L’HR Analytics è uno strumento sempre più importante per le realtà aziendali di oggi. Attraverso il processo di analisi dei dati che riguardano i dipendenti, infatti, le imprese riescono a ottimizzare l’iter di assunzione, rendendolo più mirato e più efficace, con la possibilità di misurare anche il livello di soddisfazione del personale, per coinvolgere e fidelizzare le persone. Ma in cosa consiste l’HR Analytics, quali sono gli strumenti dei quali si avvale e che vantaggi comporta? Scopriamolo.
HR Analytics, di che cosa si tratta
Con HR Analytics si intende un processo aziendale per raccogliere, analizzare e gestire i dati relativi al personale. L’obiettivo è capire quali sono le figure professionali in linea con le proprie esigenze, mettendo in atto strategie per attirare i migliori talenti già in fase di recruiting. Quando i professionisti diventano parte integrante della realtà aziendale, poi, l’HR Analytics permette di studiarne il livello di soddisfazione personale e professionale, individuare eventuali criticità, aumentare l’engagement, migliorando la performance singola e collettiva, con riscontri positivi su fidelizzazione e diminuzione del turnover, similmente a quanto abbiamo visto con le strategie di Corporate learning.
Il processo non è certo semplice, a causa dell'enorme quantità di dati sui dipendenti e sui collaboratori, che richiedono un costante aggiornamento. I lavoratori, infatti, evolvono nell’ambito della loro attività, si pongono nuovi obiettivi a mano a mano che cresce la loro esperienza e individuano modalità e strategie diverse nelle sfide professionali di ogni giorno. Ma anche il mondo intorno a loro cambia: vengono introdotte nuove tecnologie, nascono obiettivi di business che si misurano con le esigenze del mercato del lavoro, in continua evoluzione. La HR Analytics tiene conto di tutte queste informazioni, raccogliendole e integrandole con altri dati provenienti da web e social network, ma anche aggiornandole con l’impiego di algoritmi e intelligenza artificiale. In questo modo i big data possono realmente trasformarsi in un vantaggio competitivo per un’impresa. All’interno di questo processo di raccolta, tuttavia, occorre ricordare sempre l’importanza del rispetto della privacy dei dati stessi, utilizzando un sistema affidabile di gestione, che assicuri la conformità alle leggi sulla privacy dei lavoratori, in un approccio etico nell’impiego di informazioni sensibili.
HR Analytics, come utilizzare i dati nel concreto?
I Big Data, adeguatamente raccolti e analizzati, sono quindi essenziali per migliorare la gestione delle risorse umane all’interno di un’azienda. Vediamo in che modo è possibile farlo, attraverso esempi concreti.
Ridurre il turnover del personale
Molte aziende non comprendono a fondo il motivo per cui un dipendente lascia il posto di lavoro. Il lavoratore lascia una lettera in cui spiega le ragioni della sua decisione e a volte vengono stilate relazioni interne: non sempre però questi documenti riportano effettivamente le motivazioni di una scelta così definitiva, che può impattare sulle organizzazioni in termini di profitto e di produttività. Sarebbe invece importante comprendere, per esempio, se le ragioni sono legate al singolo dipendente oppure se sono attribuibili a qualcosa che non funziona nel contesto generale dell’ambiente di lavoro. Attraverso una survey, ad esempio, è possibile comprendere in maniera più precisa se dietro a delle dimissioni si nascondano ragioni organizzative oppure altre problematiche a livello di sistema.
Fare selezione più approfondita e mirata
Ancora oggi, nella ricerca del candidato ideale le aziende considerano soprattutto il curriculum e l’esperienza professionale. Le soft skill tuttavia, come sappiamo, possono davvero fare la differenza. In questo senso può fare la differenza inserire processi di HR Analytics nel proprio recruiting aziendale, per arrivare ad una mappatura delle soft skills più preziose per la propria realtà, come ad esempio creatività, capacità di lavorare in team, adattabilità e altri aspetti che vanno oltre le competenze. In questo modo si ottengono numerose informazioni che possono guidare il dipartimento HR nella selezione del personale. Questo aiuta a prendere in considerazione candidati che prima avrebbero potuto essere esclusi e che invece, con un’adeguata formazione su alcune competenze specifiche, possono risultare perfettamente in linea con le esigenze aziendali.
Adeguare le competenze ai ruoli
Il processo di HR Analytics può aiutare nel far coincidere i bisogni aziendali con le competenze e le skills dei dipendenti. Dopo aver individuato quali sono le necessità dell’azienda, con le informazioni raccolte si può creare una “scala” ideale delle competenze stesse e confrontarla con la preparazione dei dipendenti. Così i ruoli delle persone possono essere riorganizzati o trasformati in maniera più mirata ed efficace, divenendo parte di dinamiche vere e proprie di reskilling ed upskilling che puntino ad organizzazioni più efficienti, alla valorizzazione dei punti di forza e al rafforzamento delle aree di miglioramento di ognuno.
Valutare le performance dei manager
Grazie all’HR Analytics e all’utilizzo di questionari di tipo qualitativo e quantitativo, focus group e ricerche specialistiche, si riesce ad analizzare la performance del management, per capire chi ha il potenziale per ricoprire ruoli di leadership e chi può esprimere meglio il proprio valore in altre posizioni.
