Analyse des données RH : Comment utiliser efficacement vos données RH
Je travaille avec des entreprises technologiques en forte croissance depuis 20 ans, en les aidant à constituer des équipes efficaces et évolutives. Au cours de cette période, mes équipes et moi nous sommes fortement appuyés sur nos données RH pour orienter la prise de décision.
Nous allons ici approfondir ce que nous avons vu la dernière fois à propos de la création des bases de vos données et indicateurs RH et de l'importance de disposer de processus clairs et vérifiables pour appuyer ces indicateurs.
Nous verrons comment utiliser ces indicateurs pour tirer des conclusions sur la santé de l'organisation et inciter les dirigeants à agir.
Continuez à lire—et continuez à diriger plus intelligemment
Créez un compte gratuit pour terminer cet article et rejoindre une communauté de leaders tournés vers l'avenir exploitant outils, guides pratiques et perspectives pour prospérer à l'ère de l'IA.
Have an account? Log In
Comment collecter les données
Commençons par les bases. Je ne vais pas m'attarder ici, si ce n'est pour dire qu'il faut choisir votre logiciel RH en pensant au reporting. L'analyse des données RH est beaucoup plus efficace avec de solides fonctionnalités SIRH capables de gérer de gros volumes d'informations.
Recherchez des logiciels RH avec des rapports personnalisables, des analyses en temps réel et des insights pilotés par les données pour améliorer la prise de décision. Envisagez aussi des fonctions d'analyse prédictive avancée, le benchmarking par rapport aux standards du secteur, et l'intégration avec des outils externes d'intelligence décisionnelle pour des analyses plus approfondies.
L'utilisation d'un logiciel RH cloud peut également simplifier l'analyse des données RH en centralisant toutes les informations pertinentes sur une seule plateforme accessible partout (c'est l'un des nombreux avantages du cloud RH).
Présenter les données de manière pertinente
Nous pouvons recueillir énormément de données mais commençons par l’indicateur le plus fondamental : le nombre de salariés. Donner le nombre de personnes chaque mois dans l'organisation est utile.
428
Mais peut-être est-il plus significatif de montrer si ce chiffre est en hausse ou en baisse par rapport au mois, au trimestre ou à l'année précèdent :
382, 418, 420, 428….
Mais attendons, un graphique serait peut-être encore plus parlant, non ?
Nous observons donc ici, au niveau le plus élémentaire, une courbe de tendance indiquant que les effectifs augmentent.
On remarque qu'ils ont crû plus rapidement certains mois et même diminué sur un mois.
Pourquoi ?
Ajoutons les chiffres d’entrée et de sortie mensuels, cela nous donnera une vision plus complète.
On constate un pic, mais la comparaison de 15 et 400 sur le même axe n'est pas très lisible, ajustons donc la présentation.
En passant entrées et sorties mensuelles en graphique à barres, en les juxtaposant chaque mois et en les basculant sur l’axe de droite, la lecture devient beaucoup plus intuitive.
L’effectif croît mais les recrutements sont irréguliers mois après mois, avec des anomalies en septembre et en mai. Peut-on expliquer cela dans le commentaire d’accompagnement ?
Il faut aussi préciser visuellement que notre graphique comporte deux axes verticaux et clarifier le titre.
Que peut-on encore tirer de ce graphique ? Il me semble qu’il y a plus de départs lors des derniers mois, mais comme l’entreprise a aussi grossi, cela paraît logique. En ajoutant le taux d’attrition, la tendance sera plus évidente.
Aha ! Nous avons désormais un corpus étoffé de données sur les employés et notre graphique montre d’un coup d’œil que le recrutement est irrégulier, les effectifs croissent, le turn-over grimpe, ainsi que le nombre de départs.
Avec un texte limité, nous pouvons « parler » aux parties prenantes de ce qui se passe dans l’organisation et, espérons-le, susciter une action.
C’est un bon exemple de la façon dont, en construisant les ensembles de données de base (effectif, embauches, départs, attrition) dont nous avons parlé précédemment, nous pouvons montrer des tendances et effectuer des analyses de base en utilisant des outils simples (ces feuilles sont disponibles ici en téléchargement).
