HR analytics: cosa sono e come possono supportare la gestione del personale.

I big data sono sempre più importanti per le aziende di ogni settore. Tuttavia, la capacità di raccogliere insight non si trasforma automaticamente in un vantaggio competitivo. La presenza di una così grossa mole di informazioni può infatti essere un boomerang se non si posseggono gli strumenti e le strategie necessarie per analizzarli e interpretarli correttamente. 

Le organizzazioni raccolgono e archiviano dati da anni. La differenza rispetto al passato è che oggi dispongono delle capacità informatiche necessarie per trasformare queste informazioni in risultati analitici. 

L’HR Analytics - che sta ad indicare la raccolta, analisi e interpretazione dei dati HR - sta infatti ad indicare l’approccio strategico, data-driven, alla gestione del personale. Un approccio che si basa proprio sull’utilizzo delle informazioni e degli insight ricavati dai dati raccolti sulla propria forza lavoro per guidare le decisioni che riguardano le risorse umane. 

Attraverso strumenti di Intelligenza Artificiale, Advanced Analytics e Data Intelligence è infatti possibile trasformare i freddi numeri in informazioni strategiche e impostare dunque strategie HR data driven.

Nell’attuale contesto del mondo del lavoro, caratterizzato da numerose sfide e un’alta competitività, questo si traduce in un importante vantaggio per le aziende e nella capacità dei responsabili HR di trasformarsi in attori chiave per lo sviluppo del business.

indice dei contenuti.

• cos'è l'HR Analytics: significato e definizione.
• come funziona il processo di HR Analytics?
• raccolta dei dati HR
• monitoraggio e misurazione dei KPI HR
• interpretazione dei dati e definizione di strategie hr data driven
• perchè l'hr analytics è importante in azienda
• l’importanza dell’hr data analytics, i risultati del talent trends report 2023
• gli strumenti della hr analysis
• i vantaggi dell’hr analytics
• il ruolo dell'hr analyst

cos'è l'HR Analytics: significato e definizione.

L’HR Analytics (che si differenzia dalla People Analytics) è il processo di raccolta, gestione e analisi dei dati relativi alle persone che fanno parte di un’azienda, con l’obiettivo di ottimizzare le performance, fidelizzare i talenti e ridurre i tassi di turnover.

In un’epoca in cui i professionisti HR si trovano a gestire situazioni sempre più complesse e nella quale il capitale umano ha assunto un peso determinante per la crescita e la competitività di un’azienda, l’HR Analytics è cruciale per garantire il successo delle strategie legate al personale: dall’attraction, ai  processi di recruiting e talent management .

Le aziende, infatti, dispongono di una grande quantità di dati storici su dipendenti e collaboratori. L’HR Analytics prende in considerazione tutti questi dati e li integra con quelli che sono gli obiettivi di business per ottenere una visione completa della misura in cui le iniziative HR riescono a contribuire al loro raggiungimento.  

La HR Analytics si concentra dunque su metriche quantitative e dati comparabili . Ad esempio, se l’azienda dovesse registrare un aumento dell’assenteismo, l'analisi dei dati HR potrebbe fornire dati utili e permettere alle risorse umane di effettuare paragoni con altri periodi, con altre aziende del settore e con altri settori.

Se utilizzate correttamente, tali informazioni possono rivelarsi preziose per valutare lo stato di salute della propria forza lavoro e supportare i processi decisionali a tutti i livelli aziendali.

come funziona il processo di HR Analytics ?

Il web, i social media e le attuali tecnologie, compresi gli stessi tool HR, consentono di raccogliere una enorme quantità di dati. 

Pensiamo, ad esempio, a tutte le informazioni che si possono ottenere su un candidato che sceglie di inviare una candidatura per un’offerta di lavoro: dalle informazioni più prettamente demografiche, ai canali che lo portano ad intercettare l’azienda e la posizione lavorativa. O ai dati che l’azienda può raccogliere sul lavoratore durante tutto il suo percorso in azienda e sulle eventuali motivazioni di uscita dalla stessa. 

Quando parliamo di big data ci riferiamo dunque a questa enorme quantità di dati che possono essere analizzati e trasformati in insight di valore.

Per riuscire in questa sfida è importante considerare tre step che compongono il processo di HR Analytics.  

1. Raccolta dei dati
2. Monitoraggio e misurazione dei KPI
3. Interpretazione dei dati e definizione delle strategie 

raccolta dei dati HR.

La raccolta dei dati legati al personale è il primo, fondamentale, step dell’analisi dei dati hr. 

In questo primo momento è importante definire gli obiettivi e, di conseguenza, le informazioni rilevanti per il processo di analisi. 

Solitamente, le aziende dispongono di numerose informazioni riguardo ai dati amministrativi, anagrafici e del percorso di carriera dei propri lavoratori. Non sempre però, l’analisi è ugualmente puntuale e aggiornata per quanto riguarda l’employee experience.

