Perchè le aziende dovrebbero investire nelle People Analitics?

Sappiamo tutti che i dati possono essere utilizzati per determinare il successo aziendale: sia i dirigenti sia i responsabili delle risorse umane raccolgono statistiche da anni. Tuttavia, ultimamente, il motivo per cui questi dati vengono utilizzati è cambiato, in particolare per quanto riguarda il settore L&D. Le organizzazioni stanno finalmente iniziando a rendersi conto che capire i propri dipendenti – comprendere come apprendono, lavorano e comunicano – è essenziale per mantenere una workforce diversificata e globale, motivo per cui molti si sono concentrati di più sull’analisi delle persone.

Secondo Ideal, azienda che utilizza l’intelligenza artificiale per aiutare le imprese ad assumere personale in modo più intelligente, le people analytics si definiscono come “l’uso di dati per comprendere, migliorare e ottimizzare il lato umano del business”. Ideal sostiene che ci siano tre tipi principali di dati che devono essere considerati: quelli relativi alle persone (dati demografici, competenze, impegno), al programma (frequenza, partecipazione) e alle prestazioni (punteggi/valutazioni, autovalutazioni). A livello tecnico, queste informazioni possono essere utilizzate per valutare meglio i processi di assunzione e formazione delle risorse umane. Se usati correttamente, le people analytics possono contribuire al successo dei singoli dipendenti, così come dell’organizzazione nel suo complesso.

Una migliore analisi migliora le performance dei dipendenti

Le analitiche sono sempre state utilizzate, soprattutto, per collezionare dati quantitativi (es.: profitti, numero di vendite), ma oggi sempre più aziende leader, comprese quelle del settore HR e L&D, stanno iniziando a raccogliere dati per ragioni qualitative. McKinsey Quarterly ne è un ottimo esempio: di recente ha, infatti, condotto uno studio su una catena di ristoranti che sperava di migliorare l’esperienza del cliente affrontando il problema di un tasso di turnover dei dipendenti troppo alto. Dopo aver esaurito le soluzioni tradizionali, l’azienda ha iniziato a raccogliere dati sul processo di assunzione e di inserimento, compresi i dati relativi alla personalità dei nuovi assunti. Nello studio sono stati analizzati tutti i dettagli della gestione quotidiana dei dipendenti e il loro comportamento specifico, anche attraverso l’utilizzo di sensori per monitorare i movimenti fisici e registrare quanto tempo i dipendenti trascorressero a parlare piuttosto che ad ascoltare clienti e colleghi. Identificando le caratteristiche dei dipendenti e prendendo “decisioni HR” su queste basi, la catena è stata in grado sia di migliorare significativamente la fidelizzazione dei dipendenti sia la soddisfazione del cliente, con un aumento di oltre il 100% e con tempi di ordinazione diminuiti di 30 secondi.

È facile capire come questi metodi di raccolta dati possano essere utilizzati dai responsabili L&D per rivoluzionare i processi di formazione: gli stessi dati utilizzati per migliorare le assunzioni possono servire per migliorare le competenze dei dipendenti già in azienda. L’utilizzo di analitiche sofisticate per valutare la comunicazione dei dipendenti, ad esempio, può aiutare a definire le aree di miglioramento, come l’apprendimento linguistico e lo sviluppo di soft skills, ma anche per confutare ipotesi errate. Prima di adottare l’approccio analitico, si credeva che il ruolo manageriale avesse un impatto importante sulle competenze e sul comportamento dei dipendenti, ma i dati hanno dimostrato il contrario. Questo tipo di analisi costringe le aziende a mettere da parte tutti quei pregiudizi che impediscono di trovare nuove soluzioni HR e aziendali.

Migliorare la performance

Le aziende hanno iniziato a capire come i dati possano essere utilizzati per sostenere iniziative di apprendimento e sviluppo: il 39% dei responsabili delle risorse umane ha in programma di iniziare a utilizzare i dati per migliorare le people analytics entro il 2020. Tuttavia, quando è stato chiesto loro come vorrebbero utilizzare questi dati, la risposta più comune è stata quella di avere come priorità il “monitoraggio dei progressi di apprendimento”, seguita subito dopo da “non lo so”. Questo evidenzia uno dei maggiori problemi del settore people analytics: essendo una prassi relativamente nuova, le aziende non sanno come utilizzarla e spesso non hanno una strategia adeguata.

In questo senso, il caso Chevron è esemplare. Da grande azienda internazionale, utilizzava già ampiamente i dati quando si trattava di risorse umane, ma il coordinamento tra i diversi settori e dipartimenti era scarso. Quando i prezzi del petrolio cominciarono a diminuire, l’azienda sentì la necessità di trovare nuovi modi per migliorare il reddito e la redditività dei dipendenti, e così fu deciso di concentrare nuovamente gli sforzi sostenendo le strategie aziendali con i people analytics. Questo ha portato alla formazione di un solido team di analisi che ha operato su tutti i dipendenti, creando un report standard per tutte le metriche di monitoraggio delle risorse, e che ha quindi iniziato a valutare attentamente ciascuna delle decisioni di riorganizzazione e ristrutturazione dell’azienda. Risultato: Chevron ha ridotto i costi operativi complessivi e ha aumentato la produttività del 30%, un successo aziendale che non sarebbe stato raggiunto se non si fossero esaminati più da vicino i dati relativi alle persone e ai vari processi.

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Sii preciso

Quando si tratta di aziende internazionali e diversificate, può essere difficile sostituire una serie di pratiche decentralizzate con un’unica soluzione che soddisfi le esigenze di ogni team. Poter sfruttare i dati è una grande opportunità, ma è anche troppo facile prendere decisioni radicali che potrebbero non funzionare in un settore (o reparto) specifico e perdere l’attenzione sull’individuo.

Come abbiamo visto nel caso Chevron, i dati sono più efficaci quando si concentrano su piccoli dettagli che vanno ad influenzare l’esperienza dei dipendenti. Molto spesso si capisce definitivamente che sono le assunzioni, e quello che viene dopo, ad essere sbagliate.

I dati forniscono un canale di comunicazione che non dipende necessariamente da una particolare lingua o contesto culturale, in quanto si tratta di un insieme oggettivo di informazioni. Essendo il terreno comune su cui costruire un’organizzazione globale, l’analisi sulle persone può migliorare notevolmente le prestazioni complessive di un’azienda riducendo le incomprensioni e incentivando la comunicazione.

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Armin is the co-founder and president of Speexx, the world’s leading online language learning and business communication skills training service. He writes and occasionally speaks about learning languages online and the secret of the Perfect Blend and global talent management, Speexx, e-learning and generally believes in the power of communication. Follow Armin on Twitter and LinkedIn.