Quante volte ti sei trovato a prendere decisioni HR basandoti solo sul "feeling"? Noi di Reverse vediamo tutt'oggi aziende che assumono candidati perché "hanno fatto buona impressione" o promuovono dipendenti basandosi su sensazioni piuttosto che su dati concreti.
La trasformazione digitale ha rivoluzionato il mondo delle risorse umane, portando alla nascita della people analytics come disciplina strategica fondamentale. Le strategie di HR analytics rappresentano oggi uno degli approcci più innovativi per ottimizzare la gestione del capitale umano, permettendo alle aziende di prendere decisioni basate sui dati piuttosto che sull'intuizione.
I vantaggi dell'utilizzo degli analytics nel campo HR sono numerosi. Eccone alcuni:
Ma come dobbiamo approcciare questo mondo relativo ai dati digitali? In questo articolo approfondiremo tutti gli aspetti della people analytics, dalle definizioni di base alle migliori pratiche di implementazione, per aiutarti a comprendere come trasformare i dati in vantaggio competitivo.
Indice
2. I vantaggi di implementare la people analytics in azienda
3. Le fasi del processo di people analytics
4. HR analytics vs people analytics: quali sono le differenze?
5. People analytics: best practice
5.1 In quali aree HR adottare una strategia people analytics
7. Analisi predittive e prescrittive
8. Conclusioni: il futuro della people analytics
Facciamo chiarezza su cosa sia davvero la people analytics, senza giri di parole.
Per people analytics si intende l'uso sistematico dei dati relativi al comportamento umano e alle relazioni interpersonali per prendere decisioni aziendali strategiche e informate. Si tratta di un approccio data-driven per gestire efficacemente la forza lavoro moderna.
Per esempio, invece di assumere il candidato che "ci ha fatto buona impressione", analizziamo i dati di performance dei dipendenti simili già presenti in azienda per capire quali caratteristiche portano davvero al successo nel ruolo.
La people analytics combina competenze statistiche, tecnologiche e psicologiche per analizzare pattern comportamentali, performance lavorative e dinamiche organizzative. Questo approccio scientifico permette ai professionisti HR di superare le decisioni basate unicamente sull'intuizione, abbracciando invece metodologie evidence-based che garantiscono risultati più precisi e misurabili.
I sistemi di analytics HR si distinguono per la loro capacità di integrare dati provenienti da multiple fonti: piattaforme di comunicazione, tool di performance management, e persino sensori IoT per il monitoraggio dell'ambiente lavorativo.
Grazie ai business analytics, quindi i dati relativi al business in generale, si riescono a ottimizzare i processi aziendali e attuare un'opera di monitoraggio e previsione dell'andamento del business.
Nel caso dei people analytics, le analisi di dati sono applicate all'ambito dei collaboratori, quindi riguardano le assunzioni, la gestione delle performance e delle promozioni, il tasso di retention e così via.
L'utilizzo dei people analytics è in forte crescita per tre motivi:
Nonostante tutto ciò, l'utilizzo dei people analytics non è ancora del tutto diffuso nei reparti HR per diversi motivi, primo tra tutti l'effort iniziale necessario per la la loro corretta implementazione.
È necessario infatti avere una strategia su come raccogliere e conservare i dati, e in seguito servono le skill per analizzarli.
Come ricordiamo spesso nei nostri articoli, solo intraprendendo un percorso di digital transformation è possibile approfittare di tutti i vantaggi che i dati, e la loro corretta lettura, possono darci.
Ti è mai capitato di assumere qualcuno che sembrava perfetto e poi si è rivelato un disastro? O di perdere un dipendente di valore senza capire perché?
L'implementazione della people analytics in azienda genera benefici tangibili che si riflettono sia sui risultati di business che sul benessere dei dipendenti. I principali vantaggi includono:
Abbiamo cominciato elencando alcuni dei principali vantaggi che i dati possono portare ad un reparto HR, e ci rendiamo conto che per ottenerli è ormai indispensabile l'evoluzione del ruolo dell'HR Manager che stiamo conoscendo in questi mesi: pur mantenendo la sua propensione alla componente umana, l'HR oggi deve inevitabilmente familiarizzare con il digital e l'analisi dei dati.
