Verbeter Hire to Retire, de levenscyclus van medewerkers
Selecteer een proces
Kies een proces om verder te werken in de gekoppelde workspace.
Optimaliseer de levenscyclus van medewerkers, van indiensttreding tot uitdiensttreding
Inefficiënties in de levenscyclus van medewerkers kunnen leiden tot flinke vertragingen en frustratie. Ons platform helpt je bottlenecks, afwijkingen van compliance en herstelwerk in het Hire to Retire-proces te vinden. Door de data te analyseren, zie je waar je de bedrijfsvoering efficiënter kunt maken en de ervaring van medewerkers kunt verbeteren.
Download onze vooraf ingestelde datatemplate en pak veelvoorkomende uitdagingen aan om je efficiëntie-doelen te bereiken. Volg ons verbeterplan in zes stappen en raadpleeg de gids voor de datatemplate om je bedrijfsvoering te verbeteren.
Gedetailleerde beschrijving tonen
De ervaring van medewerkers verbeteren begint met inzicht in elke stap, van de eerste functieaanvraag tot het vertrek van een medewerker. Het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding, ook wel H2R genoemd, raakt de efficiëntie van de organisatie, de compliance en de tevredenheid van medewerkers. ProcessMind brengt het hele proces in beeld. Je ziet de werkelijke volgorde van gebeurtenissen, afwijkingen van de gewenste route en verborgen bottlenecks. Gebruik Employee ID als unieke case-ID om te zien hoe lang elke fase duurt, waar vertragingen ontstaan en welke bronnen erbij betrokken zijn. Dat kan met data uit HR-, salarisadministratie- en andere systemen. Zo zie je hoe de levenscyclus van medewerkers er in de praktijk uitziet, op basis van data in plaats van aannames.
Ook met geavanceerde HR-platforms hebben organisaties vaak te maken met inefficiëntie en complianceproblemen in het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding. Denk aan lange wervingsprocedures, wisselende onboardingervaringen, vertragingen bij functiewijzigingen of promoties en omslachtige offboarding. Vaak ontstaan deze problemen door handmatige overdrachten, ingewikkelde goedkeuringsworkflows of datasilo’s tussen afdelingen en systemen. Zonder één gezamenlijk overzicht is het lastig om de oorzaken te vinden. Dat leidt tot hogere bedrijfskosten, mogelijke compliancerisico’s en een negatief effect op het moreel en behoud van medewerkers. ProcessMind brengt gebeurtenisdata uit alle bronsystemen samen en geeft een helder beeld van hoe processen werkelijk verlopen.
Met ProcessMind kun je het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding gericht verbeteren. Je krijgt een volledig en transparant beeld van de hele ervaring van medewerkers, vanaf het moment dat er een personeelsbehoefte ontstaat tot het vertrek van een medewerker. De data kan afkomstig zijn uit verschillende systemen, zoals HRIS-, salarisadministratie- en leerplatforms. Met deze systeemonafhankelijke analyse kun je:
- Efficiëntie en snelheid verbeteren: Spoor bottlenecks op die belangrijke HR-workflows voor werving, onboarding, promoties en offboarding vertragen. Verkort doorlooptijden, verbeter de doorvoer van HR-processen en verhoog de productiviteit door middelen op tijd in te zetten en sneller beslissingen te nemen.
- Compliance waarborgen en risico’s beperken: Spoor automatisch afwijkingen op van standaardprocedures, intern beleid en externe regelgeving. Pak tekortkomingen in de compliance proactief aan, beperk auditrisico’s en zorg voor een consistente en eerlijke uitvoering in elke fase van de levenscyclus van medewerkers, ongeacht de betrokken persoon of afdeling.
- De ervaring van medewerkers verbeteren: Bekijk het proces vanuit het perspectief van medewerkers. Verbeter processen die hun tevredenheid beïnvloeden, zoals tijdige toegang tot benodigde bronnen, soepele overgangen tussen functies en een snelle afhandeling van vragen. Zo bouw je aan een prettige en ondersteunende werkomgeving die bijdraagt aan het behoud van medewerkers.
- Beslissingen nemen op basis van data: Baseer beslissingen niet alleen op anekdotes of onderbuikgevoel. Met objectieve realtime data en analyses kun je middelen beter verdelen, HR-beleid aanscherpen en een wendbare personeelsstrategie ontwikkelen die aansluit op de organisatiedoelen en groei op lange termijn ondersteunt.
Aan de slag met ProcessMind is eenvoudig. Het platform werkt met data uit HR-platforms, ERP-systemen en andere bronsystemen. Gebruik de datatemplate om het event log voor te bereiden. Zodra de data is geladen, maakt ProcessMind procesmodellen en analytische dashboards. Daarmee zie je snel waar je de ervaring van medewerkers kunt verbeteren.
