L'HR Analytics, o Human Resources Analytics, rappresenta un campo di studio e una pratica aziendale focalizzati sull'utilizzo di approcci analitici avanzati e strumenti di Data Science per l'analisi dei dati relativi alle risorse umane in un'organizzazione. L'obiettivo primario dell'HR Analytics è l'estrazione di insights significativi e informazioni rilevanti allo scopo di supportare decisioni strategiche nell'ambito della gestione delle risorse umane.
Esso impiega dati provenienti da diverse fonti all'interno dell'organizzazione, inclusi dati demografici dei dipendenti, prestazioni, assenze, formazione, reclutamento e altri aspetti correlati alle risorse umane. Attraverso l'analisi di questi dati, le aziende possono prendere decisioni più informate su questioni quali il reclutamento, il miglioramento delle prestazioni, la retention del personale, la formazione e lo sviluppo, e la progettazione di politiche del personale.
Ma vediamo, più nel dettaglio, le Best Practices dell’HR Analytics e i vantaggi per l’azienda.
HR Analytics, cos'è
L’HR Analytics è un'analisi sistematica delle persone che determinano qualsiasi risultato aziendale specifico. E, dunque, un'analisi delle risorse umane che misura i successi e i fallimenti del rendimento aziendale focalizzandosi sul personale.
L'utilizzo di un software di analisi delle risorse umane adeguato consente ai manager di fare affidamento su dati reali per prendere decisioni basate sulle persone.
Come applicare l’HR Analytics
Il primo step dell’HR Analytics è la raccolta dei dati relativi al personale: per farlo, e per capire quali sono le informazioni rilevanti, è necessario però definire l’obiettivo da perseguire.
Solitamente, le aziende dispongono di una vasta quantità di dati, principalmente di natura anagrafica e amministrativa, ma spesso mancano dati dettagliati sull'employee experience. Sono dunque tenute a implementare e monitorare ogni tipo di informazione: Hard e Soft Skills, compensi, benefits, formazione sostenuta, risultati sul lavoro, performance, engagement.
Il secondo step è la scelta dei sistemi e dei software da utilizzare per reperire i dati, e per renderli fruibili a chi deve utilizzarli.
Infine, le aziende sono chiamate a monitorare e misurare i KPI HR. I dati raccolti devono essere misurati, confrontati e interpretati, insieme agli indicatori di performance associati. Per assolvere il loro scopo, devono dunque essere organizzati e poi comparati con i benchmark aziendali e di mercato.
Quali sono i benchmark più utili? Il tasso di assenteismo, di turnover, di soddisfazione e di fidelizzazione del personale, ma anche il time to hire (il tempo investito dalla candidatura all’assunzione del candidato) e il tasso di produttività.
Quando metriche e dati sono stati raccolti in report strutturati, i responsabili delle risorse umane possono interpretarli così da adottare le giuste strategie per migliorare le performance aziendali.
In questa fase si parla, oltre che di HR Analytics, anche di People Analytics: mentre il primo è focalizzato sui dati quantitativi, il secondo prova a indagare le motivazioni dietro i numeri, i dati qualitativi.
L’importanza dell’HR Analytics
Grazie all’HR Analytics, le aziende possono migliorare i processi interni relativi a funzioni quali buste paga, benefits, assunzioni, onboarding, prestazioni e soddisfazione dei dipendenti.
Senza un'analisi appropriata, l'azienda rischia di perdere denaro a causa di processi disfunzionali o inadeguati nei confronti dei dipendenti. I dirigenti devono prendere decisioni cruciali come assunzioni, licenziamenti e promozioni.
Se i lavoratori sentono che il loro lavoro non è apprezzato, se pensano che il loro apporto all’azienda non sia sufficientemente valorizzato, la loro produttività può risentirne. E, a perderci, è in primis l’azienda.
Nello specifico, grazie all’HR Analytics è possibile misurare le performance e il coinvolgimento dei dipendenti, rendere più efficaci le fasi di recruiting e assunzione, ridurre il senso di abbandono e il turnover dei lavoratori, e migliorare la loro sicurezza sul lavoro.
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