כמה מביניכם מכירים את התפקיד בעל השם המסקרן People Analytics Manager? ליהי בר שדה, שמאיישת את התפקיד הזה בסיילספורס, מספקת תובנות מרתקות על הקשר שבין HR, דאטה ואנליטיקס בתוך החברה. "הרעיון הוא להשתמש בכלי הדאטה שלנו לצרכים הפנימיים, ואנו עושים זאת בעיקר באמצעות טאבלו, שמציעה דשבורדים מתוחכמים. היא מאפשרת לנו למשל ליצור תחזיות לנטישת עובדים, להבין באיזה מחלקות ניתן להתייעל, וכיצד ניתן לעשות אופטימיזציה למשאב האנושי בארגון".
ליהי הגיעה לסיילספורס לפני 6 שנים דרך דאטורמה. כיום היא יועצת ארגונית ב-People Analytics, תחום שהוא בחיתוליו בארץ אבל בחברות גדולות בעולם הוא הרבה יותר שכיח. "אנחנו עוזרים למנהלים בכירים בארגון לקבל החלטות חכמות יותר בכל מה שקשור לעובדים, ולהוציא לפועל את האסטרטגיות העסקיות באמצעות דאטה".
הירשמו בחינם ובואו לפגוש את ליהי בר שדה ב-World Tour Essentials Tel Aviv, ב-18.6.24 ולשמוע עוד על הקשר בין משאבי אנוש לניתוח נתונים
כמה אנשים עושים את התפקיד הזה בסיילספורס? "אנחנו 40 עובדים גלובלית בארגון, שכל זמנם מוקדש לזה. רק כדי להמחיש את סדר הגודל: בחברות אחרות יש עובד אחד או שניים שאחראים על התחום. סיילספורס ממש משקיעה בזה. אני אישית מכסה את EMEA (אירופה, המזה"ת ואפריקה), עובדת עם לידרים בכירים ועם ראשי ה-HR ועוזרת לפתור דילמות עסקיות ולהשתמש בדאטה כדי לקבל החלטות חכמות יותר".
דשבורדים בשירות המנהלים הבכירים
ליהי מספרת שלפני 5 שנים, החברה חוותה גידול משמעותי. אם בשנת 2018 היו בסיילספורס 35,000 עובדים, הרי שמאז המספר הכפיל את עצמו. "נוצר מצב שבו היו לנו מקורות דאטה שישבו בכל מיני מקומות, חלקם דשבורדים, חלקם מערכות שונות, חלקם ב-Spreadsheets. הכל היה מאוד מפוזר, מה שהקשה עלינו להגיע לתובנות הנחוצות בשביל לפתור בעיות בארגון ולפעול בצורה פרוקאטיבית. למשל, מנהל בכיר בגרמניה שמוטרד מנטישת עובדים בארגון שלו פנה אלי ביום ראשון בבקשה להבין יותר לעומק מה הבעיה ולתת המלצות כיצד אפשר לפתור אותה, ביום שלישי פנה אלי מנהל בכיר אחר באנגליה עם אותה הבקשה. אחרי חודש, הם היו פונים אלי שוב ומבקשים להריץ את הניתוח פעם נוספת, בגלל שהדאטה התעדכן והם רוצים לראות את התובנות הכי עדכניות. התהליך היה מאוד לא סקילבילי ומאוד לא יעיל. וחוץ מזה, האופן שבו היינו מנגישים את התובנות היה במצגת ארוכה של 50 שקפים. כמה שקפים אפשר באמת לראות ולהפנים? היינו מגיעים בקושי לשקף העשירי… וכשאת יושבת עם מנהל בכיר ומראה לו אחוזי נטישה לפי מדינה, הוא רוצה גם לראות את האחוזים לפי מגדר או לפי תתי צוותים. לא היתה לנו יכולת לחתוך את הדאטה בלייב בזמן הפגישה".
איך פתרתם את הבעיות האלו? "ב-2019 סיילספורס רכשה את טאבלו, והעברנו את מחלקת ה-HR תהליך של טרנספורמציה בכל מה שקשור לדאטה ותובנות. המחשבה היתה לנסות לשתול את התהליך הלוגי שאנליסט שמבין HR ומבין דאטה היה מריץ בתוך טאבלו, כדי שהמנהלים הבכירים יוכלו לעבוד מול מוצר בטאבלו, ולקבל ממנו את התובנות ולא יצטרכו אותי. בתהליך הזה, מיפינו את כל מקורות הדאטה השונים. היום זה כבר כלי מאוד נפוץ שבו משתמשים ב-HR וגם המנהלים הבכירים. קשה לדמיין את החיים לפניו".
תני דוגמה לתהליך כזה. "היתה את תקופת הבועה בהייטק. בעבר היו עובדים שעזבו חברות באחוזים משוגעים, ואז התחילו 'לזרוק' הטבות על עובדים כדי לשמר אותם, אבל זה לא היה בהכרח הדבר הנכון לארגון לעשות. מהמחקר שלנו עולה כי עובדים לא קמים בבוקר יום אחד ופשוט מחליטים לעזוב את הארגון. יש דאטה שנמצא במערכות שלנו שיכול לעזור לנו להבין אילו צוותים הם בסיכון גבוה יותר לנטישת עובדים. השתמשנו במקורות מידע שונים: סקרים, מערכות השכר, מערכות ההערכות הביצועים ועוד, ועזרנו למנהלים להעריך איפה הצוות עומד וגם אילו פעולות ספציפיות הם צריכים לעשות בכדי לעודד עובדים להשאר. למשל, קואוצ'ינג, שיחות אחד-על-אחד, בחינת טווחי שכר של צוותים מול השוק, וכו'".
כמי שעובדת לא רק מול ישראל, את רואה שוני בין מדינות? "יש כלים גלובליים ברמת הארגון, אבל כל מדינה היא שונה וכל מחלקה שונה. וזה בדיוק התפקיד של מנהלים בכירים: יש דאטה, יש תובנות ויש קונטקסט. מי שנמצא בשטח יכול להבין את הארגון. האדם שנמצא באינטרקציה היום יומית עם העובדים, השוק, והדינמיקה האנושית מבין, וזה בסדר שיהיו חריגות. למשל, ייצוג נשים: יש תעשיות שאחוז הנשים בהן גבוה/נמוך: ב-HR זה ייצוג נשי כמעט מלא וב-R&D האחוז שלהן נמוך. אחוז נשים במחלקה בארגון יכול להיות אחוז גבוה ביחס לשוק שבו הוא פועל אבל ביחס למחלקות אחרות בארגון הוא יהיה יחסית נמוך. הקונטקסט מאוד משנה.
איך לדעתך ייראה העתיד של התחום? "בעתיד נוכל להשתמש בבינה מלאכותית. למשל, יש מוצר AI בטאבלו שנקרא Tableau PULSE. בקרוב מאוד משתמשים יוכלו להיות באינטראקציה עם ממשק כמו Chat GPT ולשאול אותו שאלות ולקבל את התשובות בצורת טקסט, ולא בצורת גרף או דשבורד. לדוגמא: "מי עשרת העובדים המצטיינים בצוות שלי?" "למה עובדים עוזבים את הארגון שלי?" "ובאילו מהצוותים אני צריך להטמיע יוזמות בשביל לשפר את אחוז ייצוג הנשים?".