Rivedere il ruolo della cultura aziendale
Abitudini non scritte, modelli comportamentali dati per scontati, idee predominanti diventate prassi, sono aspetti che contribuiscono a creare la cosiddetta cultura aziendale: un universo che può influenzare l’atmosfera lavorativa anche in modo negativo. Analizzare questi aspetti della cultura aziendale permette di contrastare modalità scorrette che condizionano l’ambiente lavorativo e si rivelano limitanti e penalizzanti per molti dipendenti.
In che modo si svolge il processo di HR Analytics
Nel concreto, il processo di HR Analytics è costituito da tre fasi fondamentali:
- raccolta e interpretazione dei dati
- applicazione dei dati nelle strategie aziendali
- monitoraggio e valutazione dei KPI
1.Raccolta e interpretazione dei dati
Le diverse tipologie di informazioni che raccontano l’experience dei professionisti all’interno di un’azienda sono fondamentali per sviluppare analisi affidabili. Oltre alla raccolta dei dati anagrafici, amministrativi e relativi al percorso di carriera dei dipendenti (sempre utilizzando sistemi che assicurino la privacy delle persone) è essenziale disporre di altre tipologie di informazioni relative alle employee experience. I dati dovranno essere facilmente fruibili e caratterizzati da veridicità e qualità dell’informazione. Per esempio è necessario conoscere per ciascuna figura professionale:
- competenze, sia relative a preparazione e curriculum sia a caratteristiche personali (soft skills)
- tipo di percorsi formativi seguiti, ore di formazione, impatto di questi fattori sulla professionalità
- remunerazione, compensi, benefit
- resa lavorativa
- risultati raggiunti nella propria professione
- risultati ottenuti sul lavoro
- performance lavorative
2.Applicazione dei dati nelle strategie aziendali
Il processo di HR Analytics permette di disporre quindi di elementi molto preziosi che permettono diversi ambiti di applicazione all’interno delle strategie aziendali. Uno di quelli che suscitano maggior interesse è quello relativo alla gestione del turnover dei dipendenti. Modelli predittivi basati sui dati permettono, per esempio, di comprendere le caratteristiche dei lavoratori che lasceranno l’impresa e di identificarne le motivazioni. Inoltre, consentono di ottimizzare il processo di recruiting, individuando i candidati in possesso delle caratteristiche più in linea con l’azienda stessa. I dati si potranno sfruttare anche per creare e implementare piani personalizzati di formazione dei dipendenti, in un’ottica di corporate learning moderno, più strutturato e mirato.
A livello più ampio, i dati permettono di compiere analisi “descriptive e diagnostic” per studiare e analizzare eventi aziendali pregressi attraverso reportistiche e dashboard. In questo modo è possibile creare uno “storico” delle esperienze, positive e negative, comprendendone le motivazioni e quindi imparando da esse, evitando gli errori del passato ma anche riprendendo e implementando strategie che si sono rivelate vincenti in un’impresa di successo. Aiutano a creare modelli predittivi che anticipano i fenomeni e permettono di prendere decisioni, disegnare soluzioni, ridurre i costi di gestione, formazione e sostituzione del personale.
3.Monitoraggio e valutazione dei KPI
La buona applicazione dei dati nel processo di HR Analytics deve ovviamente essere valutata ed è possibile farlo attraverso alcuni KPI, ossia gli indicatori di performance ad essi associati. I KPI permettono di inquadrare i progressi effettuati durante una qualsiasi attività aziendale, inoltre i dati possono essere confrontati con i benchmark dell’azienda stessa, dei competitor e del mercato, per capire se un obiettivo è stato raggiunto o se è necessario impegnarsi per migliorare la performance.
Esempi di KPI
I KPI sono indicatori flessibili, utilizzabili in diverse aree aziendali e da imprese di settori differenti. Riguardano sia la teoria sia la pratica di un processo aziendale e hanno il vantaggio di poter essere modificati e adattati a seconda delle esigenze del mercato.
Tra i KPI utilizzati più spesso si possono trovare ad esempio:
- absenteeism rate ossia tasso di assenteismo
- cost per hire, il costo che l’azienda sostiene per ogni assunzione
- engagement rate che è il tasso di soddisfazione dei dipendenti
- incidence rate che riguarda il livello di infortuni sul lavoro e malattia
- productivity rate vale a dire il tasso di produttività dei lavoratori
- retention rate, il livello di fidelizzazione del personale
- time to fill, ossia il tempo che l’azienda dedica a inquadrare le proprie esigenze per la ricerca di un candidato, prosegue con la pubblicazione dell’annuncio e comprende anche il momento in cui il candidato accetta il lavoro
- time to hire, che è il momento che intercorre tra quando il candidato risponde all’annuncio a quando è assunto
- turnover rate o tasso di ricambio del personale.
L’attenzione ai processi di HR Analytics va a vantaggio di qualsiasi impresa, implementandone la visibilità, ottimizzando le sue performance e aumentando la retention dei dipendenti.
Se la tua azienda desidera mettere al centro i propri dipendenti, fin dal momento del recruiting, AlmaLaurea srl può supportarti nel presentare al meglio la tua realtà e le iniziative che hanno come obiettivo la crescita professionale, il benessere dei lavoratori e l’ingaggio di nuovi talenti.
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