HR Analytics: cos’è, come funziona, vantaggi ed esempi

Cosa sono gli HR Analytics?

Gli HR Analytics (HRA) possono essere definiti come l’applicazione di metodologie statistiche e algoritmi di Data Science per analizzare i dati relativi al personale di un’azienda.

Questo approccio consente di estrarre informazioni preziose e di supportare le decisioni strategiche legate alla gestione del capitale umano nelle aziende.

Gli HR Analytics utilizzano dati quantitativi e qualitativi provenienti da diverse fonti, come ad esempio i processi HR, i database dell’anagrafica del personale, sondaggi, valutazioni, dati di performance e molte altre comprese le fonti esterne.

Perché sono importanti e quali sono i vantaggi per le aziende?

Gli HR Analytics sono importanti per diverse ragioni, tra cui:

1. Miglioramento delle decisioni: forniscono informazioni basate sui dati che aiutano i manager a prendere decisioni più informate e obiettive riguardo alla gestione del personale.
2. Efficienza Operativa: consentono di identificare processi inefficienti e di ottimizzare le risorse, migliorando la produttività e riducendo i costi.
3. Attrazione, sviluppo e mantenimento dei talenti: analizzando i dati relativi alla soddisfazione e al turnover dei dipendenti, le aziende possono implementare strategie efficaci per trattenere i talenti.
4. Pianificazione strategica: supportano la pianificazione della forza lavoro e lo sviluppo delle competenze necessarie per il futuro, allineando le risorse umane agli obiettivi aziendali.
5. Miglioramento della cultura aziendale: Forniscono insights sui livelli di engagement e benessere dei dipendenti, consentendo di migliorare l’ambiente di lavoro.

Come funziona il processo di HR Analytics

Il processo di HR Analytics tipicamente prevede diverse fasi:

1. Raccolta dei dati: i dati vengono raccolti da varie fonti, come sistemi di gestione delle risorse umane (HRMS), sondaggi, feedback, valutazioni delle prestazioni e social media.
2. Pulizia e preelaborazione: i dati raccolti vengono puliti e preparati per l’analisi, eliminando errori e incoerenze.
3. Analisi esplorativa: si esplorano i dati per identificare pattern e tendenze utilizzando tecniche statistiche di base e visualizzazione dei dati.
4. Modellazione predittiva: vengono applicati algoritmi di machine learning e modelli statistici per prevedere eventi futuri, come il turnover dei dipendenti o le esigenze di formazione.
5. Interpretazione e implementazione: i risultati delle analisi vengono interpretati e tradotti in azioni concrete per migliorare la gestione delle risorse umane.

Cos’è una HR Analytics capability e come costruirla

Avere accesso a dati e strumenti di HR Analytics non basta, da solo, a generare valore: serve una vera e propria capability, cioè la capacità organizzativa di trasformare quei dati in decisioni informate in modo sistematico e non occasionale.

• Una HR Analytics capability solida si costruisce su quattro leve che devono crescere insieme:le competenze analitiche diffuse nella funzione HR
• gli strumenti e l’infrastruttura tecnologica adeguati
• una data governance chiara (chi possiede i dati, con quali standard di qualità)
• un dialogo strutturato con il business per assicurarsi che gli analytics rispondano a domande realmente strategiche.

Non è un percorso che si esaurisce in un progetto una tantum, ma una trasformazione culturale e organizzativa che matura nel tempo, passando da un utilizzo sporadico dei dati a un vero approccio data-driven alle decisioni sulle persone.

Se vuoi capire nel dettaglio come impostare questo percorso, dagli ostacoli più comuni ai modelli di maturità organizzativa, fino alle quattro dimensioni chiave da presidiare, abbiamo dedicato un approfondimento completo a come costruire una HR Analytics capability in azienda.

HR Analytics: 3 esempi di utilizzo e un caso studio

Uno dei modi più efficaci di utilizzare gli HR Analytics è di porci delle domande “potenti”, che ci aiutino a mettere a fuoco un problema specifico (v. Figura 1).

Ci facciamo le domande giuste? Nell’immagine, vediamo 3 esempi riguardanti il recruiting, il turnover e il development.

Che si tratti di comprendere quello che sta succedendo in uno specifico dipartimento o mettere a confronto serie temporali differenti, le domande giuste guidano la raccolta e l’analisi dei dati, evitando che queste attività diventino eccessivamente dispersive e poco efficaci.

