W czasach, gdy decyzje biznesowe powinny być oparte na danych, analityka HR nie powinna być „dodatkiem”, ale fundamentem skutecznego HR. Ale jak to bywa z fundamentami, jeśli są postawione niedbale, cała konstrukcja może się chwiać.
Poniżej znajdziesz 10 pułapek, które najczęściej pojawiają się w podejściu do danych w HR. Jeśli zauważysz u siebie choć kilka z nich, nie martw się. Najlepszy moment na poprawę? Teraz. Twoja analityka HR na pewno zyska.
#1. Mylisz dane z opinią
To zdanie słyszysz często: „Mamy słaby spływ CV”. Ale co to znaczy „słaby”? W porównaniu z czym? Kiedy było lepiej? Ilu kandydatów dokładnie? Bez liczby, to tylko odczucie, a na tym nie da się budować ani strategii, ani rekomendacji.
Przykład: Zamiast: „Mamy mało kandydatów”. Powiedz: „W ostatnich trzech tygodniach spłynęło 25 aplikacji, z czego tylko 3 spełniały minimum wymagań”.
Dlaczego to ważne?
Opinia bywa pomocna na etapie pierwszej diagnozy, ale nie wystarcza do podjęcia działań. W rozmowie z zarządem lub hiring managerem liczby są Twoim największym sprzymierzeńcem. Jeśli tylko potrafisz o nich opowiadać.
#2. Liczysz to, co łatwo policzyć, a nie to, co potrzebne
To naturalne, że zaczynamy od tego, co da się policzyć „na szybko” – liczby aplikacji, czas trwania procesu, koszt ogłoszeń czy innych powierzchni reklamowych. Ale czy to mówi Ci, czy zatrudniasz właściwych ludzi?
Ważniejsze pytania:
- Ilu kandydatów przechodzi do rozmów w II etapie, np. technicznych?
- Z których źródeł pochodzą najlepsi kandydaci?
- Ilu zatrudnionych zostaje z nami dłużej niż 6 miesięcy?
- Co najbardziej doceniają zaangażowani pracownicy w naszej firmie?
- Z jakich powodów najczęściej odchodzą osoby, które chcielibyśmy zatrzymać?
Dlaczego to ważne?
Licząc tylko „wygodne” metryki, możesz dojść do mylnych wniosków. Możesz mieć dużo CV, ale zero jakości. Możesz mieć małą rotację i pracowników, którzy pracują „jakoś”. Czasem lepiej mieć mniej, ale precyzyjnie dopasowanych kandydatów. A na dopasowanych pracowników warto poczekać nieco dłużej.
#3. Mylisz KPI z miernikami
To, że coś da się policzyć, nie oznacza, że warto to raportować jako KPI. Kluczowe wskaźniki efektywności (KPI) muszą być powiązane z celami biznesowymi.
To nie są KPI:
- Liczba przeprowadzonych rozmów
- Liczba kliknięć w ogłoszenie
- Liczba przeprowadzonych szkoleń
- Liczba zrealizowanych oceń pracowniczych
Dobre KPI:
- Koszt zatrudnienia jednego pracownika
- Średni czas zatrudnienia w danej kategorii stanowisk
- Konwersja na poszczególnych etapach rekrutacji
- Poziom skuteczności szkoleń
- Poziom zaangażowania pracowników
- Skłonność do polecenia pracy w firmie (byle nie „znajomemu!”)
Dlaczego to ważne?
Mierniki to wartościowe dane, ale KPI mają prowadzić do decyzji. Myląc jedno z drugim, tworzysz raporty bez wartości dla biznesu.
| 🔹🔹🔹 Wszystkie mierniki rekrutacyjne, jakich możesz potrzebować omówiłam w kursie „Najlepsze mierniki rekrutacyjne”, znajdziesz go TUTAJ 🔹🔹🔹 |
#4. Zbierasz dane bez celu
Gromadzenie danych „na wszelki wypadek” to częsty błąd. Przechowujesz arkusze pełne metryk, ale… nie masz pojęcia, co z tym zrobić.
Zamiast: „Zróbmy dashboard z 10 wskaźnikami”. Powiedz: „Chcemy skrócić czas rekrutacji o 5 dni, które dane pomogą nam w tym najlepiej?”. Albo „Naszym celem jest ograniczenie rotacji wśród pracowników przed upływem 3 lat od zatrudnienia. Jakie dane nam w tym pomogą?”
Dlaczego to ważne?
Bez konkretnego pytania biznesowego analiza danych przypomina przeglądanie raportu licząc na to, że coś się „rzuci w oczy”. Tyle że… zwykle się nie rzuca, a Ty niepotrzebnie się frustrujesz.
#5. Mierzysz wszystko ręcznie
Praca w Excelu bywa wygodna, ale tylko na początku. Im więcej danych, tym większe ryzyko błędów, nieścisłości, duplikatów i zwyczajnego… przemęczenia. Nie wspomnę o tym, jak trudno prowadzić w Excelu porównania danych i sprawdzać co się zmieniło.
Czy to będzie czasochłonne? Tak. Niezawodne? Raczej nie. Czy warto wprowadzać automatyzację działań? Zdecydowanie tak.
Dlaczego to ważne?
Czas osób pracujących z danymi HR jest zbyt cenny, by poświęcać go na kopiowanie danych między arkuszami. Zautomatyzowane systemy (np. HRLytics, dowiedz się więcej o jego możliwościach TUTAJ) mogą przejąć część pracy, dając Ci przestrzeń na analizę i rekomendacje.