En examinant vos données sous leur forme la plus simple et en vous posant la question « Quelle histoire est-ce que j’essaie de raconter ici ? », vous pouvez vous créer des points de repère, expérimenter la présentation des graphiques et générer des messages visuellement percutants pour vos parties prenantes.
La visualisation de données est une partie essentielle de l’analyse des données RH. Les solutions logicielles RH modernes de gestion du personnel proposent souvent des tableaux de bord analytiques intégrés qui facilitent cette tâche.
Vous pouvez même vous amuser avec des outils comme ChatGPT pour vous aider dans votre analyse. Par exemple, si nous prenons le graphique ci-dessus et décrivons simplement ce que nous voyons, alors nous pouvons demander à ChatGPT de le synthétiser.
« L’effectif est passé de 320 à 428 au cours des 12 derniers mois ; deux mois (septembre et octobre) ont enregistré le plus grand nombre d’embauches avec respectivement 63 et 28, novembre a connu le plus de départs avec 20 et l’attrition a augmenté de 27 % à 36 % sur l’année. »
Comme vous pouvez le constater, en saisissant rapidement les points clés dans un outil comme ChatGPT, vous pouvez générer une version concise de votre commentaire en moins de temps qu’il ne vous aurait fallu pour le réécrire vous-même, et vos parties prenantes seront impressionnées (voici quelques prompts utiles ChatGPT pour les RH pour vous aider).
Justement, prenons un moment pour réfléchir à nos parties prenantes et approfondir un peu cet exemple.
Créer des personas pour vos données
Si nous poursuivons avec l’exemple ci-dessus, quelles données supplémentaires pouvons-nous ajouter pour expliquer ce qui se passe ?
Un exemple évident serait le type, la localisation ou la démographie des postes pour lesquels des personnes ont été recrutées, surtout lors des pics (par exemple, cela pourrait-il correspondre à une campagne annuelle de recrutement de diplômés ?).
L’autre aspect évident concerne les personnes qui partent (postes, localisation, démographie), leurs raisons de départ et si celles-ci ont évolué dans le temps, et si cela correspond aux retours que recueille le terrain.
Par exemple, la rémunération est souvent citée comme une motivation de départ, mais la mesurer en se basant sur les départs est un indicateur retardé (c’est-à-dire très postérieur à l’événement), car les personnes ont déjà cherché un autre poste, en ont trouvé un, ont démissionné et effectué leur préavis.
Ainsi, si vous voyez des indicateurs de type retardé mis en avant, il faut trouver des moyens d’obtenir des données plus en temps réel grâce à vos méthodes d’écoute des salariés.
Maintenant, cela devient un peu plus profond et complexe ; il faut donc réfléchir, non seulement aux données, mais aussi à la conversation que l’on souhaite susciter et à notre audience, et c’est là que l’utilisation de personas internes entre en jeu.
Les personas sont souvent utilisés par les équipes marketing pour dresser le portrait de leurs clients cibles lors de l’élaboration de campagnes. Ils peuvent devenir complexes, mais ici nous en aurons une utilisation simple.
Je vais vous montrer quelques exemples de personas qui ont fonctionné pour moi par le passé, les hypothèses que l’on peut faire sur ce groupe, puis les données qu’ils souhaitent généralement recevoir et la manière dont elles leur sont transmises.
Exemples de personas internes
Persona équipe de direction
Ce groupe a peu de temps et doit comprendre l’impact à long terme que nos données sociales signalent sur la santé de l’organisation et la progression vers les grands objectifs stratégiques.