Per sviluppare analisi affidabili è necessario implementare e monitorare anche tutte le tipologie di informazioni, che raccontano l’esperienza dei talenti all’interno dell’organizzazione. Metriche come:

• competenze (sia hard che soft skills) 
• compensi e benefit
• tipologie e impatto dei percorsi formativi e ore di formazione sostenute
• risultati ottenuti sul lavoro
• performance lavorative
• engagement  

Si dovranno inoltre considerare le 5 V che caratterizzano i big data: 

• volume (la quantità di dati)
• varietà (dati più o meno strutturati)
• velocità (data analizzabili in tempo reale)
• veridicità (dati “puri”, non inquinati)
• valore (il valore dei dati per il business aziendale).

Un altro aspetto da indagare e definire sarà dove reperire i dati, quali sistemi e software HR dovranno essere utilizzati, come dovranno essere presentati per essere facilmente fruibili dagli utilizzatori finali.

monitoraggio e misurazione dei KPI HR.

Definiti gli obiettivi e i dati che dovranno essere indagati, si entra nel vivo del processo di HR Analytics, passando alla misurazione, confronto e interpretazione dei dati e degli indicatori di performance ad essi associati. 

In questa fase, i dati dovranno essere organizzati e successivamente comparati con i benchmark aziendali e di mercato, analizzandone altresì l’andamento nel corso del tempo e impostando una valutazione periodica per verificare il raggiungimento degli obiettivi o, al contrario, agire tempestivamente per ottimizzare le performance. 

Tra i KPI HR  più spesso utilizzati potremmo trovare ad esempio:

• time to fill (periodo di tempo che intercorre tra la pubblicazione di un annuncio e l’accettazione dell’offerta da parte del candidato)
• time to hire (tempo investito nel processo di assunzione, che va dal momento della candidatura all’assunzione del lavoratore)
• cost per hire (costo sostenuto per ogni assunzione)
• turnover rate (tasso di ricambio del personale)
• absenteeism rate (tasso di assenteismo)
• engagement rate (tasso di soddisfazione del personale)
• retention rate (tasso di fidelizzazione del personale)
• incidence rate (tasso relativo al livello di infortuni e malattia sul lavoro)
• productivity rate (tasso di produttività dei lavoratori)

interpretazione dei dati e definizione di strategie hr data driven.

Una volta raccolti tutti i dati e le metriche in report strutturati, i responsabili HR possono procedere con l’interpretazione delle metriche per impostare successivamente strategie hr data driven. 

In questo momento entra in gioco anche il concetto di People Analytics. Se, infatti, gli HR Analytics si concentrano maggiormente sulla restituzione di un dato quantitativo, le People Analytics si pongono l’obiettivo di indagare il “perchè” che si cela dietro questi numeri. 

Ad esempio, se dall’analisi dovesse risultare un cost per hire molto elevato, si potrebbe indagare cosa rendere il processo di ricerca e selezione del personale non ottimale e apportare le necessarie ottimizzazioni e/o snellire le procedure. 

perchè l'hr analytics è importante in azienda.

Analizzare i dati relativi alle risorse umane consente di prendere decisioni informate e di raggiungere in modo rapido e sicuro gli obiettivi prefissati. Come abbiamo avuto modo di vedere, nell’ambito delle risorse umane, gli strumenti di HR Analytics supportano i responsabili in tutte le fasi della gestione del personale. 

Dal recruiting alla valutazione delle performance, dalla determinazione degli stipendi alla pianificazione dei percorsi di formazione. L’obiettivo è quello di ottimizzare le performance,  mantenendo alta la employee satisfaction e la fidelizzazione dei lavoratori nei confronti dell’azienda.

Un uso corretto dei dati  HR permette di prendere decisioni informate e strutturare strategie HR di successo, realmente orientate alla soddisfazione dei talenti.  Questo consente di migliorare l’employee experience, ridurre il turnover e tenere sotto controllo i costi, evitando sprechi e investimenti non efficaci. 

Più in generale, dunque, questa attività consente di aumentare la competitività dell’azienda ottimizzando gli investimenti per le attività che riguardano il personale. 

l’importanza dell’hr data analytics, i risultati del talent trends report 2023.

A testimoniare la crescente importanza dell’HR Analytics ci sono anche i dati del Talent Trends Report 2023.

Secondo la ricerca - quest’anno condotta su un campione di 906 top manager e human capital provenienti da 18 nazioni differenti - il 71% delle aziende sta già investendo in tecnologie di analisi per prendere decisioni strategiche che riguardano il personale. La percentuale più alta mai registrata da quando viene condotto il sondaggio.

L’analisi dei dati sui talenti interni, è infatti ritenuta sempre più vitale per determinare le esigenze attuali e future in termini di risorse e offerta di competenza e per strutturare strategie di retribuzioni e benefit in linea con le tendenze del mercato e le aspettative della propria forza lavoro.