#6. Zaczynasz od danych, a nie od pytania biznesowego
Nie analizuj danych po to, żeby coś pokazać. Analizuj je, by odpowiedzieć na ważne pytanie.
Zamiast: „Przejrzyjmy dane z ostatniego kwartału”, powiedz lepiej: „Dlaczego zatrudnienie trwało dłużej niż zakładano w ostatnich 3 projektach?”
Dlaczego to ważne?
Dane bez pytania są jak mapa bez celu. Analityka ma być narzędziem, a nie „ładnym dodatkiem”.
#7. Masz niespójne definicje mierników i wskaźników
To jeden z najbardziej niedocenianych błędów. „Czas zatrudnienia” może oznaczać co innego dla każdej osoby w zespole. A „liczba pracowników w firmie” jest inna w zależności od systemu, do jakiego sięgasz po dane? Nie powinno tak być.
Przykłady rozbieżności:
- Start rekrutacji: dzień briefu / dzień publikacji ogłoszenia / dzień pierwszego kontaktu z kandydatem
- Koniec rekrutacji: akceptacja oferty / podpisanie umowy / pierwszy dzień pracy
- Liczba pracowników: osoby zatrudnione na pełen/część etatu/w oparciu o umowę o pracę/inne umowy/
Dlaczego to ważne?
Niespójność w definicjach to niemożność porównania wyników między projektami. A to będzie podważać Twoją wiarygodność i jakość przygotowywanych rekomendacji.
#8. Wyciągasz błędne wnioski
Dane to jedno, ale ich interpretacja, to już zupełnie inna historia. Możesz skrócić czas zatrudnienia… tylko dlatego, że zatrudniasz z poleceń i rezygnujesz z onboardingu. Czy to zawsze dobre?
Spójrz na ten przykład:
Rezygnacja z 2-etapowej rekrutacji może przyspieszyć zatrudnienie, ale może też skutkować zatrudnieniem nietrafionego kandydata.
Dlaczego to ważne?
Bez kontekstu dane potrafią prowadzić do błędnych decyzji, a te mogą sporo kosztować.
#9. Pokazujesz dane w niezrozumiały sposób
Prezentacja danych ma zachęcać do działania, a nie usypiać. Wykres z 18 kolorami, tabele z czcionką 9 pt. i raport na 27 stron? Tego nikt nie przeczyta.
Zrób inaczej:
- Jeden wykres = jeden przekaz
- Jeden slajd = jedna decyzja
- Dane = konkret + wniosek
Dlaczego to ważne?
Twoim celem nie jest „pokazać dane”. Twoim celem jest „pokazać, co z nich wynika”.
| 🔹🔹🔹O tym, jak dobierać wykresy do różnych danych, a także innych metodach wizualizacji danych dowiesz się z nagrania z webinaru „Tylko nie wykres kołowy, czyli wizualizacja danych w praktyce”. Znajdziesz je TUTAJ 🔹🔹🔹 |
#10. Nie robisz nic z danymi
Analiza zrobiona. Raport wysłany. I… cisza. A przecież dane powinny uruchamiać zmianę. Stosuj pytania kontrolne:
- Co zmieniliśmy na podstawie danych z ostatniego miesiąca?
- Kto dostał wnioski i co z nimi zrobił?
Dlaczego to ważne?
Bez działania dane są bezużyteczne. To nie raport zmienia organizację, tylko decyzje, które podejmujesz na jego podstawie.
| 🔹🔹🔹 Jak prezentować dane HR, aby były to prezentacje skuteczne biznesowo? – tego dowiesz się z nagrania z webinaru „Skuteczna biznesowo prezentacja danych HR”. Znajdziesz je TUTAJ 🔹🔹🔹 |
Podsumowanie, czyli co szczególnie warto zapamiętać, aby Twoja analityka HR zyskała
Analityka HR nie musi być skomplikowana. Ale musi być przemyślana. Jeśli zaczynasz od właściwego pytania, mierzysz to, co ważne, i potrafisz opowiedzieć historię, masz wszystko, czego potrzebujesz, by robić analitykę z sensem.
| 🔹🔹🔹 Umiejętności stawiania pytań biznesowych i kolejnych etapów pracy z danymi nauczysz się w kursie online „Analiza danych w HR”, który jest dostępny TUTAJ 🔹🔹🔹 |
Chcesz pracować nad swoją analityką HR w uporządkowany sposób? Skupić się nie tylko na mierzeniu danych, ale pokazywaniu wpływu HR na całą firmę? Mam dla Ciebie nową inicjatywę pozwalającą na rozwój kompetencji analitycznych w HR.
Już wkrótce kolejna edycja HRInsight DataLab, tym razem pod hasłem „Od danych do wpływu, czyli jak analityka HR wspiera strategiczne decyzje i zmiany organizacyjne”.
Skupimy się na tym jak:
✔️ zbierać dane, które mają sens
✔️ wybierać KPI, które wspierają decyzje
✔️ tworzyć raporty, które naprawdę coś zmieniają
👉Zapisz się TUTAJ, aby otrzymać informację o starcie zapisów II edycji HRInsight DataLab. Spotkania odbędą się we wrześniu, październiku i listopadzie 2025. Możesz wziąć udział na żywo lub skorzystać z dostępu do nagrań i sprawić, że Twoja analityka HR wejdzie na zdecydowanie wyższy poziom. Do zobaczenia!
