Kezdjük ott, hogy nem minden szervezetben van jelen a HR kontrolling, pedig a mostani adatmániás világunkban egyre inkább szükség lenne rá. Egyre több mindenre van adatunk, egyre több mindent mérünk, de ha ezeket az adatokat csak tároljuk, és nem elemezzük, nem készítünk belőle prognózisokat, nem reagálunk időben a még csak adatszinten megjelenő, és az alapján feltételezhető folyamatokra semmit sem érnek.

Mire gondolok pontosan? Pl. ha látom, hogy egy szervezeti egységemben az átlagosnál magasabb a túlóra, és ezt feladattöbblet nem indokolja, felmerül a létszám, hatékonyság vagy a munkaszervezés körüli probléma lehetősége, amelynek utána kell járni. Ezen a ponton megint kell tenni egy kis kitérőt: HR kontrollingból vagy kontrollerből is véleményem szerint két típus létezik. Az egyik aki csak kiszámolja az információk alapján –jelen esetben -  a túlóra költséget, és mint tény adatot közli, a másik, aki konzekvenciát próbál belőle levonni, összeveti más területekkel, próbál benne trendszerűséget vagy ciklikusságot keresni, és javaslatot tesz arra, hogy mi lehet a probléma.
Belevágva a témába a mutatószámok

A fluktuációra sokan, mint szörnyetegre gondolnak, de kb. olyan, mint a gazdaságban az infláció: ha magas akkor az baj, ha nincs akkor az probléma. Ha ugyanis egyáltalán nincs fluktuáció, akkor a szervezet nem frissül, nem érkezik be új inger, ezzel együtt nem érkezik be új vélemény vagy nézőpont.  De hogyan is számoljuk? A képlet egyszerű: Kilépők száma / Átlagos állományi létszám. Ezt persze lehet jobban boncolgatni és lehet a kilépőket fizikai, szellemi bontásban megadni, vagy külön bontani önként távozókra, nem önként távozókra, de minden esetben egy valamilyen szempont  mentén egy meglévő létszámhoz viszonyított kilépési forgalmat kapunk eredményül.

Egy nagyon fontos szám, hiszen ha ez a szám alacsony, akkor ebből több következtetés és kérdés irányába is el lehet indulni:      
    • milyen a szervezet befogadási képessége?
    • a hirdetésünk mennyire takarta a valóságot, másként fogalmazva azt kapta a belépő, amit hirdettünk/ajánlottunk?
    • ha adott területen kiugróan alacsony az érték, milyen vezetői kompetenciák hiányoznak?
    • illetve magyarázatot ad arra, ha magas a toborzásra fordított költség
Ezzel a mutatószámmal tudjuk megmutatni, hogy a toborzásunk mennyire váltotta be a reményeinket. A számítás nem bonyolult: próbaidőt letöltők száma / felvettek száma

Ez az egy felvett munkavállalóra jutó toborzási költséget jelenti. Ebbe beletartozhat az álláshirdetés költsége, a külső HR szolgáltató jutaléka, a belső ajánlási rendszerben kifizetett bónusz, a belső toborzó bérköltsége, ha a szakmai vezető részt vesz interjún, az ő arányos bérköltsége, a toborzási szoftver díja, a toborzórendezvényeken való részvétel, a betanítás költsége is. Azért is fontos ennek a mérése, hogy megállapítsuk, melyek a hatékony és melyek a kevésbé hatékony csatornák, mikor érdemes egy magas órabérköltségű szakterületi vezetőt bevonni az interjúfolyamatba.

Az egy főre jutó ráfordítás a számlatükör 54-56-os számlaosztályának összegét veti össze az átlagos állományi létszámmal, úgy hogy az előbbit osztjuk az utóbbival. Az eredményt érdemes kontextusba helyezni, mert vonható le belőle téves következtetés. Nézzünk rá néhány példát:
    • abban az esetben ha, ez a szám trendszerűen növekszik, levonható az a következtetés, hogy egyre többet fordítunk a munkavállalókra, azaz a munkavállalói elégedettségben ennek nyoma kéne, hogy legyen. Nem feltétlenül van így, mert ebben az összegben megjelennek olyan tételek (adók, járulékok, napidíjak, reprezentáció), amelyek nem, vagy legalábbis nem közvetlenül érintik a munkavállalót, így nem feltétlenül lesz pozitív hozadéka
    • az előbbiből következik, ha ez a szám csökkenő tendenciát mutat, nem feltétlenül következik belőle az, hogy a munkavállalóink kevesebb javadalomhoz jutnak. Lehet ez egy pozitív folyamat eredmény, pl. egy költséghatékonyságot célzó intézkedés megjelenése számszerűen.

Ezzel a mutatóval az – egy időben nagyon felkapott – juttatást, a jelenlét-bónuszt lehet például nagyon jól alátámasztani. A számítása a betegórák (napok) és a ledolgozandó órák (napok) hányadosával történik, de engedjenek meg egy kis kitérőt a jelenlét bónusz kapcsán: a jelenlét bónusz alkalmazása jogilag támadható. Van olyan jogászi vélemény amely szerint a jelenléti bónusz közvetett diszkriminációként is értelmezhető, mert például egy gyengébb egészségű, vagy egy kisgyermekes munkavállaló nem, vagy csak nagyon  nehezen tudja teljesíteni a bónuszra való jogosultság feltételeit.

Ehhez a mutatóhoz megfelelő IT támogatottság szükséges, de rendkívül hasznos mutató lehet, főleg ebben az erőforráshiányos időszakban. A lényege, hogy vizsgálom az alábbi folyamatot: hányan nézték meg a hirdetésem, ebből hányan jelentkeztek, ebből hány volt potenciális jelölt. Ebből a mutatóból is több következtetés vonható le hirdetésenként: mennyire vonzó a vállalat, mennyire van összhangban a hirdetés megnevezése annak tartalmával, végezetül, mennyire jó benne a marketing, mennyire sikerült a pozíciót eladni.

A fentiek olyan mutatószámok, amelyek valamelyest definiáltak, de biztosan mindenki a maga szája íze szerint alakítja ezeket. Ebből következik, hogy mutatószámokat magunk is kreálhatunk (pl. kerékpáros arány: kerékpárral munkába járók száma/átlagos létszám),a lényeg, hogy kreatívak legyünk, tudjuk megfogni a problémát és valóban olyan adatot mérjünk, elemezzünk és mutassunk ki, amely a menedzsmentet érdekli, vagy érdekelheti. Az adatok, amelyekből számolunk jó minőségűek legyenek, és mindig ugyan azt értsük alatta.

www.hrportal.hu