Il caso studio: una dashboard HR efficiente senza i costi delle tecnologie tradizionali

Le domande giuste, però, restano teoriche senza un’infrastruttura capace di raccogliere e restituire i dati con continuità.

Un caso reale seguito da HR Intelligence mostra come sia possibile costruirne una senza i costi e i tempi lunghi tipici delle implementazioni tecnologiche tradizionali.

Un grande gruppo manifatturiero con presenza globale ha adottato un approccio agile in tre mosse:

• partire dai dati già disponibili in azienda (circa il 75% delle esigenze è stato coperto così, senza integrare nuove fonti)
• validare le prime versioni della dashboard su semplici fogli Excel insieme a chi le avrebbe usate
• svilupparla in modo modulare su una piattaforma di Business Intelligence, con accessi differenziati per i quattro profili coinvolti (Corporate HR, Group Management, Legal Entity Management, Legal Entity HR).

Il progetto si è concluso in circa sei mesi, accompagnato da percorsi di formazione tecnica e sulla cultura del dato per garantirne l’adozione reale.

La chiave, anche in questo caso, è nel metodo più che nella tecnologia: leggi il caso studio completo.

Tre principi fondamentali degli HR Analytics

Ci sono poi tre aspetti fondamentali degli HRA che vanno tenuti presente per l’HR Management e tutte le attività HR (v. Figura 2):

1. un’analisi puramente “tecnica” serve a poco, in quanto è essenziale la comprensione del contesto in cui stiamo effettuando le nostre analisi;
2. per farci domande potenti, così come per interpretare le informazioni che emergono dalle analisi, è importante incamerare anche altri punti di vista;
3. oggi è indispensabile per tutto il personale delle risorse umane avere una conoscenza delle principali tecnologie e tecniche di analisi dati per poterle utilizzare o anche soltanto comprenderne i risultati di modo da interpretarli correttamente.

Esempi pratici di applicazione degli HR Analytics ai processi HR

Gli HR Analytics possono essere applicati in diversi ambiti della gestione delle risorse umane: ad esempio, ci possono aiutare a comprendere un fenomeno oppure ad analizzare uno specifico processo HR. Vediamo a questo proposito alcuni esempi (v. Figura 3 e Figura 4).

HR Analytics: uno strumento fondamentale per il dipartimento risorse umane

Gli HR Analytics rappresentano una risorsa fondamentale per il dipartimento delle risorse umane e sono essenziali per supportare la crescita e il successo dell’organizzazione. Le organizzazioni che si dotano di una struttura organizzativa dedicata e che utilizzano estensivamente gli HRA per portare prontamente le informazioni rilevanti ai giusti livelli decisionali hanno un vantaggio competitivo fondamentale sulle altre.

Domande frequenti

Qual è la differenza tra HR Analytics e People Analytics?

I due termini vengono spesso usati come sinonimi, ma indicano ambiti leggermente diversi. L’HR Analytics è il termine più ampio: comprende l’analisi di tutti i dati della funzione Risorse Umane, inclusi quelli di processo e operativi (costi, tempi, volumi). Il People Analytics si concentra più specificamente sul comportamento, l’esperienza e le performance delle persone in azienda. Nella pratica i due approcci si integrano: il People Analytics è la componente dell’HR Analytics più orientata a comprendere le persone, non un sostituto.

Da dove parte un’azienda che non ha mai raccolto dati HR in modo strutturato?

Il primo passo non è tecnologico ma organizzativo: mappare quali dati esistono già e scegliere 2-3 KPI prioritari legati a un obiettivo di business concreto, ad esempio ridurre il turnover in un reparto specifico, invece di partire da “vogliamo fare data analysis” in astratto. Consolidata la raccolta su quei KPI, si può ampliare gradualmente.

L’HR Analytics serve solo alle grandi aziende o è utile anche per una PMI?

È utile anche per una PMI, a patto di partire in scala: anche un’organizzazione con poche decine di dipendenti può monitorare in modo strutturato pochi indicatori chiave (turnover, tempo di assunzione, assenteismo) e prendere decisioni più informate, senza bisogno delle infrastrutture complesse tipiche delle grandi aziende.

Quanto tempo serve prima di vedere risultati concreti?

Dipende dalla maturità di partenza, ma un primo set di indicatori affidabili e le prime decisioni supportate dai dati sono realisticamente raggiungibili in 3-6 mesi. Un impatto strategico più ampio (cultura data-driven diffusa, modelli predittivi) richiede in genere un periodo di di lavoro continuativo un po’ più prolungato.