In 6 stappen naar een beter proces van indiensttreding tot uitdiensttreding
Koppel de data
Wat je moet doen
Verzamel event logs uit alle relevante databronnen, zoals je HRIS, salarisadministratie en trainingsplatforms, om de medewerkersreis volledig in beeld te brengen.
Waarom dit belangrijk is
Een gecombineerde dataset geeft een volledig beeld van de levenscyclus van medewerkers, met alle activiteiten en overdrachten tussen afdelingen.
Verwacht resultaat
Een volledige event log, klaar voor analyse, met data uit verschillende bronnen.
Breng het huidige proces in kaart
Wat je moet doen
Maak met de gekoppelde data de werkelijke activiteitenstroom in het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding zichtbaar en breng alle routes van medewerkers in kaart.
Waarom dit belangrijk is
Inzicht in het huidige proces laat afwijkingen, lussen met herstelwerk en veelvoorkomende routes zien. Dat is nodig om gericht verbeteringen door te voeren.
Verwacht resultaat
Een helder beeld van het werkelijke proces gedurende de levenscyclus van medewerkers, met alle varianten.
Breng bottlenecks in kaart
Wat je moet doen
Analyseer de proceskaart om te zien in welke stappen of overgangen vertragingen, herstelwerk of grote aantallen activiteiten voorkomen.
Waarom dit belangrijk is
Als je bottlenecks vindt, kun je verbeteringen richten op de plekken waar ze de efficiëntie en de medewerkerservaring het meest beïnvloeden.
Verwacht resultaat
Een geprioriteerde lijst met bottlenecks en onderdelen die de doorlooptijd verlengen.
Achterhaal de oorzaken
Wat je moet doen
Onderzoek de oorzaken van gevonden bottlenecks en afwijkingen. Kijk bijvoorbeeld naar systeemoverdrachten, goedkeuringstijden en handmatige stappen.
Waarom dit belangrijk is
Door de oorzaken aan te pakken, blijven verbeteringen langer werken en voorkom je dat problemen terugkomen. Zo behandel je niet alleen de symptomen.
Verwacht resultaat
Inzicht in de factoren die inefficiënties en vertragingen in het proces veroorzaken.
Ontwerp betere oplossingen
Wat je moet doen
Ontwikkel en modelleer mogelijke proceswijzigingen op basis van de oorzaakanalyse. Denk aan stappen automatiseren, goedkeuringen vereenvoudigen of rollen aanpassen.
Waarom dit belangrijk is
Door wijzigingen vooraf te ontwerpen, zorg je dat voorstellen op data zijn gebaseerd, praktisch uitvoerbaar zijn en aansluiten bij doelen voor medewerkerstevredenheid en efficiëntie.
Verwacht resultaat
Concrete, datagedreven aanbevelingen om het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding te verbeteren.
Volg de resultaten en verbeter voortdurend
Wat je moet doen
Voer de gekozen verbeteringen door en volg met bijgewerkte procesdata voortdurend het effect. Pas de aanpak zo nodig aan.
Waarom dit belangrijk is
Door de resultaten te blijven volgen, zie je of verbeteringen het gewenste effect hebben en kun je snel inspelen op nieuwe uitdagingen of kansen.
Verwacht resultaat
Blijvende efficiëntiewinst en voortdurende verbetering gedurende de levenscyclus van medewerkers.
DIT LEVERT HET OP
Krijg zicht op wat er in je bedrijfsprocessen verborgen blijft
- Breng de werkelijke processtroom in beeld
- Vind verborgen bottlenecks en vertragingen
- Houd compliance in processen eenvoudig in de gaten
- Maak de bedrijfsvoering efficiënter
GEBRUIKELIJKE RESULTATEN
Efficiënter werken gedurende de levenscyclus van medewerkers
Deze resultaten laten zien welke concrete verbeteringen organisaties bereiken door hun processen van indiensttreding tot uitdiensttreding te verbeteren. Process mining brengt bottlenecks, inefficiënties en tekortkomingen in compliance gedurende de hele levenscyclus van medewerkers aan het licht. Zo kunnen organisaties hun bedrijfsvoering verbeteren en de medewerkerservaring versterken.
Kortere doorlooptijd voor openstaande functies
Door bottlenecks in de werving te vinden en weg te nemen, kunnen organisaties vacatures veel sneller invullen. Dat verbetert de efficiëntie van de bedrijfsvoering en beperkt productiviteitsverlies.
Nieuwe medewerkers sneller ingewerkt
Door de eerste inrichting voor medewerkers en belangrijke onboardingtaken te verbeteren, kunnen nieuwe medewerkers sneller productief worden en krijgen ze een prettigere start bij de organisatie.
