Wie Personaldaten die Unternehmenskultur von Cisco prägen
Cisco wird seit langem für eine beeindruckende Unternehmenskultur und hervorragende Mitarbeitererfahrung geschätzt. Aber jeder, der dort arbeitet, kann dir sagen, dass der Aufbau einer außergewöhnlichen Unternehmenskultur nicht einfach über Nacht passiert. Es erfordert einen bewussten und strategischen Ansatz zur Transformation der Unternehmenskultur. Und für Cisco war Social Recognition® ein wichtiger Faktor im Verlauf der positiven Mitarbeitererfahrung, die den Mitarbeitenden weiterhin geboten wird.
Ich hatte das Privileg, über Ciscos Präsentation während Workhuman® Live Öffnet in einem neuen Tab2019 in Nashville zu berichten, daher war ich besonders gespannt auf das Workhuman Radio-Interview mit Madison BeardÖffnet in einem neuen Tab, leitende Datenwissenschaftlerin und Forscherin für Führung und Teamintelligenz bei Cisco, und Greg Stevens, Ph. D., Analytics Manager am Workhuman® Analytics Research Institute (WARI)Öffnet in einem neuen Tab.
(Klicke hier, um das vollständige Interview auf Workhuman Radio anzuhören)Öffnet in einem neuen Tab
In einem fesselnden und umfassenden Interview sprachen sie über die Arbeit hinter den Kulissen, die Cisco und WARI gemeinsam leisten, um eine menschlichere Kultur bei dem Technologieriesen zu schaffen. Greg bemerkte: „Es war eine großartige Gelegenheit für uns, zusammenzuarbeiten. Ich denke, eines der interessantesten Dinge an Cisco ist der interdisziplinäre Charakter ihrer Analysefunktion, die sich auf Führung und Teamintelligenz konzentriert.“
Das Beste aus Anerkennungsgeldern herausholen
Madison beschrieb die Rolle ihres Teams wie folgt: „Wir untersuchen, was Teams außergewöhnlich macht und was Führungskräfte bei Cisco außergewöhnlich macht – und dann versuchen wir, mehr davon zu tun.“ Wir sind dafür verantwortlich, den Mitarbeitenden zuzuhören.“
Cisco verfügt über ein ganzes Team, das die Verarbeitung natürlicher Sprache als Ergänzung zu seinen „Quants“ durchführt – denjenigen, die „sich auf die Zahlenseite der Dinge konzentrieren“. Sie erklärte die Vorteile der Kombination von quantitativen und qualitativen Daten:
„Man kann nicht nur sehen, wie die Mitarbeitenden über die Geschehnisse bei Cisco denken, sondern sich auch in die Denkweise hineinversetzen, was die Mitarbeitenden über Cisco sagen. Sie können also diese beiden Datenquellen kombinieren, um wirklich zu versuchen, das „Warum“ hinter den Zahlen zu verstehen.“
Ihr Team konzentriert sich auf die Zusammenarbeit mit verschiedenen Stakeholdern innerhalb von Cisco, um eine Vielzahl von Geschäftsproblemen zu lösen, wie zum Beispiel Fluktuation: „Warum verlassen Mitarbeitende das Unternehmen?“ Wer verlässt das Unternehmen? Und welche Quote gibt es?“
In Zusammenarbeit mit den Programmmanager:innen versuchen sie zu verstehen, „wie wir die uns zur Verfügung stehenden Mittel für Connected Recognition [Ciscos Programm für Social Recognition] am besten einsetzen können, damit wir die größte Wirkung für die meisten Menschen bei Cisco erzielen können. Wir möchten, dass sich jeder für seine gute Arbeit anerkannt fühlt.“
Eines der wichtigsten Erkenntnisse? Wenn es um Social Recognition geht, „ist die Häufigkeit wichtig.“
Priorisierung von Analyseanfragen
Greg betonte, wie wichtig es sei, frühzeitig im Analyseprozess mit den Stakeholdern in Kontakt zu treten. Auf diese Weise kannst du die brennenden Fragen, die sie mit Daten beantworten wollen, besser verstehen und priorisieren. Er merkte an: „Wir haben ein starkes Team, und es ist leicht, sich alles ansehen zu wollen. Man möchte Antworten auf jede mögliche Frage finden, weil man über so viele umfangreiche Daten verfügt.“
Seiner Meinung nach besteht die Herausforderung darin, Prioritäten bei den Analyseanfragen zu setzen und die richtigen Talente einzusetzen, um das Beste aus ihren Fähigkeiten und Spezialgebieten herauszuholen. Dies gilt insbesondere dann, wenn Sie quantitative und qualitative Mitarbeitende haben. Bei WARI beginnen sie mit dem „Warum“ – „Warum wollen wir diese Fragen stellen?“
Madison griff dasselbe Thema auf, als sie die internen Abläufe bei Cisco beschrieb. „Wir haben immer jede Menge Kuriositäten. Die Frage ist: „Wie sollten wir unsere endlichen Ressourcen an Gehirnleistung für das Team einsetzen, um die größte Wirkung zu erzielen?“
Man angelt nach Lachs. Und fängt eine Flunder.