HR Sata Scientist, HR Data Analyst e HR Analyst sono figure che stanno comparendo con frequenza sempre maggiore nel mondo delle Risorse Umane, ma ci chiediamo: sono indispensabili per un'azienda che vuole implementare i people analytics, o anche approcci più basic possono essere sufficienti?
Se le grandi realtà necessitano di figure dedicate, per aziende medie e piccole potrebbe essere già molto strategico cominciare a lavorare sui dati sviluppando una propensione alla lettura del dato e una fiducia nell'innovazione, per poter almeno cominciare a sfruttare le analisi statistiche.
Dicevamo dei vantaggi che puoi trarre dai dati: grazie ai people analytics è possibile migliorare non solo il business, ma anche la vita in azienda dei singoli dipendenti.
Analizzando i dati raccolti, per esempio, è possibile:
La lista potrebbe andare ancora oltre, ma quello che devi tenere a mente è: il vantaggio fondamentale dell'utilizzo degli analytics è che grazie ai dati puoi prendere decisioni più precise e strategiche: e ogni Manager sa quanto questo sia importante.
Ok, ma da dove si inizia concretamente? L'implementazione efficace della people analytics richiede un approccio strutturato e metodico. Il processo si articola in cinque fasi fondamentali:
Fase 1: Prima di tutto: cosa vuoi risolvere? Partiamo con la definizione degli obiettivi strategici Prima di raccogliere qualsiasi dato, è essenziale definire chiaramente quali sono gli obiettivi di business che si vogliono raggiungere. Questi possono includere la riduzione del turnover, l'miglioramento dell'engagement o l'ottimizzazione dei processi di recruiting.
Fase 2: Identificazione e raccolta dei dati. Ti stai chiedendo quale dato raccogliere per primo? Ecco cosa consigliamo: inizia dalle fonti che hai già disponibili. Survey di clima, dati di performance, informazioni sui benefit, feedback a 360 gradi. È cruciale garantire la qualità e la completezza dei dati raccolti.
Fase 3: Pulizia e preparazione dei dati I dati grezzi necessitano di essere processati, puliti e strutturati per l'analisi. Questa fase include la rimozione di duplicati, la gestione dei valori mancanti e la standardizzazione dei formati.
Fase 4: Analisi e modellazione Attraverso tecniche statistiche avanzate e algoritmi di machine learning, si procede all'analisi vera e propria per identificare pattern, correlazioni e trend significativi.
Fase 5: Interpretazione e azione I risultati dell'analisi vengono tradotti in insights actionable e raccomandazioni strategiche concrete per il decision making HR.
Sebbene i termini HR analytics e people analytics vengano spesso utilizzati come sinonimi, esistono delle sottili ma importanti differenze concettuali e operative.
Le metodologie di HR analytics si focalizzano principalmente sui processi e sulle metriche tradizionali delle risorse umane: tasso di turnover, costo per assunzione, tempo di copertura delle posizioni, ROI della formazione. L'approccio è tipicamente reattivo e orientato alla misurazione di performance passate.
La people analytics, invece, adotta una prospettiva più ampia e proattiva, concentrandosi sul comportamento umano, sulle dinamiche relazionali e sui fattori psicologici che influenzano le performance. Include l'analisi del sentiment, dei network sociali interni, dei pattern comunicativi e delle dinamiche di team.
Riassumendo le differenze chiave:
I moderni sistemi di analytics nel mondo HR rappresentano l'evoluzione naturale che integra entrambi gli approcci, fornendo una visione olistica e strategica del capitale umano.
L'implementazione di successo della people analytics richiede l'adozione di best practice consolidate che garantiscano risultati efficaci e sostenibili nel tempo. Vediamole.
Dove puoi iniziare domani mattina? Le strategie di people analytics possono essere applicate efficacemente in diverse aree del mondo HR, ciascuna con specifiche metriche e obiettivi:
Gli ambiti di misurazione ricoprono tutto il processo di gestione delle Risorse Umane, dalle strategie di assunzione a quelle di retention. Ecco qualche esempio, per portare sul piano pratico quello che sembra un discorso basato più sui numeri e meno sulle persone:
Questi sono solo alcuni ambiti che puoi ottimizzare grazie ai dati.
