Nel contesto aziendale moderno, la gestione delle risorse umane (HR) sta subendo una trasformazione radicale. Da un approccio tradizionale basato sull’intuizione e l’esperienza, si sta passando a una gestione basata sui dati.
Il People Analytics, ovvero l’analisi dei dati relativi ai dipendenti, si sta affermando come uno strumento strategico imprescindibile per le aziende che vogliono:
- Ottimizzare le proprie performance aziendali
- Migliorare il benessere e la produttività dei dipendenti
- Aumentare la retention e ridurre il turnover
- Acquisire un vantaggio competitivo sostenibile
Grazie all’analisi dei dati, le aziende possono prendere decisioni più accurate, identificare problemi prima che diventino critici e migliorare il coinvolgimento dei dipendenti.
In questo articolo, esploreremo in dettaglio cos’è il People Analytics, quali dati vengono analizzati, quali strumenti sono più efficaci e come può essere utilizzato per prendere decisioni più informate e strategiche in ambito HR.
Cosa si intende per People Analytics?
Il People Analytics è il processo di raccolta, analisi e interpretazione dei dati relativi ai dipendenti con l’obiettivo di migliorare le decisioni strategiche in ambito HR. Attraverso l’uso di strumenti di analisi avanzata, le aziende possono ottenere insight preziosi su vari aspetti della forza lavoro, trasformando le informazioni in azioni concrete.
Questa disciplina si basa su tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale e il machine learning per identificare pattern e tendenze nei dati HR. L’obiettivo è quello di fornire agli HR manager strumenti basati su dati concreti per prendere decisioni strategiche più efficaci.
Quali dati possono essere analizzati?
Il People Analytics si basa su un’ampia gamma di dati, tra cui:
- Performance dei dipendenti: produttività, efficienza e qualità del lavoro svolto.
Il tasso di turnover è un indicatore che misura la percentuale di dipendenti che lasciano un’azienda in un determinato periodo di tempo, solitamente un anno. Può essere calcolatomensilmente, trimestralmente o annualmente, a seconda delle esigenze aziendali, in base al:
- Numero di dipendenti che hanno lasciato l’azienda, che include dimissioni volontarie, licenziamenti, pensionamenti o altre cessazioni di contratto.
- Numero medio di dipendenti, il quale si ottiene sommando il numero di dipendenti all’inizio e alla fine del periodo e dividendo per due.
Tipologie di Turnover
- Turnover volontario: quando i dipendenti si dimettono di loro spontanea volontà.
- Turnover involontario: quando i dipendenti vengono licenziati o lasciano per cause aziendali.
- Turnover funzionale: quando lasciano dipendenti con performance basse, portando un beneficio all’azienda.
- Turnover disfunzionale: quando lasciano dipendenti chiave, con un impatto negativo sull’organizzazione.
Un tasso di turnover elevato può indicare problemi organizzativi, mentre un tasso molto basso può suggerire una scarsa mobilità e opportunità di crescita interna.
- Engagement e soddisfazione: livello di motivazione e coinvolgimento nel lavoro.
- Clima aziendale: percezione della cultura aziendale, dei valori e della leadership.
- Formazione e sviluppo: competenze acquisite e necessità formative.
- Pianificazione della forza lavoro: ottimizzazione della distribuzione delle risorse umane.
L’analisi di questi dati permette alle aziende di individuare trend, problemi e opportunità di miglioramento.
Inoltre, il People Analytics può utilizzare fonti di dati non convenzionali, come feedback anonimi, conversazioni sui social aziendali e analisi del sentiment, per ottenere una visione ancora più approfondita dello stato d’animo dei dipendenti.
Obiettivi e benefici del People Analytics
L’obiettivo principale del People Analytics è trasformare i dati in valore strategico per l’azienda. Tra i principali benefici troviamo:
- Migliorare il recruiting e la selezione
- Identificare i candidati con le competenze e le caratteristiche migliori per il ruolo.
- Ottimizzare i processi di selezione riducendo tempi e costi.
- Prevedere quali candidati avranno le migliori prestazioni grazie all’analisi predittiva.
- Ottimizzare la gestione delle performance
- Misurare l’efficacia delle prestazioni individuali e di team.
- Fornire feedback basati su dati oggettivi.
- Creare programmi di incentivazione basati su metriche misurabili.
- Ridurre il turnover e migliorare la retention
- Identificare i fattori di insoddisfazione che portano i dipendenti a lasciare l’azienda.
- Implementare strategie per migliorare il benessere organizzativo.
- Offrire opportunità di crescita e percorsi di carriera basati su dati reali.
- Sviluppare programmi di formazione personalizzati
- Creare percorsi di crescita mirati in base alle esigenze dei dipendenti.
- Potenziare le competenze chiave per il successo aziendale.