Ils sont également managers d’une équipe ou d’une fonction, ils ont donc aussi besoin d’un haut niveau de détail à ce sujet.
| À propos | Adaptations |
| Débordé | - Ne vous appuyez pas sur la donnée à consulter soi-même, mettez-les dans une présentation et envoyez-la avec un suivi. Prenez le temps d’ajouter des commentaires et d’expliquer - Soyez concis dans ce que vous présentez en veillant à ne retenir que l’essentiel et à garder tout aussi bref que possible. |
| Axé sur les finances et une vision globale de l’organisation | - Orientez-vous vers les indicateurs liés à la finance - Comment ces métriques s’articulent-elles aux axes stratégiques majeurs ? Par exemple, cherchez-vous à croître ? À réduire le nombre de postes managériaux ? |
| Familier avec les chiffres et le business | - Ils ont l’habitude de traiter des informations complexes bien présentées, prenez le temps de travailler la présentation. |
| Besoin d’une vue détaillée sur leur périmètre | - Illustration détaillée pour leur périmètre incluant embauches, départs, attrition, répartition des responsabilités, niveaux hiérarchiques, diversité, formation, engagement, démographie, relations de travail - Fournir des données adaptées à leur périmètre, idéalement avec comme référence le reste de l’organisation |
Persona managers
Les managers doivent être largement informés sur l’organisation afin de leur fournir le contexte concernant leurs équipes et leur rôle (donc beaucoup de données générales, facilement accessibles).
Ils seront amenés à intégrer de nouveaux arrivants dans l’entreprise et à interviewer des candidats potentiels, ils doivent donc connaître les bases et un peu plus—assez pour pouvoir commencer à raconter une histoire.
| À propos | Adaptations |
| Le groupe est diversifié à travers différents sites, équipes et niveaux de séniorité | - Besoin de données solides, globales et facilement accessibles - Besoin de savoir où trouver des données plus spécifiques sur les équipes, les sites, etc. - Fournir quelques informations, mais aussi s'appuyer sur l'auto-service pour ceux qui recherchent des informations précises |
| Besoin d’être informé | - Moins d’accent sur ce qui doit changer à l’échelle de l’organisation, mais tout de même leur donner les informations nécessaires pour qu’ils puissent en tirer leurs propres conclusions |
| Besoin de guider les entretiens et l'intégration | - Ils doivent savoir qui nous sommes—les anecdotes amusantes sur l’organisation, par exemple les données démographiques (voir ci-dessous) |
Persona : employés
Similaires aux managers dans la mesure où ils ont besoin d’un aperçu général mais probablement avec moins de détails.
| À propos | Adaptations |
| Groupe diversifié dans différents sites, équipes et niveaux de séniorité. | - Besoin de données solides, globales et facilement accessibles - Fournir quelques informations mais possibilité aussi de s'appuyer sur l'auto-service pour ceux qui souhaitent des données précises |
| Besoin de guider les entretiens et l'intégration. | Ils doivent savoir qui nous sommes—les faits amusants concernant votre organisation |
Personas des ressources humaines
Votre équipe RH a besoin d’informations différentes de la part de la communauté des employés et managers car elle élabore des stratégies et explique le récit global.
Par exemple, l’entreprise peut vouloir connaître le nombre moyen de candidatures par poste vacant, ou le chiffre total des candidatures sur un mois donné, mais votre équipe de recrutement devra voir ces données par poste et souhaiterait aussi connaître le nombre de candidatures incomplètes et les visites sur le site carrière afin de piloter efficacement le vivier de candidats.
Ils peuvent alors analyser l’efficacité globale du marketing de recrutement ou bien les descriptions de postes en particulier pour voir si des ajustements sont nécessaires.
| À propos | Adaptation |
| Responsables RH et analystes | - Besoin d’accès aux données adéquates pour en tirer des conclusions et développer des analyses |
| HR Business Partners | - Besoin d’accès aux données spécifiques à leur rôle/groupe client |
J’ai trouvé que construire des personas est extrêmement utile pour clarifier pourquoi on partage certaines données et quel en est l’objectif.
Ces quatre exemples simples de personas ci-dessus démontrent qu’à partir du même ensemble de données de base, on peut fournir les mêmes données avec des commentaires appropriés, des appels à l’action et différents niveaux de détails.
