Ja, automatiseren van processen is belangrijk. Maar de flexbranche kan nog veel meer waarde toevoegen door daarnaast ook meer gebruik te maken van data. Van vacature tot verloning: op tal van plekken worden veel waardevolle data gegenereerd die al je bedrijfsprocessen kunnen optimaliseren. Mits je ze op de juiste manier inzichtelijk weet te maken.
Op tal van plekken zijn waardevolle data te vinden om je processen mee te verbeteren.
Door corona en de invoering van de Wet Arbeidsmarkt in Balans heeft de afgelopen anderhalf jaar veel nadruk gelegen op het verhogen van de efficiëntie van processen en de bijbehorende kostenbesparingen. Maar nu neemt de aandacht voor een optimale en persoonlijke candidate journey en customer journey weer hand over hand toe.
Centraal datawarehouse
De focus op kosten enerzijds en anderzijds op het orkestreren van de perfecte end-to-end journeys maakt het binnen de organisatie essentieel om te beschikken over een nauw verbonden en goed samenwerkend applicatielandschap. Wat hierbij helpt is het inrichten van een centraal datawarehouse. Hiermee kun je veel inzicht door optimalisaties verkrijgen. En dit is precies waarom zoveel organisaties in de flexbranche momenteel hard bezig zijn om zo’n datawarehouse in te richten. Ze laten hiermee het tijdperk achter zich van een versplinterd applicatielandschap, met daarbij behorende datasilo’s.
Alleen een centraal datawarehouse inrichten is natuurlijk niet voldoende.
Klinkt goed. Maar alleen een centraal datawarehouse inrichten is natuurlijk niet voldoende. Je moet ook zorgen dat je er de juiste data krijgt. Dat wil zeggen: het moet de data bevatten uit je marketingkanalen, website, vacatures, kandidaten, plaatsingen, facturaties, verloningen en financiële administratie. Kortom, uit het gehele proces.
Vier soorten datagebruik
De koppeling van de data uit al die verschillende bronnen in dit centrale datawarehouse is een cruciaal vraagstuk in de IT-architectuur en het gebruikte datamodel. Organisaties die dit voor elkaar hebben gekregen, gebruiken data voor vier verschillende soorten activiteiten; reporting, dashboarding, nudging en automation.
- Reporting gaat om het goed inzichtelijk krijgen van de resultaten uit het verleden, vaak met een financiële inslag. Dit is het meest bekende data-onderdeel bij de meeste organisaties.
- Dashboarding kun je inzetten om medewerkers (near) realtime op de hoogte te houden van de realisatie van de belangrijkste KPI’s die voor het team of afdeling van toepassing zijn. Het dashboard in de Mysolution software
- Nudging is data inzetten om medewerkers gefocust te krijgen op activiteiten die de meeste waarde opleveren of het belangrijkste zijn om klant- of kandidaat-tevredenheid te verhogen. Stel: een gewilde kandidaat, passend bij een open vacature, is actief op je website. Dan kun je bijvoorbeeld een taak aanmaken die bovenaan in de lijst komt. Dan wordt de medewerker in kwestie daar direct op geattendeerd en kan hij of zij ermee aan de slag.
- Er is sprake van ‘automation‘ als in zo’n geval niet de medewerker contact opneemt, maar als de kandidaat dan direct een mail of whatsappje krijgt met een link naar de relevante vacature. Niks geen moeilijk doen met A.I. of machine learning, maar gewoon: het scherp en inzichtelijk hebben van je data, en zo je hele bedrijfsvoering optimaliseren (marketing, recruitment, sales en finance).
Stapje voor stapje meer inzicht
Elke organisatie kan direct beginnen met op deze manier stapje voor stapje verbeteren van het inzicht dat het zelf wil hebben. Veel organisaties hebben al ervaring met het inrichten van een centraal datawarehouse. De technologische complexiteit daarvan is over het algemeen niet zo hoog. Data uit je marketingkanalen combineren met data uit je interne processen, is ook geen rocket science.
Een open data-model stelt je in staat tooling te koppelen; nogal belangrijk dus.