La domanda da un milione: che software usare? La scelta degli strumenti giusti è fondamentale per il successo di un'iniziativa di people analytics. Il mercato offre diverse soluzioni, dalle piattaforme enterprise alle soluzioni più accessibili per PMI. Per iniziare, Excel può bastare. Seriamente. Non serve partire con investimenti da capogiro. Se hai meno di 10.000€ di budget, inizia con quello che hai già: Excel o Google Sheets possono essere sufficienti per le prime analisi.
L'importante è chiarire i criteri di scelta in modo da poter fare le proprie valutazioni. La selezione dello strumento deve considerare:
Attualmente, il modello più utilizzato è quello dei Descriptive Analytics, ovvero quello che, per l'appunto, descrive lo stato attuale dell'azienda e dei suoi processi; ma si stanno facendo strada altri due modelli, estremamente interessanti dal punto di vista strategico e correlati tra loro.
L'evoluzione verso le metodologie di analytics HR sta portando sempre più aziende ad adottare approcci predittivi e prescrittivi, superando la tradizionale analytics descrittiva per abbracciare metodologie più sofisticate e strategiche. I predictive analytics utilizzano i dati storici per costruire modelli matematici utili per "catturare" i trend: in questo modo, è possibile prevedere eventi futuri. Ma come può essere applicata in ambito HR?
Nel settore HR, l'ambito in cui le analisi prescrittive conoscono più sviluppo è quello della pianificazione data-driven della forza lavoro, in cui ogni azione di gestione, spostamento o assunzione è guidata da una roadmap predefinita.
L'implementazione di sistemi avanzati di people analytics permette oggi alle aziende di sviluppare sistemi di raccomandazione personalizzati per ogni dipendente, ottimizzando career path, formazione e sviluppo professionale in modo automatizzato e data-driven.
Facciamo un esempio che ti sembrerà quasi banale da quanto è lampante:
La tua azienda registra un tasso di assenteismo molto alto. Per risolvere la questione è necessario porsi almeno queste due domande: da chi vengono chiesti più spesso i permessi? Con quanto anticipo vengono chiesti?
Analizzando i dati, scopriamo che i più "colpiti" sono i neo genitori, che chiedono permessi con poco preavviso perché i bambini si ammalano spesso; anche il/la proprio/a partner lavora e quindi devono darsi i turni per rimanere a casa con i figli. La preoccupazione e la stanchezza inficiano anche sul rendimento lavorativo, risultando in una scarsa produttività e motivazione.
In questo caso, l'apertura di un asilo aziendale, o soluzioni meno dispendiose ma comunque volte all'agevolazione del lavoro dei genitori, sono l'ovvia risposta: i lavoratori saranno più sereni e lavoreranno con più energia, e l'azienda riuscirà ad abbassare il livello di assenteismo, diminuire il tasso di turnover, aumentare l'employer branding e la soddisfazione dei propri collaboratori e risparmiare sui costi, giustificando l'investimento iniziale.
Se non ti fossi posto le giuste domande e se non avessi avuto i dati a fornirti le risposte, avresti potuto attuare azioni come un aumento di stipendio, un cambiamento sui turni di lavoro, un corso di formazioni per motivare i dipendenti: tutte idee teoricamente corrette ma che nel tuo caso sarebbero state completamente inutili.
L'evoluzione verso un approccio sempre più data-driven nella gestione delle risorse umane rappresenta una trasformazione irreversibile. La people analytics non è più un nice-to-have, ma una necessità strategica per le aziende che vogliono rimanere competitive nel mercato del talento.
Le tecnologie di HR analytics e le metodologie di people analytics continueranno ad evolversi, integrando tecnologie emergenti come intelligenza artificiale, machine learning e natural language processing per fornire insights sempre più sofisticati e actionable.
Concludiamo con una famosa frase di William Edwards Deming: "Without data you're just another person with an opinion." Abilmente tradotta in: "Senza dati sei solo l'ennesimo tizio con un'opinione."