La prova definitiva per poter definire una tecnologia “mainstream” consiste nel verificare che essa venga ampiamente utilizzata in tutta l'azienda, dalle funzioni a servizio del cliente alle attività di back-office. Gli analytics sono stati a lungo incentrati sul cliente ed ampiamente utilizzati anche per le prestazioni individuali, ad esempio, dalle squadre sportive. L'avvento di "People analytics", per supportare la gestione delle risorse umane (HR), suggerisce che stiamo accelerando verso un utilizzo mainstream. Ma il pieno potenziale di People analytics è chiaro a tutti?
Ho incontrato Milo Faccenda di BID Company, un partner SAS, per comprendere come e perché i responsabili delle risorse umane utilizzano gli analytics per incrementare le performance aziendali.
Milo, qual è a tuo parere il driver di questo cambiamento?
È sempre più condivisa la consapevolezza che le Risorse Umane possono beneficiare degli analytics proprio come qualsiasi altra funzione di business. Infatti, grazie all'analisi dei dati, l'HR può supportare altre funzioni come i Business Partner. Le risorse umane sono sempre state un'area complessa, e ci sono ancora molti margini di miglioramento. Ad esempio, lo sapevate che i colloqui non sono più validi del lancio di una moneta come strumento di selezione? Li consideriamo sempre come il “gold standard”, ma mezz'ora o un'ora di conversazione non sono sufficienti per conoscere davvero il candidato. Sappiamo anche che assumere la persona sbagliata può essere estremamente costoso in termini di effetto sui clienti e sul resto del personale. La riduzione del time to hire, l’efficienza del processo di selezione e la riduzione di tempo dedicato nell’intercettare il candidato corretto sono solo alcuni dei motivi per cui non ci sorprende che le aziende siano desiderose di provare people analytics per migliorare questi processi.
In che modo le aziende utilizzano gli analytics per le principali funzioni HR, come ad esempio il recruiting?
Uno dei primi metodi utilizzati e probabilmente il più semplice, è quello di vagliare i CV. Questa è la parte più lunga del processo di assunzione, ma algoritmi come il nostro CV analyzer possono essere utilizzati per selezionare ed ottimizzare l’analisi dei CV nella ricerca del candidato ideale. Questo semplifica il processo, lo accelera e ne riduce quindi i costi. La mappatura delle competenze sin dal primo momento in cui il candidato entra in contatto con l’Azienda assume un’importanza notevole, d’altronde ormai chi meglio di LinkedIn conosce i collaboratori del futuro? Altri algoritmi possono trovare i candidati idonei attraverso i social media, identificandoli per parole chiave, o anche profilare i candidati idonei. Una compagnia di assicurazioni, ad esempio, ha scoperto che le capacità di comunicazione sono più importanti di un curriculum universitario. Ci sono anche modelli predittivi per identificare i dipendenti ad alte prestazioni e anche quelli in procinto di lasciare l’azienda. Questi sono strumenti importanti che consentono all’organizzazione di sviluppare programmi volti ad incrementare la soddisfazione dei dipendenti premiandone l'impegno e le prestazioni.
Detto così sembra molto semplice! Quali sono le sfide nell'utilizzo di People Analytics?
La sfida più grande è riuscire ad accedere ai dati giusti per poter prendere decisioni più intelligenti. Ricordiamoci che prendiamo decisioni sulle persone e che questo ne determina il brand dell’Azienda, nel mondo HR si parla di smart data e non solo di big data. Questa è un’esigenza sia interna che esterna. Ad esempio, tornando al recruiting, perché la selezione sia efficace è necessario essere molto chiari sulle competenze che si ricercano nei candidati. I responsabili del recruiting devono concentrarsi sulle competenze necessarie e più in generale, le risorse umane si occuperanno di migliorare le prestazioni del personale e di motivarlo costruendo percorsi di sviluppo o piani di carriera. L’utilizzo di queste informazioni consente quindi di guidare il processo decisionale per costruire sistemi di performance e di rewarding.
E naturalmente dovete anche misurare il successo?
Sì, questa è la prossima sfida. Sono necessari dati attendibili sulle prestazioni. Come ha detto W. Edwards Deming, senza dati, sei solo un'altra persona con un'opinione! Si può iniziare con le cose semplici: numero di persone intervistate, numero di CV letti, numero dei giorni di permanenza del job post, per poi passare ad analisi più sofisticate.
Di tutte le funzioni, le risorse umane sono forse quelle più strettamente legate alle persone. Come si crea il legame tra le persone e i processi di analisi?
Hai ragione - le persone sono cruciali. Gli algoritmi stanno diventando sempre più sofisticati e sono sempre più accurati nel prevedere i comportamenti ma non possono prendere decisioni da soli, o migliorare il coinvolgimento dei dipendenti! Il successo degli analytics consiste nel fatto che essi possono semplificare il lavoro dei professionisti delle risorse umane, utilizzando la grande quantità di dati disponibili per comprendere meglio alcune dinamiche e guidare decisioni e gruppi di confronto, così come in qualsiasi altra area del business, seppur alcuni insight si riferiscano alle performance delle persone anziché a prodotti e servizi.
Grazie per gli spunti di riflessione che ci hai condiviso, Milo.