En utilisant notre exemple sur l’attrition, les embauches, les départs et les effectifs mentionné précédemment, ces informations seraient surtout pertinentes pour l’équipe de direction (au niveau de l'entreprise et pour leurs fonctions respectives), les managers (à l’échelle de l’entreprise mais montrez-leur aussi où s’auto-servir pour leurs équipes si nécessaire) et les RH (accès à l’auto-service selon le type de poste).
En utilisant les personas de cette manière, vous en retirez une réelle valeur ajoutée, et cela fait gagner beaucoup de temps et d’efforts.
Si vous prenez les 40 KPI que nous avons examinés précédemment, vous pouvez les associer à des personas—voici un exemple rapide tiré de la partie indicateurs de recrutement de cet article :
| Nom du KPI | EMT | Managers | Employés | RH |
| Combien de personnes recrutez-vous et dans quel lieu/département exécutif ? | Oui pour l’entreprise et la fonction Oui pour l’organisation spécifique qu’ils dirigent et toute information additionnelle disponible | Oui pour l’entreprise et la fonction | Oui pour l’entreprise | Acquisition de talents : tous les détails Business Partners : tous les détails pour leur fonction Le reste : Oui pour l’entreprise et la fonction |
| Combien de temps mettez-vous à embaucher une personne pour des postes spécifiques ? | Oui pour les postes pertinents pour les objectifs stratégiques de l’organisation Oui pour le chiffre global | Non mais permettre l’auto-service | Non | Oui pour Business Partners et acquisition de talents |
En faisant cela, vous constituez une base de données simple de qui a besoin de quoi et pourquoi. Je vous recommande également de conserver la méthode de calcul, la source des données, la visualisation et le processus sous-jacent/de contrôle pour chacun de ces points afin d’avoir tout à un seul endroit, facilement accessible.
Se faire plaisir
Je souhaite approfondir ici un autre exemple qui s’applique à toutes vos entreprises et même aux personnes extérieures—comment présenter les données démographiques de notre entreprise ?
Quand je raconte l’histoire d’une entreprise, j’ai toujours constaté que ce qui intéresse le plus les gens, c’est « qui nous sommes », et le fait le plus marquant que j’ai relevé concerne le nombre de nationalités présentes dans une société.
Alors prenons quelques exemples simples.
- Genre
- Nationalité
- Âge
- Ancienneté
Supposons que nous ayons les données à ce sujet (toutes les données présentées ici sont bien sûr imaginaires).
- Genre. 45% hommes, 55% femmes
- Nationalités. (13 au total) Top 3 : Britanniques 59%, Français 12%, Italiens 8%
- Âge. (Moyenne 34) : <30 ans 42%, 31-40 ans 28%, 41-50 ans 27%, 51+ 3%
- Ancienneté. <1 an 26%, 1-2 ans 24%, 2-3 ans 22%, 3-4 ans 12%, 4-5 ans 6%, 5+ 10%
C’est clair, mais ce n’est pas très engageant, n’est-ce pas ?
En utilisant 4 graphiques provenant de Google Sheets ou de Slidesgo (tous deux gratuits), en quelques minutes vous pouvez transformer une liste de chiffres en quelque chose de captivant et qui raconte une histoire sur votre organisation.
Ces types de visualisations peuvent être utilisés pour une autre persona — celles situées à l’extérieur de votre entreprise — et peuvent être publiés sur votre site web et sur d’autres canaux externes afin de présenter votre organisation au reste du monde.
Elles peuvent également être utilisées en interne et déclinées par pays/fonction/département pour offrir des analyses détaillées en interne.
Les images et graphiques sont faciles à réaliser de cette manière et ne requièrent pas beaucoup d’expérience, il suffit de s’y essayer, et il existe des centaines de vidéos ou de démonstrations gratuites sur Youtube ou sur le web expliquant comment faire.
Utiliser les fonctionnalités d’un système d'information RH ainsi pour l’analyse de données peut améliorer la prise de décision et la planification stratégique.
Utiliser vos données de cette façon engagera vos utilisateurs et vous apportera les retours nécessaires pour aller plus loin.
