5 Applicazioni utili per l'analisi dei dati nelle risorse umane

La strategia di analisi e raccolta dei dati della tua azienda è ovunque? Esiste anche una strategia formale in atto? Se sei un professionista delle risorse umane che opera all'interno di un'organizzazione in cui i dati vengono raccolti in modo inefficiente o sottoutilizzati, questa guida è per te.

La raccolta e l'analisi dei dati dei dipendenti è una pietra miliare delle risorse umane strategiche, ma è anche una pratica necessaria per affrontare le sfide del reclutamento e della conservazione dei migliori talenti nell'ambiente di lavoro di oggi.

Nell'indagine sulla cultura aziendale* di Capterra dall'inizio del 2022, quasi un terzo (31%) degli intervistati ha rivelato che il fatturato all'interno del proprio dipartimento è superiore rispetto a prima della pandemia di COVID-19. E considerando che circa quattro milioni di americani hanno lasciato il lavoro ogni mese da agosto 2021, non sorprende.

Quindi, in che modo l'analisi dei dati può aiutare? Identificando i dipendenti che corrono il rischio di lasciare la tua organizzazione, rivelando le fonti del turnover volontario sul posto di lavoro e scoprendo come puoi migliorare l'esperienza del tuo candidato al fine di aumentare il tasso di accettazione dell'offerta. E questa è solo la punta dell'iceberg quando si tratta di ciò che è possibile ottenere attraverso l'analisi dei dati nelle risorse umane.

In seguito, spiegheremo cos'è l'analisi dei dati nelle risorse umane e ti forniremo cinque applicazioni di questa pratica, insieme a suggerimenti per software che possono aiutarti a iniziare.

Che cos'è l'analisi dei dati nelle risorse umane?

L'analisi dei dati è il processo di esame dei dati grezzi con l'obiettivo di identificare tendenze e trarre conclusioni. Nel campo delle risorse umane, l'analisi dei dati viene spesso implementata per aiutare i professionisti delle risorse umane a prendere decisioni più informate sul futuro della loro forza lavoro. Esistono alcuni sottotipi degni di nota di analisi delle risorse umane e di seguito forniremo una breve panoramica di come si differenziano l'uno dall'altro:

• Analisi delle persone : l'analisi delle persone, chiamata anche analisi dei talenti , comporta la raccolta di informazioni sul talento della tua organizzazione con l'obiettivo di migliorare l'esperienza dei dipendenti. Il tipo di informazioni che verrebbero raccolte per l'analisi delle persone include i dati relativi alle prestazioni e alla produttività dei dipendenti, all'equilibrio tra lavoro e vita privata e al benessere, nonché alla soddisfazione e al coinvolgimento dei dipendenti.
• Analisi della forza lavoro: l'analisi della forza lavoro è una tattica strettamente legata alla pianificazione strategica delle risorse umane. Esistono diversi obiettivi dell'analisi della forza lavoro, inclusa la gestione dei livelli di personale in modo che siano allineati con le esigenze e le priorità aziendali, l'ottimizzazione della struttura dell'organizzazione e la preparazione per il futuro della forza lavoro attraverso una pianificazione informata della successione. Secondo il glossario di Capterra, l'analisi della forza lavoro implica la raccolta di informazioni relative al reclutamento, al personale, alla formazione e allo sviluppo, al personale, alla retribuzione e ai benefici.
• Analisi predittiva delle risorse umane: più orientata al futuro rispetto alle due tattiche di analisi di cui sopra, l'analisi predittiva è una strategia avanzata che utilizza tecniche come l'analisi di regressione, le statistiche multivariate, il pattern matching, la modellazione predittiva e la previsione. Il tasso di adozione dell'analisi predittiva nelle risorse umane è ancora basso, ma può essere utile per cose come prevedere quando i dipendenti corrono il rischio di lasciare l'azienda.

Quali sono le applicazioni dell'analisi dei dati nelle risorse umane?

L'analisi dei dati delle risorse umane può essere utilizzata per apportare miglioramenti in quasi tutte le aree della gestione del capitale umano. In precedenza, abbiamo incluso esempi di cinque applicazioni per l'analisi dei dati delle risorse umane per illustrare come questa pratica può essere utilizzata per mettere a punto diversi processi delle risorse umane.

Se non hai sentito, è un momento difficile per i reclutatori. Siamo nel mezzo di una continua carenza di talenti, il che significa che l'approvvigionamento e il reclutamento di talenti di qualità è più competitivo che mai. L'analisi dei dati può aiutare rivelando dove è possibile migliorare il processo di reclutamento.

Ad esempio, puoi impostare obiettivi di assunzione e vedere come stai procedendo verso di essi, confrontare le metriche del tempo di assunzione e del costo per assunzione con altri standard o organizzazioni del settore attraverso il benchmarking e tenere traccia del flusso e riflusso dei risultati dopo apportare modifiche a diversi aspetti della tua strategia di reclutamento.

I tuoi programmi di formazione e sviluppo sono efficaci? Questa è una domanda importante a cui devono rispondere i professionisti delle risorse umane, ma senza un metodo per misurare i risultati, non c'è modo di sapere se le risorse e gli sforzi dei tuoi team sono stati sprecati in un'iniziativa di formazione.

Un approccio efficace per misurare l'impatto dei programmi di formazione e sviluppo prevede la richiesta di feedback ai dipendenti attraverso un sondaggio o un manager individuale, nonché la raccolta e l'analisi dei dati relativi al completamento e alla comprensione dei programmi.

In alcuni casi, l'analisi predittiva può essere utilizzata anche per creare percorsi di apprendimento personalizzati per i dipendenti e persino personalizzare i contenuti di formazione per soddisfare diversi stili di apprendimento.

Nel Recruiting Strategy Survey** di Capterra del luglio 2021, il 51% dei dipendenti con responsabilità di reclutamento ha rivelato che il numero di opportunità di lavoro per cui stanno reclutando attivamente è superiore alla media. La carenza di talenti è in parte da biasimare, ma i livelli di turnover continui e record sono un altro fattore importante che contribuisce all'eccedenza di posizioni aperte.

Sapendo che, scoprire le fonti di fatturato è una priorità per i leader delle risorse umane. E prevedibilmente, i dati sono uno dei modi migliori per farlo. Ad esempio, puoi raccogliere informazioni dai dipendenti in partenza tramite interviste e sondaggi di uscita, quindi utilizzare il software di analisi per identificare le somiglianze tra i risultati.

Una delle maggiori spese per qualsiasi azienda è la retribuzione dei dipendenti. Questo, insieme al fatto che attualmente ci troviamo in un ambiente inflazionistico, ha reso l'analisi delle retribuzioni una pratica più essenziale che mai per i responsabili delle risorse umane.

Ad esempio, il nostro sondaggio sulla strategia di reclutamento* ha rivelato che solo il 13% dei datori di lavoro non considera l'aumento della retribuzione come mezzo per attirare nella propria organizzazione persone in cerca di lavoro. Quindi, se hai difficoltà a reclutare talenti di qualità e fai parte di quella minoranza, è tempo di adottare un approccio più intenzionale alla pianificazione dei compensi. Puoi farlo confrontando le fasce salariali della tua organizzazione con quelle di aziende simili, rivedendo i tassi di adozione di diversi vantaggi per determinare dove dovrebbero essere apportate le modifiche e valutando i divari di equità retributiva.

Dal punto di vista del dipartimento delle risorse umane, la produttività si riferisce all'efficienza con cui vengono utilizzate risorse come talento, denaro e tempo. L'analisi dei dati è particolarmente utile quando si tratta di misurare la produttività, ma il tipo di dati sulla produttività che dovresti analizzare dipende dal tuo obiettivo.

Ad esempio, alcune metriche (come le entrate per dipendente a tempo pieno) sono utili per valutare la produttività della tua forza lavoro nel suo insieme, mentre altre (come il tasso di completamento dei progetti) sono più utili per misurare le prestazioni di un team o di un individuo. Inoltre, puoi misurare l'efficienza dell'allocazione delle risorse monitorando i tassi di adozione di diversi strumenti o vantaggi.

Usa i dati della tua organizzazione per prendere decisioni migliori e raggiungere i tuoi obiettivi

Secondo il nostro sondaggio sulla strategia di reclutamento**, oltre un quarto (27%) dei professionisti delle risorse umane che abbiamo intervistato dispone già di un software di analisi del reclutamento e un ulteriore 52% sta valutando o prevedendo di acquistarlo in futuro.

Se fai parte della minoranza che non sta pensando di investire in uno strumento che renda facile l'analisi dei dati, dobbiamo chiederci: perché no?

Quando i dati informano su ogni decisione presa dal tuo dipartimento delle risorse umane, dal reclutamento e fidelizzazione alla formazione e alla produttività, il risultato sarà una funzione aziendale delle risorse umane molto più efficace.

E mentre dare il via a una strategia di analisi dei dati può sembrare una pratica scoraggiante da mettere in atto, non deve esserlo. Inizia con i tre suggerimenti che abbiamo incluso in precedenza in questa guida:

Metodologia

* L'indagine sulla cultura aziendale 2022 di Capterra è stata condotta nel dicembre 2021 tra 958 dipendenti di aziende statunitensi con almeno sei dipendenti: 332 che lavorano completamente in loco (ad esempio, in un ufficio, un negozio o un'altra posizione centrale), 300 che lavorano a distanza e 326 che dividono il loro tempo tra il lavoro in loco e quello a distanza (ovvero un modello ibrido). L'obiettivo di questo sondaggio era quello di apprendere come i formati di lavoro ibrido e remoto influiscano su diversi aspetti della cultura aziendale.

** Il Capterra Recruiting Strategy Survey è stato condotto nel luglio 2021. Abbiamo raccolto 300 risposte da lavoratori con responsabilità di reclutamento presso datori di lavoro statunitensi. L'obiettivo di questo sondaggio era scoprire quanto le aziende stanno lottando con il reclutamento e le assunzioni e quali soluzioni hanno preso in considerazione per migliorare i risultati di reclutamento e assunzione.

Nota: le applicazioni menzionate in questo articolo sono esempi per mostrare una funzionalità nel contesto e non sono intese come approvazioni o consigli. Sono stati ottenuti da fonti ritenute affidabili al momento della pubblicazione.