L’HR Analytics (o, in modo più esteso, si può parlare anche di People Analytics) è un approccio basato sull’uso sistematico dei dati e delle analisi statistiche per supportare decisioni strategiche e operative in ambito risorse umane.
Non si limita alla raccolta di dati HR (presenze, turnover, formazione, ecc.), ma li integra, interpreta e correla con dati di business per generare insight utili al miglioramento delle performance individuali e organizzative.
Perché è importante, oggi e in prospettiva
L’utilizzo di un approccio HR Analytics, se applicato correttamente, porta ad una serie di vantaggi:
- Le decisioni possono essere prese in modo più oggettivo e informato, riducendo la dipendenza da intuizioni o opinioni, aumentando l’efficacia delle scelte HR.
- Aiuta a comprendere meglio le cause di tutto il ventaglio di fenomeni aziendali come ad esempio il turnover e i fattori che motivano i dipendenti.
- Identifica le aree ad alto potenziale e quelle che necessitano sviluppo, dando un sostanziale contributo ad ottimizzare l’allocazione delle risorse.
- Collega le persone ai risultati di business e permette di misurare il vero impatto dell’HR su produttività, vendite, innovazione, ecc.
In un contesto in cui i budget vanno giustificati e le scelte devono essere misurabili, l’HR Analytics consente di dimostrare il ROI delle azioni HR (formazione, welfare, benessere, talent development…).
In futuro, ci si aspetta che il contesto lavorativo sia sempre più instabile (nuove tecnologie, lavoro ibrido, skill gap, generazioni diverse…). L’HR Analytics diventa quindi uno strumento strategico per orientarsi nel cambiamento, anticipare trend e rispondere con rapidità e precisione.
Chi saprà integrare dati HR con dati di performance, innovazione, vendite, ecc., avrà un ruolo chiave nel guidare la strategia aziendale. Infine, l’approccio data-driven permette di identificare bisogni formativi, potenziali, engagement e stili di leadership in modo personalizzato, abilitando una vera gestione “tailor made” delle persone.
Sfide e tematiche dell’approccio analytics
A fronte di tutti questi indiscutibili vantaggi, l’HR Analytics pone alle aziende anche delle sfide non facili, tra cui vale la pena menzionar le seguenti:
- Serve qualità e integrazione dei dati: i dati HR sono spesso dispersi in più sistemi, disomogenei o incompleti.
- Bisogna sviluppare le competenze analitiche in HR: statistica, data visualization, storytelling dei dati e una comprensione di diversi aspetti “tecnici” sono ormai indispensabili per la funzione HR.
- Le organizzazioni devono abituarsi a un approccio più evidence-based, superando prassi e intuizioni consolidate.
- Infine ci sono temi fondamentali riguardanti la privacy e la trasparenza: è fondamentale garantire l’etica nell’uso dei dati personali, soprattutto in contesti delicati come valutazioni o performance.
Si tratta, però, di sfide che possono essere vinte, per tornare a restituire alle HR un ruolo di efficace e concreto supporto al Business.
Il case study
Il progetto che andiamo ad illustrare ha riguardato un’importante azienda nel settore Utilities. Si era costituito all’interno della funzione HR un team di HR Analytics con l’obiettivo di assicurare un adeguato utilizzo dei dati per acquisire informazioni e prendere decisioni con impatto sulle persone e sul business.
Nonostante la competenza dei componenti del team e la loro chiara focalizzazione, si stavano vivendo alcune problematiche:
- Data crunching più che data analysis: poca automazione e molto tempo speso per produrre reportistica, a partire da basi dati eterogenee e con storicità diverse;
- Una scarsa «cultura del dato» all’interno della direzione HR, che rende a volte bassa la qualità del dato in ingresso, o solo parzialmente efficace la trasmissione del valore del dato al business;
- Mancanza di una «sistematizzazione» dell’approccio HR Analytics, sia considerando le esigenze di business e di HR, sia gli eventuali vincoli di risorse.
Struttura del progetto
Il nostro approccio progettuale ha individuato due stream differenti: attività di supporto specialistico e formazione per colmare alcuni gap di competenza e di approccio.
Attività di supporto specialistico
Questo stream perseguiva diversi obiettivi:
- mappare lo stato dell’arte di HR Analytics nel gruppo CAP, identificando i principali pain points
- condividere con il business necessità, desiderata e priorità
- identificare le azioni per implementare un approccio sistemico di HR Analytics.
