Kutsal aracılık
Asıl güç kurumsal bir popülasyona tahmine dayalı analitikleri uygulamaktır. “Herkes bunun hakkında konuşuyor; sahip olduğunuz tüm bu verilere bakmayı ve geleceği anlamaya çalışmayı.” diyor Chiquita’dan Ledford.
“Tipik veri ambarı yaklaşımı geriye bakmaktı ama bizim yapmak istediğimiz şey ileriye bakmaya başlamaktı.” şeklinde konuşuyor Praxiar’dan Franciosa. “Bakmamız gereken önde gelen indikatörler nelerdi? Sahip olduğumuz takdirde bize gerçekten yardımcı olabilecek hangi ölçüt ve veri setlerine sahip değildik? Kullanabileceğimiz hangi harici veri kaynakları daha iyi karar vermeyi teşvik edebilirdi?”
Söz gelimi Praxia, Çin’de çift haneli olarak büyüyor. “Bir ton insanı görevlendirmek ve (burada) tekerleği yeniden icat etmek yerine, benim teşvik ettiğim şey olgunlaşmış coğrafyalarımızda bizi başarılı yapan o şeyleri hızlıca nasıl kopyalayabileceğimizdir.” diye konuşuyor Franciosa. “En iyi olduğumuz yer bazında tahmine dayalı analitikleri kullanmak için çok büyük bir fırsat mevcut.”
İK’ya yönelik tahmine dayalı analitikler pazarı başlangıç aşamasında ve sonuna kadar açık. “IBM’den SuccessFactors’a, PeopleSoft’a tümüyle birlikte çalışıyoruz.” diyor GM’den Arena. “Onların tümü alanda oynamaya çalışıyor fakat herhangi birinin onu çözüp çözmediğini bilmiyorum.”
Arena’nın ekibi GM’in işgücü için cazibe oranlarındaki hangi değişikliklerin anlamlı olacağını öngören bir model inşa etti. Daha önce, birisi bir grup genç mühendis görevlendirmeyi önerdiğinde, bunun en iyi karar olup olmadığı konusunda hiç kimse emin olamıyordu. “Şimdi biz, beş yıl sonrasında neye benzeyeceğini bir görelim, diyebiliyoruz.” diyor Arena. “200 giriş seviyesi mühendisi işe aldığımız takdirde bunun maliyetleri ne olacak? 50 tane ileri seviye mühendis almak daha iyi olabilir mi? Bu bilgiyi başmühendise götürerek, ‘İşte bunun size maliyeti’ diyebiliriz.”
Arena, en fazla vaadi çalışan ağlarındaki etkileşimleri analiz etmenin taşıdığını düşünüyor. Süreç bir anketle başlıyor. “Belirli bir ağın sorularını soruyoruz: Yeni bir fikir satın almak istediğinizde kime gidersiniz? İşleri tamamlamak için kaynaklara gereksinim duyduğunuzda nereye dönersiniz? Ardından analitikleri çalıştırırız.” diye açıklıyor Arena. “Kimin aracılar olduğunu, kimin o ağın merkezinde yer aldığını, silolar arasında kimlerin köprü olduğunu size söyleyebiliriz. Hatta ağ içinde bulundukları yere bağlı olarak kimin gitme eğiliminde olduğunu dahi tahmin edebiliriz.” Ve hangi çalışan ağlarının en verimli olduğunu tanımlayarak, performansı firma çapında geliştirme şansının bulunduğunu belirtiyor Arena.
Coca-Cola Enterprises’da Crumley tahmin amaçları için iş verisini İK verisiyle entegre ediyor. “İşte gerçekten bununla etkileyici olabileceğiniz yer burası.” diye konuşuyor. Bir yandan tüm verileri temizleyip standartlaştırmak üzere IT ile birlikte çalışırken, Crumley her bir kurumsal fonksiyonla ortak çalışarak onların çalışanlarının başarısının anahtar ölçütü olacak iş ölçütlerini bulmaya çalışıyor. Söz konusu iş ölçütlerini kişi verileriyle bir araya getirerek, “başarılı bir çalışanın ne olduğuna dair ters mühendislik yapabilme, dolayısıyla böylece gelecekte en iyi adayları işe alabilme.” umudunu taşıyor.
Çalışan katılımı Coca-Cola Enterprises’ta yetenekleri elde tutmanın önde gelen bir göstergesi. Ve çalışan katılımı rakamlarını arttıran en büyük etkenlerden bir tanesi iş üzerindeki eğitime erişimdir. Bu sebeple Crumley’in ekibi eğitim seçeneklerinin nasıl daha evrensel yapılabileceğini ortaya çıkartmaya çalışıyor. Söz gelimi, bu tesisteki, şu vardiyadaki insanlar neden iş hattı tarafındaki insanlar kadar eğitimlere katılmıyor? Bu gibi sorulara yanıtlarla İK temel nedeni çözmek üzere müdahale edebilir; bu ister bir erişim problemi, ister daha fazla yönlendirmeye ihtiyaç duyan bir yönetici olsun. Crumley, İK’nın veri analitiklerinden, belirli eğitim kursları alma ve satış ya da verimlilikteki gelişme arasındaki korelasyonu gösterebildiğinde söz konusu gayretlerin daha da hız kazanacağını ifade ediyor.
Çağrı merkezi sağlayıcısı NOVO 1’de, CTO Mitchell Swindell, Evolv’dan bir tahmine dayalı görevlendirme aracı uyguladı. Adaylar davranış, müşteri hizmetlerine eğilim ve konuşma becerilerini görüntüleyen Web tabanlı bir uygulamayı dolduruyor. Yazılım aynı zamanda adaya bir çağrı merkezinde çalışmanın nasıl bir şey olduğunu gösteriyor. Bundaki amaç çalışan sirkülasyonunun yüksek olduğu endüstride uygun olmayan adayları dışarıda bırakmak. Araç ardından adaya kırmızı, sarı veya yeşil bayrak veriyor. Bu noktada yeşil veya sarı bayrak alan adaylar şahsi görüşmeye çağrılıyor. İşe alma kararı halen insanlara ait ama sistem firmanın en başarılı çalışanlarını yüzde 80 doğrulukla tahmin etti. Bu rakam işe alınan çalışanların 90 günlük faaliyetleri göz önüne alınarak elde edildi. Algoritma destekli işe alma sisteminin devreye girmesinden bu yana görev süreleri yüzde 25 oranında arttı, müşteri temsilcisi verimliliği yüzde 30 oranında yükseldi ve toplam çalışan bütçesi yüzde 11 azaldı. Swindell en iyi çalışanlar için daha hassas bir profil geliştirilmesine yardımcı olmak amacıyla Evolv’u firmanın bordro sistemi, işgücü yönetimi ve özel kalite sistemleriyle entegre etti.
Chiquita’da, Ledford firmanın muz yetiştirmede uzman olan kişileri bulması, eğitmesi ve elde tutmasına yardımcı olmak için tahmine dayalı analitikleri araştırıyor. “Muzlar kahve ve turizmin arkaplanında kaldığından o adamları bulmak gerçekten çok güç.” diyor Ledford. Analitikler yöneticilerin hangi alt seviye çalışanların “bir sonraki muz uzmanları olabileceği”ni, aynı zamanda bunun gerçekleşmesi için doğru eğitim ve bakımın belirlenmesini tahmin etmeleri imkanını tanıyor, diyor Ledford.
