Data-analyse wordt naar verwachting binnen nu en vijf jaar de belangrijkste toegevoegde waarde van een uitzendorganisatie. Maar data hebben bij veel kleinere en middelgrote uitzendorganisaties nog geen prioriteit.

Dit blijkt uit een analyse van het ING Economisch Bureau.

Daarentegen zit data-analyse bij digitale concurrenten, zoals online platformen, al sterk verankerd in het businessmodel en kunnen ze snel en gericht inspelen op de wensen van de klant. Om de concurrentie met deze partijen het hoofd te bieden ontkomt de uitzendsector er niet aan om zich ook op data-analyse te richten. Juist in de sterk competitieve uitzendsector biedt dit nieuwe groeimogelijkheden, zo stelt ING.

Lees ook: Een platform starten: een slimme investering of bodemloze put?

HR-dienstverlening door uitzenders

Door automatisering en digitalisering komt in de uitzendbranche steeds meer data beschikbaar. “Binnen nu en vijf jaar zal de HR-dienstverlening dan ook steeds meer gebaseerd worden op data, wat daarmee een belangrijke asset wordt voor uitzendorganisaties”, stelt Sjuk Akkerman, sector banker services bij ING. “De toegevoegde waarde komt meer te liggen bij het leveren van dienstverlening op maat. (Bijvoorbeeld het ontzorgen van HR door een deel van de HR-dienstverlening – van inrichting en bemiddeling tot coaching – van de flexibele schil op zich te nemen, zo valt in het ING-rapport Data-analyse Uitzenders te lezen.)
“Door gericht te zoeken naar patronen en verbanden in data kunnen nieuwe inzichten worden opgedaan, waardoor zowel opdrachtgevers als uitzendkrachten zo goed mogelijk kunnen worden geadviseerd.” (Bijvoorbeeld welke wetswijzigingen van invloed zijn op het personeel en hoe ze de flexibele schil slimmer kunnen plannen.)

Door gericht te zoeken naar patronen en verbanden in data kunnen nieuwe inzichten worden opgedaan, waardoor zowel opdrachtgevers als uitzendkrachten zo goed mogelijk kunnen worden geadviseerd.”

Schaarsteprofielen in kaart brengen

Zo kan data-analyse worden ingezet om de mismatch op de arbeidsmarkt tegen te gaan. Met behulp van data kan je bijvoorbeeld gerichter matchen door schaarsteprofielen in kaart te brengen en zo te kijken welke kennis en vaardigheden er nu en in de toekomst worden gevraagd. Op basis daarvan kan je uitzendkrachten en andere werkenden een passende training of opleiding aanbieden, zodat ze duurzaam inzetbaar blijven gedurende hun gehele loopbaan.

Data-as-a-service (DAAS)

Uit gesprekken met verschillende uitzendorganisaties blijkt volgens ING dat data-analyse weliswaar de aandacht heeft, maar dat het nog zeker geen gemeengoed is binnen de sector. De meeste uitzenders zijn bezig met stap 1 en stap 2, waarbij de focus ligt op het meer gebruik maken van automatisering en digitalisering van de back- en frontoffice en het efficiënter maken van de processen. Dit zijn de meest laagdrempelige stappen. De meer geavanceerde stappen naar een data-gedreven organisatie, zoals advies op maat en het ontwikkelen van nieuwe verdienmodellen data-as-a-service (DAAS), zoals het opzetten van een benchmark, zijn voor veel uitzendbedrijven nog toekomstmuziek. Terwijl hier juist in de sterk competitieve uitzendsector groeimogelijkheden zijn, zo stelt ING.

Verouderde IT-infrastructuur

De reden dat veel uitzendorganisaties nog niet heel actief bezig zijn met data-analyse komt doordat het werken met data verschillende uitdagingen met zich meebrengt. Eén van de grootste uitdagingen is een verouderde IT-infrastructuur, wat het moeilijk maakt om verschillende systemen op elkaar aan te laten sluiten. Bovendien is de kennis van data-analyse binnen organisaties vaak onvoldoende, ook door de vele mogelijkheden. Een derde knelpunt is het waarborgen van de kwaliteit van de data. Er gaat veel tijd zitten in zowel de invoer van de data als het opschonen van de data. Daarnaast is de markt voor data-analisten erg krap, waardoor het een uitdaging is om geschikt personeel te vinden.

Volg Flexmarkt op LinkedIn: