Un modello di maturità ben strutturato aiuta a identificare gap nelle competenze, strumenti e processi, ottimizzando l’efficienza HR e allineandosi agli obiettivi aziendali. In prospettiva consente di anticipare trend (es. IA, integrazione dati) e trasformare gli HR Analytics in un driver strategico, migliorando esperienza dei dipendenti e performance aziendale.
Cos’è un Modello di Maturità?
In generale, un modello di maturità è un framework che valuta il livello di evoluzione di un’area, processo o competenza all’interno di un’organizzazione. Nel contesto degli HR Analytics, misura quanto è avanzata l’azienda nell’utilizzo dei dati per supportare decisioni strategiche in ambito risorse umane, suddividendo il percorso in fasi progressive.
Le principali sfide per raggiungere e gestire il proprio maturity model
Ci sono molte sfide riguardanti gli HR Analytics che vengono intercettate dal modello di maturità ne citiamo soltanto alcune:
- Integrazione dati: fonti disparate (es. Payroll, Learning) richiedono interoperabilità.
- Competenze: formazione continua su tool (Excel, Power BI) e mindset analitico.
- Cultura organizzativa e competenze: resistenza al cambiamento e necessità di coinvolgere tutti i livelli.
- Stabilizzazione strumenti: dashboards e processi devono evolvere da sperimentali a sistemici (es. tuo caso TA dashboard).
- Integrazione processi: normalmente si inizia da analisi specifiche e frammentarie prima di integrare l’HR Analitycs nei processi aziendali.
È importante notare come le sfide cambino passando da un livello al successivo possiamo definire queste sfide come sfide di transizione.
Presentiamo ora un esempio di modello di maturità semplificato per far comprendere di cosa stiamo parlando.
| Tema | Livello Base | Livello Intermedio | Livello Avanzato |
| Cultura e Competenze | • Formazione iniziale su Excel e concetti base HRA.
• Mindset analitico assente o limitato. |
• Formazione avanzata (Power Pivot, presentazione insight).
• Team dedicato, ma competenze disomogenee (es. percorso non completato). |
• Competenze analitiche diffuse in HR.
• Formazione continua su IA/ML e data storytelling. |
| Processi e Organizzazione | • Prime riunioni ad hoc, nessuna routine.
• Team sperimentale
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• Meeting periodici (es. 6/anno).
• Team consolidato con ruoli definiti. • Interazione migliorata negli insight. |
• Processi integrati con altre funzioni (es. Finance).
• Automazione e flussi decisionali data-driven.
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| Dati e Strumenti | • Fonti disgiunte (es. ERP, Excel non normalizzato).
• Nessuna integrazione. |
• Alcune integrazioni (Payroll, Business).
• Strumenti più stabili (es. file TA normalizzato). |
• Piattaforma unificata con dati in tempo reale.
• Predictive analytics e interoperabilità totale. |
| Analisi | • Report descrittivi (es. headcount, turnover).
• Dashboard isolate (HRD, D&I). |
• Analisi diagnostiche (es. cause turnover).
• Dashboard custom per HRBP con dati business. |
• Analisi predittive e prescrittive (es. rischio fuga talenti).
• Modelli di ottimizzazione (es. budget L&D). |
| Dashboard e visualizzazioni | • Dashboard statiche, dati instabili (es. TA 2022).
• Mock-up non implementati. |
• Dashboard interattive (es. TA stabilizzata).
• Insight fruibili per HRBP. |
• Self-service con drill-down e alert automatizzati. • Integrazione con sistemi di decisione (es. QLIK BI). |
Per maggior chiarezza, possiamo specificare ulteriormente la differenza tra le ultime tre tematiche:
- Dati e Strumenti = Infrastruttura (come si raccolgono e integrano i dati).
- Analisi = Elaborazione (come si trasformano i dati in insight, con complessità crescente: descrittiva → predittiva).
- Dashboard = Comunicazione (come si rendono fruibili i risultati).
Il case study
Illustriamo un caso aziendale nel settore lusso dove abbiamo accompagnato il cliente su tutti i temi del modello precedente in vari step di maturità, partendo sostanzialmente dal livello base fino ad arrivare al livello avanzato.
La struttura del progetto
Il progetto si è sviluppato nel corso di tutto il 2024 ed ha affrontato delle specifiche sfide di transizione:
Ownership – le figure senior acquisiscono una crescente ownership sul tema HRA come proprio strumento di lavoro e presa di decisione, dialogo con il business, guida del team.
Sviluppo Dashboard di perimetro: man mano che cresce la ownership, aumentano le richieste per avere dashboard sempre più ricche, parlanti e funzionali
Automazione – per la parte di dashboard più stabilizzata, si affronta l’avventura di lavorare con la Business Intelligence
Competenze – in particolare sui profilli meno senior, si lavora per consolidare mindset e competenze di HRA.
Abbiamo configurato diversi stream riguardanti: le routine in cui si condividevano i risultati delle analisi, il passaggio da Excel a strumenti di analisi e visualizzazione più sofisticati e potenti (BI), treining e sviluppo di analisi verticali. Con un team scelto tra le persone più dotate e appassionate abbiamo esplorato l’uso di algoritmi predittivi e prescrittivi in ambito HR.
| Tema | Attività progettuali |
| Cultura e Competenze |
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| Processi e Organizzazione |
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| Dati e Strumenti |
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| Analisi |
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| Dashboard e visualizzazioni |
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Takeaway principali
Durante il progetto abbiamo avuto modo di affrontare una molteplicità di aspetti che ci hanno riflettere:
- I team di lavoro e le singole persone hanno attitudini e velocità di apprendimento sostanzialmente differenti. Un approccio pragmatico ne deve tenere conto e accettare che ci saranno aree più veloci ed efficaci ed altre meno. Queste ultime vanno portate per lo meno ad un livello base mentre le altre possono affrontare temi più sofisticati e a maggior valore aggiunto.
- L’accompagnamento nella pianificazione ed esecuzione dei meeting per discutere delle risultanze dell’anali dati è essenziale perché questo tipo di routine diventi “pane quotidiano” dell’organizzazione.
- Dopo un lungo lavoro di preparazione dati, analisi e confronto sui risultati è indispensabile presentare i risultati nel modo più efficace: l’utilizzo dello story telling e la capacità di contestualizzare nel business specifico i risultati sono elementi fondamentali. D’altro canto è anche fondamentale che tutti coloro che hanno fatto parte dello stream di analisi ottengano un feedback sul lavoro fatto.
Il progetto ha portato un passo avanti l’organizzazione cliente rendendola sostanzialmente indipendente sulla maggior parte delle tematiche, delle metodologie di analisi e della presentazione dei risultati delle analisi. Il nostro compito a questo punto è intervenire su chiamata nelle tematiche più complesse e nell’integrazione profonda con dati e analisi di tutte le altre aree aziendali.
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