Gleichzeitig sind die Datenteams bei Cisco und WARI auf unerwartete Erkenntnisse vorbereitet. Greg erklärte: „Wir haben zwei Arten der Forschung in unserem Team. Eine ist die Hypothesenbestätigung, d. h. wir haben ein Ziel und wollen sehen, ob wir das Ziel erreichen oder nicht. Wir haben auch einen Hypothesen-Generierungsmodus, in den wir gehen, wenn wir nicht wissen, welche Frage wir stellen sollen. Das liegt eher am explorativen Charakter der Analytik.“
Madison nutzte eine clevere Analogie, um diese Idee zu verdeutlichen: „Man angelt und erwartet zum Beispiel einen Lachs. Dann zieht man eine Flunder hoch. Und es ist eine glückliche Überraschung. Ich meine, eine Flunder ist auch köstlich. Aber vielleicht serviert man die Flunder einer anderen Zielgruppe.
„Es bedeutet sehr offen zu sein. Und wenn du Dinge findest, die dich überraschen, fragst du dich: „Wen könnte das interessieren? Wer in der Branche sollte diese Information kennen? All diese Fragen werden dazu führen, dass man Erkenntnisse auf andere Weise und einer anderen Zielgruppe präsentiert.“
Die „Demokratisierung“ von Analysen
Greg blickte über Cisco hinaus und teilte seine Sicht auf den aktuellen Stand der HR-Analytik in verschiedenen Branchen. Er drückte es so aus: „Jedes Unternehmen befindet sich an einem anderen Punkt auf seinem Weg zur Analyse. Es ist klar, dass wir Kunden wie Cisco haben, die sehr fortschrittlich sind und über Teams verfügen, die die wirklich interessanten Fragen beantworten können.“
Er nannte die positiven Auswirkungen der so genannten „Demokratisierung“ der Analytik: „Es ist einfacher als je zuvor, Zugang zu Ressourcen zu bekommen, sei es über einen Partner – wie das Workhuman Analytics and Research Institute – oder über andere Wege.“
Wie kann das Personalwesen Daten besser nutzen?
Laut Madison beginnt es mit Datenkenntnis, Datenkompetenz und einem besseren Verständnis. Sie glaubt, dass es von entscheidender Bedeutung ist, dass Menschen den Unterschied zwischen guten und schlechten Daten verstehen. Ihrer Ansicht nach muss das Personalwesen eine proaktivere Rolle bei der Unterstützung von Führungskräften bei der Nutzung von Daten übernehmen.
„Du musst den geschäftlichen Kontext verstehen und wissen, wie du den Führungskräften helfen kannst, mit Hilfe der Daten die richtigen Entscheidungen zu treffen.“
Die Macht kleiner Datenmengen – und kleiner Erfolge
All das ist schön und gut für ein großes Unternehmen, das die Ressourcen – und die Zahlen – hat, um Daten für Predictive Analytics zu nutzen. Aber was ist mit kleineren Unternehmen, die möglicherweise nicht so groß wie Cisco sind?
Laut Greg „kommt es auf die Macht kleiner Datenmengen an. Jeder redet gerne über Big Data und die Analyse von Millionen und Abermillionen von Datensätzen. Aber oft stecken für kleine Unternehmen enorme Erkenntnisse in kleinen Daten.“
Er schlägt vor, dass kleinere Unternehmen nach kleinen Gewinnen Ausschau halten können – einfache Korrelationen, die in Excel® ausgeführt werden können – die Erkenntnisse liefern und ihnen helfen, datengesteuerte Unternehmen zu werden. Seiner Ansicht nach ist es eine Denkweise, die unabhängig von den Ressourcen ist, die einem Unternehmen zur Verfügung stehen.
Für Madison geht es vor allem darum, „sicherzustellen, dass man die Dateninfrastruktur hat, um alle Daten, die man sammelt, aufzubauen und zu speichern. Denn auch wenn man klein ist, hat man die Möglichkeit, viele Daten zu sammeln.“
„Die Ressourcen werden wachsen, wenn man den Wert der Analytik unter Beweis stellt“, bemerkte Greg. „So war auch der Prozess mit Workhuman – Wir haben mit einem kleinen Team angefangen und sind gewachsen, als wir den Wert unserer Investition erkannt haben.“
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