- Misurare l’impatto della formazione sulle performance aziendali.
- Migliorare il clima aziendale e l’engagement
- Analizzare il livello di soddisfazione e coinvolgimento.
- Adottare misure per rendere l’ambiente di lavoro più stimolante e produttivo.
- Utilizzare survey e strumenti di ascolto per raccogliere feedback continui.
Strumenti e Software per il People Analytics
Per raccogliere, analizzare e visualizzare i dati HR, esistono strumenti specifici:
- Sistemi di gestione delle Risorse Umane (HRMS)
- Software che centralizzano tutti i dati sui dipendenti, facilitando report e analisi.
- Software di analisi dei dati
- Strumenti avanzati come Power BI, Tableau o Google Data Studio per individuare trend e modelli.
- L’uso di algoritmi di machine learning per migliorare la previsione di tendenze future.
- Dashboard e report personalizzati
- Visualizzazione chiara e interattiva dei dati per decisioni strategiche più rapide.
- Dashboard interattive che permettono di filtrare i dati in tempo reale.
Applicazione pratica del People Analytics
- Recruiting e selezione
- Analizzare i dati dei candidati per scegliere il profilo più adatto.
- Prevedere il successo dei candidati sulla base di modelli predittivi.
- Ottimizzare la pipeline di talenti e ridurre i costi di assunzione.
- Gestione delle performance
- Monitorare le prestazioni e fornire feedback mirati per il miglioramento continuo.
- Individuare i dipendenti ad alto potenziale per percorsi di crescita.
- Retention e turnover
- Identificare le cause dell’abbandono e migliorare le politiche di retention.
- Sviluppare strategie di coinvolgimento personalizzate.
- Formazione e sviluppo
- Progettare percorsi di crescita basati sulle esigenze reali dei dipendenti.
- Creare programmi di apprendimento continuo supportati dai dati.
- Clima aziendale
- Analizzare il livello di soddisfazione per migliorare il benessere organizzativo.
- Creare ambienti di lavoro inclusivi e motivanti.
Esempi di applicazione reale in azienda del People Analytics
Il People Analytics è utilizzato da molte aziende per ottimizzare la gestione delle risorse umane attraverso l’analisi dei dati. Ecco alcuni esempi di applicazione reale:
1. Google – Project Oxygen e Project Aristotle
- Obiettivo: Identificare le caratteristiche dei manager di successo e migliorare il lavoro di squadra.
- Come: Analizzando dati di performance e feedback, Google ha scoperto che i migliori manager non erano necessariamente i più esperti tecnicamente, ma quelli con forti capacità di leadership e supporto.
- Risultato: Creazione di programmi di sviluppo manageriale basati sui dati raccolti.
2. Microsoft – Analisi del lavoro ibrido
- Obiettivo: Comprendere l’impatto del lavoro remoto sulla produttività e sul benessere dei dipendenti.
- Come: Analizzando email, riunioni e interazioni tra dipendenti (anonimamente), hanno scoperto che il lavoro da remoto aumentava la produttività individuale ma riduceva la collaborazione tra team.
- Risultato: Creazione di linee guida per bilanciare il lavoro in ufficio e remoto.
3. Unilever – Recruiting basato sull’AI
- Obiettivo: Migliorare il processo di selezione riducendo i Bias umani.
- Come: Unilever usa AI e analisi di People Analytics per valutare candidati attraverso test online e analisi delle espressioni facciali durante le interviste video.
- Risultato: Selezione più equa ed efficiente, con riduzione del tempo di assunzione.
4. Deloitte – Engagement e performance
- Obiettivo: Aumentare il coinvolgimento e la produttività dei dipendenti.
- Come: Attraverso dashboard di People Analytics, Deloitte monitora il livello di soddisfazione dei dipendenti con sondaggi e metriche di performance.
- Risultato: Maggior personalizzazione dei programmi di formazione e benessere aziendale.
5. Amazon – Workforce optimization
- Obiettivo: Ottimizzare la gestione della forza lavoro nei magazzini.
- Come: Analizzando i dati di produttività, Amazon assegna i turni e ottimizza le operazioni nei centri logistici.
- Risultato: Maggiore efficienza, anche se con qualche controversia sull’impatto sulla soddisfazione dei lavoratori.
Questi esempi mostrano come il People Analytics possa aiutare le aziende a prendere decisioni più strategiche basate sui dati, migliorando produttività, engagement e retention dei talenti.
Conclusione
Il People Analytics rappresenta una grande opportunità per le aziende che vogliono:
- Ottimizzare la gestione delle risorse umane
- Prendere decisioni basate sui dati
- Aumentare la retention e sviluppare talenti
- Creare un ambiente di lavoro positivo e produttivo
Se vuoi implementare il People Analytics nella tua azienda, inizia oggi stesso: il futuro delle risorse umane è basato sui dati!