Assist Analytics voorspelt
Productiviteit op peil brengen door een effectief personeelsbeleid is een van de belangrijkste factoren in het beantwoorden van deze vraag. Een hulmiddel komt vanuit data gedreven HR, dat sterk in opkomst is. Door HR data te analyseren ontstaan er betrouwbare inzichten in hoe de organisatie beter kan presteren. Niet alleen om kosten te besparen maar juist ook om de kwaliteit te verbeteren. Assist Analytics zorgt voor meer inzicht en voorspellend vermogen. Samen met onderzoeksbureau Scorius en de Universiteit van Amsterdam (UvA) doet Assist voortdurend onderzoek naar mogelijkheden tot optimalisatie van de bedrijfsvoering. Eén van deze onderdelen is ziekteverzuim, verloop.
De druk op de zorgsector is groot. Dit wordt voor belangrijk deel gevoed door een groot tekort aan zorgprofessionals. En dat terwijl er juist in de zorg een groot verschil wordt gemaakt door inzet van de mens. De medewerkers zijn goed voor meer dan 70% van de totaalkosten van de zorg. Op hetzelfde moment is er volgens het UWV in 2019 een tekort van 140.000 medewerkers in de zorg. Hoe houden we de zorg betaalbaar zonder in te leveren op kwaliteit?
Case data gedreven HR in de zorg
Assist zorg onderneemt in verschillende joint ventures in de zorgsector. Eén van de deze joint ventures is een organisatie met medewerkers actief in begeleiding binnen de WMO en de Jeugdwet. Bij deze organisatie zijn het verlagen van het verzuim en het verhogen van productiviteit prioriteit. Softwarebedrijf Scorius is de partner van Assist in het ontwikkelen van data gedreven HR in de zorgsector, wat handelt onder de formulenaam Assist Analytics.
Methode
Binnen de zorg joint venture wordt al jaren gewerkt met de software van Scorius voor het meten van de medewerkerstevredenheid. Dit gebeurt met een korte mobiele vragenlijst waarbij wordt gewerkt met geautomatiseerde steekproeven. Onderwerpen in de vragenlijst zijn bijv: communicatie, werk-privé balans, arbeidsvoorwaarden etc. Zo wordt hoog frequent gemeten hoe de medewerkers hun werk beleven en waar ruimte ligt voor verbetering. De data uit deze metingen is geanonimiseerd en daarna gekoppeld aan verzuimgegevens en productiviteitsdata. Zo ontstond een dataset met data over ruim 12 maanden. Deze anonieme dataset is geanalyseerd met hulp van onderzoekers van de Vrije Universiteit uit Amsterdam.
Uitkomsten
Er zijn sterke verbanden gevonden tussen de medewerkersbetrokkenheidsdata, verzuim en productiviteit. Voor productiviteit was er een verklaarde variantie 0.72. Ofwel 72% van het verschil tussen hoog productieve medewerkers en laag productieve medewerkers kan voorspeld worden door de vragenlijst. Niet alle medewerkersbetrokkenheidsonderwerpen bleken even relevant. Maar duidelijkheid rond regels en processen bijvoorbeeld bleek voor zowel productiviteit als verzuim voorspellend te zijn. Al met al kunnen gerichte maatregelen resulteren in meer productiviteit en daarmee een betere kwaliteit van zorg en een meer effectieve invulling van zorggeld.
Conclusie
Door middel van een analyse van medewerksbetrokkenheidsdata kan verzuim en productiviteit worden voorspeld en beïnvloed. We weten nu meer precies op welke onderwerpen geïnvesteerd moet worden om de productiviteit te verhogen. Doordat er maandelijks gemeten wordt kunnen problemen rond productiviteit en verzuim nu ook ruim van tevoren worden gesignaleerd en is er nog tijd om bij te sturen. Het personeelsbeleid wordt zo ontwikkeld aan de hand van feiten en er kan van tevoren worden uitgerekend hoe de productiviteit en het verzuim beïnvloed worden door nieuw beleid.
Meer weten?
Wilt u meer weten over Assist Analytics, neem dan contact op met Arnold van Burg via 088 1700 500, of vul het contactformulier in op www.assistzorg.nl.