Formazione
La formazione era intesa a:
- costruire una consapevolezza comune e condivisa nella funzione HR dell’argomento HR Analytics, per consentire a tutti gli attori del processo di gestire al meglio i dati;
sviluppare una competenza approfondita nelle risorse della funzione HR deputate ad analizzare il dato e a presentarlo al business al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei processi di HR Analytics.
Fasi e attività del supporto specialistico
Il supporto si articolava in quattro fasi.
1. AS IS e pain points
Attraverso un primo workshop con il gruppo di progetto HR si mappa come «funziona» il tema HR Analytics e a rispondere ad alcune domande:
a) fonti dei dati, qualità dei dati, tipi di analisi e reporting, frequenza e destinatari, modalità di presentazione del dato, feedback;
b) allocazione del tempo nelle attività di raccolta, pulizia, normalizzazione, analisi e presentazione del dato;
c) valutazione di efficacia ed efficienza, pain points.
2. Ascolto del business
Prevedeva focus group con referenti di business per raccogliere bisogni, aspettative e desiderata degli stessi rispetto al tema HR Analytics con due gruppi diversi di management intermedio e dirigenziale.
3. Co-design TO BE
Un workshop con il gruppo di progetto, allargato ad uno o due referenti di business, per disegnare il «TO BE», che potrà includere sia una parte di HR Reporting e dashboard, sia una parte più propriamente di HR Analytics e analisi mirate con finalità predittivo-decisionale
4. Gap Analysis e Implementation plan
L’ultimo step del percorso consulenziale ha rivisto attorno al tavolo in un workshop il gruppo di progetto solo HR per definire le aree di gap fra AS IS e TO BE e indirizzare le azioni per colmare il gap, attribuendone un adeguato e coerente livello di priorità.
Fasi e attività della formazione
La formazione si articolava invece in cinque moduli formativo erogati in modalità webinar della durata di 3 ore ciascuno. Il primo modulo era indirizzato a tutta la funzione HR mentre i successivi 4 moduli si rivolgevano a quella «parte» della famiglia professionale chiamata ad analizzare il dato e ad utilizzarlo per confrontarsi con il business.
Era previsto un pre-work per valutare il livello di conoscenza iniziale ed eventualmente integrare alcuni gap che potrebbero essere dis-abilitanti.
Fra un modulo e l’altro sono previsti degli homework, supervisionati dal docente.
Ecco il dettaglio dei 5 moduli:
Awareness – HR Analytics: il primo modulo formativo è un modulo di «consapevolezza» sul tema HR Analytics, si indirizza a tutta la famiglia professionale HR e consente a ciascuno di comprendere la rilevanza del proprio ruolo nel processo di generazione e gestione del dato.
L’arte di farsi domande: modulo focalizzato sulla capacità degli analisti di porsi delle domande e di investigare il dato anche rispetto ad alcuni «what if».
Set up della base dati e tipi di analisi: in questo modulo si è approfondita la relazione tra tipi di domande e selezione della base dati. Tale base dati, oltre ad essere selezionata, può richiedere di essere pulita, normalizzata ed eventualmente integrata prima di procedere alle vere e proprie analisi. Si sono approfonditi anche i diversi tipi di analisi e quando utilizzare le une o le altre.
Rappresentazione del dato e storytelling: in questo terzo modulo si sono approfondite le modalità di rappresentazione del dato e dell’insight, e lo storytelling. Le analisi consentono di cogliere degli «insight», delle informazioni che possono supportare una comprensione profonda e un processo decisionale: è importare rappresentare il dato e l’insight in modo efficace per entare nella prospettiva dell’interlocutore.
Automazioni e BI: nel quinto e ultimo modulo, si sono approfondite le potenzialità delle soluzioni di BI applicati ai dati HR. Si sono anche identificate le opportunità di automazione anche con sistemi più comuni quale Excel, così da consentire ai partecipanti di identificare e realizzare forme si automazione che aumentano l’efficienza del processo di generazione di dati e reporting.
I risultati
Il progetto ha dato al Cliente nuovi strumenti e una rinnovata consapevolezza della potenza degli HR Analytics, consentendo alla funzione di giocare un ruolo centrale nelle attività di business. Lo stream consulenziale ha poi fatto raggiungere gli obiettivi di analytics richiesti dal business e dato credibilità alla funzione HR.
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