomunikasikan relevansi bisnis dari temuan kepada manajemen senior dengan cara yang persuasif. Sampai saat ini, sekolah bisnis belum menanggapi permintaan pemberi kerja secara memadai, yang menghambat pengembangan keterampilan yang diperlukan: analitik masih belum diajarkan dalam program SDM.
Pada saat yang sama, terlepas dari semua alasan obyektif ini, ada alasan serius untuk berasumsi bahwa sebagian besar perusahaan akan segera melakukan transisi ke era manajemen manusia berbasis bukti.
Menurut survei yang dilakukan oleh Economist Intelligence Unit pada tahun 2012, hanya 15 persen responden yang percaya bahwa fungsi SDM di perusahaan mereka sangat baik dalam menyediakan analitik tenaga kerja yang berwawasan dan prediktif. Survei tahun 2014 menemukan bahwa rasio ini meningkat menjadi 23 persen. Selain itu, sebagian besar perusahaan (70%) berniat untuk meningkatkan fokus mereka pada kredensial SDM selama tiga tahun ke depan.
Organisasi sering mengatakan bahwa orang adalah aset terbesar mereka. SDM berbasis bukti memungkinkan organisasi-organisasi ini memahami inti proposisi tersebut, dan benar-benar memahami pendorong utama kinerja bisnis. Ini bukan tentang firasat dan intuisi sebelumnya – ini semua tentang memanfaatkan data pengambilan keputusan dan menghubungkan data orang dengan hasil bisnis. Ini tidak tersebar luas hari ini – namun, kami yakin ini hanya masalah waktu.
Itu Pekerjaan bagian tidak melibatkan pelaporan atau staf editorial The Moscow Times.