De complexiteit begint over het algemeen als applicaties niet makkelijk data terug kunnen ontvangen. Denk: een trigger ontvangen voor een vervolgactie op basis van een online actieve klant. Maar zo’n open data-model is niet alleen van belang om (near) realtime triggers te kunnen ontvangen, het stelt je in het algemeen ook in staat om recruitmenttooling eenvoudig te koppelen, zonder dat de applicatie hoeft te worden aangepast. Nogal belangrijk dus.
Versnipperd applicatielandschap
Een versnipperd applicatielandschap is helaas de realiteit voor een veel bedrijven in de flexbranche. Dit maakt gebruik van data om innovaties en optimalisaties door te voeren niet makkelijker. Elke extra applicatie zorgt dan voor de noodzaak van een extra ‘sleutel’ om de data te koppelen.
Vooral datasilo’s die data niet kunnen koppelen zijn zeer ongewenst.
Vooral datasilo’s die bijvoorbeeld financiële data niet kunnen koppelen aan gegevens omtrent plaatsingen en/of urenregistratie van specifieke kandidaten of klanten zijn zeer ongewenst. De optimale IT-architectuur houdt dus altijd rekening met hoe relevante data binnen de hele organisatie gekoppeld kunnen worden.
Voorspel de trends
Meer inzicht leidt er over het algemeen toe dat je beter de markt kunt ‘lezen’. Zo leer je wat je moet doen om commerciële kansen te pakken als ze zich voordoen. Dat gaat bijvoorbeeld om seizoentrends; wanneer zou je moeten beginnen met een campagne? Of denk aan een vraag als: hoeveel kandidaten moet je hebben in je recruitment-funnel om aan de capaciteitsvraag te voldoen, gebaseerd op historische conversie-KPI’s?
Meer inzicht leidt er over het algemeen toe dat je beter de markt kunt ‘lezen’.
Maar denk ook aan: beter zicht krijgen op de marges van bepaalde plaatsingen, zodat je commerciële acties gerichter kunt inzetten om zodoende nieuwe trends in de flexmarkt sneller te identificeren. Nog steeds geen A.I., maar gewoon: goed koppelen van data en de beschikbare tooling in je organisatie op de juiste manier inzetten.
De toekomst is er al
The future is already here. It’s only unevenly distributed yet. Dat vind ik een mooie uitspraak. Een uitspraak die zeker geldt voor dit thema. Momenteel zijn bijna alle bedrijven volop bezig om de voordelen van data te ontdekken en in te zetten in hun organisaties. Soms erop gericht marketingchannels effectiever in te zetten, of marge-sturing in realtime dashboards voor regioteams in te richten.
De kunst is via kleine stapjes de hele organisatie data driven te krijgen.
Al deze stappen worden nu al gezet. De kunst zal zijn om kleine stapjes en directe verbeteringen te combineren met een architectuur die bijdraagt om de héle organisatie data-driven te maken. Dit is een vraagstuk dat mijns inziens niet louter de taak is van de IT-afdeling, maar een kernverantwoordelijkheid is van elke directie binnen de flexbranche. Het is absoluut chefsache.
Kwestie van aandacht
De aandacht die de afgelopen jaren is gevestigd op A.I. heeft de aandacht misschien een beetje afgeleid van hoe je een optimale datahuishouding inricht. Verblind door een mogelijke toekomst van een door algoritmes gestuurde flexbranche is er soms kostbare tijd verloren gegaan om dat wat nu al goed mogelijk is eerst te doen en daar volop de vruchten van te plukken.
Verblind door een mogelijke toekomst is soms kostbare tijd verloren gegaan.
Het proces om van je huidige applicaties een goudmijn te maken is al met al niet heel complex. Het vergt echter wel aandacht en een paar slimme keuzes in je IT-architectuur. De technologie is beschikbaar en wordt al volop toegepast. Een kwestie van de handschoen oppakken en gewoon: doen dus.
Over de auteur
Dit artikel is geschreven door Jaap Postma, CEO van Mysolution