Inoltre, per il 69% del campione intervistato, la crescente automazione dei processi sta già influenzando la pianificazione del personale, spostando i talenti dell’organizzazione verso ruoli maggiormente qualificati. 

D’altro canto, la crescita del mercato delle tecnologie HR deve essere guidata e strutturata consapevolmente. 

Migliorare l’employee experience e integrare i nuovi strumenti all’interno dei processi aziendali è fondamentale per osservare risultati misurabili. Le organizzazioni che non dispongono delle competenze interne necessarie per implementare correttamente l’HR Analysis scontano questa carenza con un aumento dei costi e ritardi nel miglioramento della produttività.

gli strumenti della hr analysis.

Gli strumenti della HR analysis si possono suddividere nelle seguenti categorie.

• Analisi descrittiva (HR Intelligence): l’insieme degli strumenti in grado di mappare la situazione attuale dell’azienda, i processi aziendali e il loro funzionamento. In questa fase si studia e analizza quello che è successo in passato. Tramite report personalizzati si può così sintetizzare l’andamento di alcuni KPI HR e comprendere gli ambiti in cui è necessario intervenire. 
• Analisi prescrittiva/diagnostica (HR Data Analytics): strumenti che definiscono soluzioni strategiche a partire dall’analisi svolta. In questo stadio, l’analisi non si ferma alla descrizione del fenomeno, ma prova anche a spiegare le ragioni per cui si sono verificati determinati eventi. 
• Analisi predittiva: gli strumenti che operano sui big data raccolti con lo scopo di ottenere una base decisionale traducibile in modelli matematici predittivi. Si tratta di un modello più avanzato nella gestione e analisi dei dati, che si propone di creare modelli di ottimizzazione predittiva. 
• Analisi automatizzata: strumenti che implementano in modo autonomo la strategia elaborata nella fase precedente.

i vantaggi dell’hr analytics.

Concretamente, l’HR analysis permette di:

• misurare le performance e il coinvolgimento dei dipendenti a tutti i livelli, ottenendo una visione complessiva, ad esempio mettendo a confronto i dati relativi alle prestazioni della forza lavoro in diversi periodi
• rendere più efficace la fase di reclutamento e assunzione di nuovi dipendenti confrontando dati relativi alle competenze dei candidati
• ridurre il tasso di abbandono dei dipendenti identificando le cause e analizzando i dati relativi agli ex dipendenti che hanno lasciato l’azienda

Sul fronte dei lavoratori, questo approccio consente di creare un maggiore coinvolgimento, includendo il feedback della forza lavoro nelle decisioni strategiche dell’azienda. Non solo. L’HR analytics aiuta a migliorare la sicurezza sul lavoro identificando le cause di infortuni e incidenti, aiutando così i responsabili a individuare le soluzioni più adeguate. 

Infine, l’HR analytics svolge un ruolo determinante nella pianificazione dei progetti formativi, permettendo all’azienda di risparmiare sui costi orientando le decisioni in modo ponderato e personalizzato, in modo da costruire percorsi mirati alle esigenze di ciascun lavoratore.

il ruolo dell'hr analyst.

Per adottare un approccio decisionale data drive l’azienda non necessita solo di abbracciare un importante cambiamento culturale e l’integrazione dei giusti strumenti tecnologici.

Per organizzare, analizzare e leggere correttamente i dati, infatti, è fondamentale poter contare sul supporto di esperti di Data Analytics.

Il lavoro dell’HR analyst consiste nella raccolta e nell’analisi dei dati relativi ai dipendenti. La sua presenza in azienda consente di migliorare le performance complessive delle risorse umane e dell’organizzazione. Ma il suo ruolo è molto più di questo. In un certo senso, l’HR analyst deve pensare come un economista che studia e dirige l’allocazione di risorse limitate, quale il talento.

cosa fa in azienda.

L’analista delle risorse umane:

• raccoglie, cataloga e analizza i dati relativi al personale;
• approfondisce le cause di eventuali performance basse o non sufficientemente soddisfacenti;
• crea modelli predittivi che permettano di analizzare a fondo le prestazioni dei lavoratori;
• sviluppa strategie in grado di migliorare le prestazioni e il livello di soddisfazione delle risorse umane.

mansioni e competenze.

L’HR analyst si occupa della raccolta, dell’analisi e del reporting dei dati relativi alle risorse umane. Misura l’impatto di una serie di metriche sulle prestazioni aziendali consentendo a diversi settori di prendere decisioni basate sui dati.

Si tratta di un ruolo che richiede versatilità e conoscenze approfondite, ma soprattutto una forte capacità di analisi, unita alla conoscenza del mercato del lavoro e delle tendenze in corso. 

Per diventare HR analyst è sicuramente utile – talvolta indispensabile - una laurea o un master in risorse umane, amministrazione aziendale o in settori correlati. È importante anche aver maturato un’esperienza significativa nel reparto delle risorse umane, perché l’approccio analitico è fondamentale, ma la capacità di relazionarsi con le persone si può solo maturare sul campo.