Yönetim, İK’dan çoğu zaman tek bir şey ister: personel maliyetinin nereye gittiğini hızlı ve anlaşılır biçimde görmek. Bu dashboard’u, dağınık maliyet kalemlerini tek ekranda toplayıp karar vermeyi kolaylaştırmak için hazırladım.
Neyi çözüyor?
Ücret, yan haklar ve diğer maliyet kalemlerinin tek panoda toplanması
Bölüm, pozisyon ve dönem bazında karşılaştırma
Filtrelerle anında farklı kırılımlar
Yönetim sunumlarına doğrudan aktarılabilen grafikler
Sahadan çıkardığım ders
İyi bir dashboard soruya cevap verir, veri yığmaz. Bu panoyu tasarlarken “yönetim bu ekrana bakınca hangi kararı verecek?” sorusunu merkeze aldım.
Bu çalışmayla ilgili
Bu araç, kendi sahamdaki bir ihtiyaçtan doğdu ve zamanla gelişti. Benzer bir süreci kurumunuzda dijitalleştirmek ya da yaklaşımı konuşmak isterseniz bana ulaşabilirsiniz. Diğer çalışmalarıma Çalışmalar sayfasından göz atabilirsiniz.
İK’da veri toplamak artık sorun değil; asıl sorun, o veriden yönetimin anlayacağı ve karar verebileceği bir hikâye çıkarmak. Bu aracı, birden fazla işyerinin İK göstergelerini aylık ve yıllık olarak karşılaştırmak ve sapmaları erken fark etmek için geliştirdim.
Neyi çözüyor?
Çok lokasyonlu yapılarda her işyeri kendi tablosunu tutar ve aylık raporlar birbirinden kopuk ilerler. Bu araç, yedi farklı işyerinin KPI verilerini tek bir yapıda toplayarak şunları mümkün kılıyor:
Yedi işyerinin KPI verilerini yıl ve ay bazında yan yana karşılaştırma
Performansın yıllık ortalamanın altında ya da üzerinde kaldığı dönemleri anında görme
Bir işyerindeki değişimin genel bir eğilim mi, yoksa yerel bir sorun mu olduğunu ayırt etme
Sonuçları yönetim sunumlarına doğrudan aktarılabilecek grafiklerle izleme
Hangi göstergeler izlenmeli?
Her kurumun KPI seti kendi önceliklerine göre değişir. Üretim ağırlıklı bir yapıda en çok fayda gördüğüm göstergeler ve yaygın kullanılan hesaplama yöntemleri şöyle:
Gösterge
Ne anlatır?
Nasıl hesaplanır?
Personel devir oranı
Çalışan kaybının hızı
Dönemde ayrılan kişi ÷ dönemin ortalama çalışan sayısı × 100
Devamsızlık oranı
İş gücü kaybı ve olası bağlılık sorunları
Devamsızlık günü ÷ planlanan iş günü × 100
Fazla mesai oranı
Kapasite ve planlama yeterliliği
Fazla mesai saati ÷ normal çalışma saati × 100
Kişi başı eğitim saati
Gelişime yapılan yatırım
Toplam eğitim saati ÷ ortalama çalışan sayısı
Kişi başı personel maliyeti
Maliyet verimliliği
Toplam personel maliyeti ÷ ortalama çalışan sayısı
Pozisyon doldurma süresi
İşe alımın hızı
Talep tarihinden işe başlama tarihine kadar geçen gün
Üretim ağırlıklı yapılarda sık kullanılan İK göstergeleri ve yaygın hesaplama yöntemleri.
Karşılaştırma neden bu kadar önemli?
Tek başına bir rakam pek bir şey söylemez. Bir işyerinde devamsızlığın yüzde 4 olması iyi mi, kötü mü? Cevap, karşılaştırmada saklı. Bu araçta üç farklı karşılaştırma kullanılıyor:
Zaman: Aynı işyerinin bu ayı geçen ayla ve geçen yılın aynı ayıyla. Mevsimsellik, özellikle gıda gibi sezonluk üretim yapılan sektörlerde ancak böyle görülebiliyor.
Lokasyon: Aynı göstergenin farklı işyerlerindeki değeri. Benzer koşullardaki iki işyeri arasındaki fark, çoğu zaman yönetim tarzını ya da yerel bir sorunu işaret ediyor.
Ortalama: Değerin yıllık ortalamadan sapması. Ortalamanın belirgin biçimde üzerine ya da altına çıkan aylar, dikkat edilmesi gereken dönemleri tek bakışta gösteriyor.
Yönetime sunarken
Yıllar içinde, iyi bir İK raporunun veri yığını değil, bir soruya verilen net bir cevap olduğunu öğrendim. Sunumlarda işe yarayan birkaç ilke:
Her grafiğin tek bir mesajı olsun; başlığı da o mesaj olsun (“Devamsızlık B işyerinde üç aydır artıyor” gibi).
Rakamın yanına mutlaka bir karşılaştırma koyun: geçen yıl, ortalama ya da diğer işyerleri.
Sapmanın olası nedenini ve önerdiğiniz adımı da aynı sayfada verin.
Göstergelerin tanımını bir kez belirleyin ve değiştirmeyin; tanım değişirse karşılaştırma anlamını yitirir.
Sahadan çıkardığım ders
En değerli bulgular genellikle en büyük rakamlarda değil, ortalamadan sessizce uzaklaşan küçük değişimlerde çıkıyor. Bir işyerinde birkaç aydır yavaşça artan devamsızlık, çoğu zaman ileride yaşanacak ayrılmaların ilk işareti oluyor. Bu sinyalleri erken görmek, İK’yı sorunlara tepki veren değil, onları önceden fark eden bir konuma taşıyor.
Nasıl çalışıyor?
Aşağıdaki tanıtım videosu aracın önceki bir sürümüne ait; ancak çalışma prensibi aynı.
Yapay zekâ ile bir sonraki adım
Bugün bu tür panolar, yapay zekâ destekli araçlarla bir adım öteye taşınabiliyor: sapmaların otomatik olarak işaretlenmesi, nedenlerine dair ilk yorumların hazırlanması ya da “Geçen yıla göre en çok hangi işyerinde bozulma var?” gibi soruların doğrudan sorulabilmesi. Bu dönüşüme dair düşüncelerimi yazılarımda paylaşıyorum.
Bu çalışmayla ilgili
Bu araç, kendi sahamdaki bir ihtiyaçtan doğdu ve zamanla gelişti. Benzer bir süreci kurumunuzda dijitalleştirmek ya da yaklaşımı konuşmak isterseniz bana ulaşabilirsiniz. Diğer çalışmalarıma Çalışmalar sayfasından göz atabilirsiniz.