Beleidsregels beter naleven
Zorg dat antecedentenonderzoeken, verplichte trainingen en stappen rond uitdiensttreding op tijd worden afgerond. Volg daarvoor de naleving van regelgeving en interne beleidsregels in alle fasen van de levenscyclus van medewerkers.
Meer nieuwe medewerkers behouden
Vind en pak problemen in de werving of begeleiding aan die ertoe leiden dat medewerkers binnen de eerste 6 tot 12 maanden vertrekken. Zo behoud je meer medewerkers en beperk je de kosten voor vervanging.
Minder handmatige fouten en herstelwerk
Door veelvoorkomende fouten bij gegevensinvoer te vinden en te herstellen, lussen met herstelwerk te beperken en handmatige handelingen terug te dringen, kunnen HR-teams flink besparen en de integriteit van data verbeteren.
De resultaten verschillen per proces en zijn afhankelijk van de complexiteit en datakwaliteit. Deze cijfers geven gebruikelijke verbeteringen weer die bij implementaties zijn waargenomen.
Aanbevolen data
Voor aangepaste data-aanbevelingen, kies je specifieke proces.
Veelgestelde vragen
Veelgestelde vragen
Process mining maakt de werkelijke medewerkersreis zichtbaar en brengt afwijkingen, inefficiënties en tekortkomingen in compliance in het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding aan het licht. De data geven aanknopingspunten voor gerichte verbeteringen, zoals een kortere wervingstijd, snellere onboarding en een efficiënter proces gedurende de hele levenscyclus van medewerkers. Zo kun je de volledige medewerkerservaring verbeteren.
Je hebt vooral event logs nodig met een medewerker-ID als case-ID, een naam voor iedere activiteit en een timestamp waarop die activiteit plaatsvond. Relevante data kunnen onder meer wervingsstappen, onboardingtaken, functioneringsgesprekken, promoties en activiteiten rond uitdiensttreding bevatten. Zo krijg je een volledig beeld van de levenscyclus van medewerkers.
Je kunt data vaak ophalen met standaardrapportages, aangepaste queries of API-koppelingen in het bronsysteem. Het is belangrijk dat je data op activiteitsniveau krijgt, met timestamps en unieke identificatiegegevens voor iedere medewerker. Daarna zet je de data om naar een event log die geschikt is voor process mining.
De eerste inrichting, waaronder data-extractie en het genereren van een model, duurt meestal enkele weken. Hoe lang precies hangt af van de beschikbaarheid en complexiteit van de data. Binnen 4 tot 8 weken heb je doorgaans een eerste proceskaart en inzicht in de belangrijkste bottlenecks en afwijkingen. Daarmee zie je waar gerichte verbeteringen nodig zijn.
Ja. Door werkelijke procesroutes in kaart te brengen, kan process mining laten zien waar compliance-stappen worden overgeslagen of vertraagd. Ook worden patronen zichtbaar die leiden tot vroegtijdig vertrek. Zo kan bijvoorbeeld blijken dat bepaalde onboardingroutes samengaan met meer personeelsverloop. Je kunt dan preventieve maatregelen nemen, medewerkers beter behouden en regelgeving beter naleven.
Process mining gaat verder dan standaardrapportages. Het brengt de werkelijke volgorde van gebeurtenissen visueel in kaart en laat zien hoe processen echt verlopen, inclusief verborgen varianten en afwijkingen. Je krijgt inzicht in de oorzaken achter bepaalde meetwaarden, niet alleen in de waarden zelf. Zo begrijp je beter hoe het proces van indiensttreding tot uitdiensttreding in de praktijk werkt.
Technische kennis is handig voor data-extractie en de eerste inrichting, maar moderne process mining-tools zijn ook bedoeld voor zakelijke gebruikers. Veel platforms hebben een intuïtieve interface en voorgebouwde connectors, zodat je voor doorlopende analyses geen uitgebreide technische kennis nodig hebt. De leverancier verzorgt meestal training, zodat je de tool goed kunt gebruiken en de resultaten kunt interpreteren.
In de praktijk bevat data vaak inconsistenties. Process mining-tools hebben functies voor datavoorbereiding en opschoning om daarmee om te gaan. De eerste analyse helpt vaak om problemen met de datakwaliteit in het bronsysteem te vinden. Vervolgens kun je de processen voor datavastlegging gericht verbeteren en de betrouwbaarheid van de data verhogen.
Verbeter het traject van medewerkers, begin vandaag gratis
Krijg inzicht, verbeter processen en verhoog snel de tevredenheid van medewerkers.
Geen creditcard nodig • Binnen 5 minuten ingesteld