Indicateurs RH et IA
L’intelligence artificielle (IA) permet de mieux exploiter les indicateurs RH en repérant des motifs ou des tendances plus rapidement que les humains. Par exemple, l’IA peut prédire si un collaborateur est susceptible de quitter l’entreprise ou proposer des pistes pour améliorer les processus de recrutement. En utilisant l’IA, les équipes RH peuvent prendre de meilleures décisions qui renforcent la satisfaction des employés et la réussite de l’entreprise.
Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA pour l’analytique RH :
- Prédiction du turnover : l’IA peut analyser les comportements des employés, comme les scores de satisfaction ou l’absentéisme, pour anticiper les départs potentiels.
- Amélioration du recrutement : les solutions d’IA peuvent trier rapidement les CV, classer les candidats selon leurs qualifications et rendre le processus d’embauche plus rapide et plus précis.
- Analyse de l’engagement des employés : l’IA peut examiner les enquêtes, e-mails ou données de chat pour détecter le ressenti des salariés et proposer des axes d’amélioration pour le climat au travail.
- Suivi des performances : l’IA peut surveiller les indicateurs de performance, comme les taux d’achèvement des projets, pour mettre en valeur les meilleurs éléments et cibler ceux qui nécessitent un accompagnement.
- Analyses sur la diversité et l’inclusion : l’IA aide les RH à analyser les recrutements et promotions pour s’assurer que les objectifs de diversité sont respectés et limiter les biais.
- Recommandations en formation et développement : l’IA propose des programmes de formation personnalisés selon les compétences et objectifs de carrière de chaque salarié.
- Prévision de l’absentéisme : l’IA prédit des tendances d’absentéisme et propose des solutions pour réduire les problèmes de congés.
- Analyse de la rémunération : l’IA permet aux RH d’auditer la politique de rémunération afin de garantir l’équité et la compétitivité sur le marché.
De nombreux systèmes RH de niveau entreprise intègrent aujourd’hui des analyses basées sur l’IA permettant de dégager des conclusions opérationnelles à partir des données RH.
Points clés à retenir
Ainsi, à travers ces deux articles, nous avons vu comment :
- Auditer et consigner nos données de façon efficace
- Utiliser des personas pour déterminer qui doit voir quoi
- Puiser dans les chiffres et utiliser des représentations visuelles simples ou plus avancées pour simplifier nos données
- Expérimenter sur nos visuels pour les rendre plus attrayants, notamment en utilisant des ressources gratuites en ligne
- Identifier certains éléments clés que la majorité des personnes ont besoin de voir, même si la présentation diffère
- Identifier les tendances de base dans les données clés.
Vous voilà désormais bien placé pour commencer à être cohérent dans ce que vous communiquez à votre audience. Lorsque vous atteindrez le point où vous pouvez :
- Calculez la plupart des 40 indicateurs clés
- Transformez l’attrition, l'effectif, les embauches et les départs en visuels et segmentez-les par chaque groupe pertinent
- Partagez les données démographiques clés visuellement pour chaque persona
- Diffusez ces informations régulièrement (mensuellement ou trimestriellement selon vos besoins)
- Créez une base de données RH interactive/tableur pour vos indicateurs, leur méthodologie et les personnes avec qui ils sont partagés.
Vous racontez à votre entreprise une histoire intéressante et vous incitez chaque persona à vous donner un retour sur une série de questions différentes.
Même si vous avez des problèmes et des questions complexes, commencer par les bases et construire progressivement dessus est la meilleure démarche. Mois après mois, vous pouvez ajouter de nouvelles données et de nouveaux graphiques pour raconter une histoire de plus en plus riche.
Les mêmes principes s’appliquent si vous disposez de nombreux outils et systèmes générant des rapports : prenez le temps de vérifier que les calculs sont cohérents et compris, et que les éléments de base sont partagés de manière régulière avec les bons profils.
L’enseignement principal à retenir est que, dès lors que vous vous engagez à commencer à utiliser les indicateurs et l’analyse, vous pouvez progresser rapidement sans être expert en données, et vous établissez les bases pour des analyses RH plus avancées à l’avenir.
Les outils existent, il vous suffit d'apporter votre expertise métier sur la nature des données et votre sens des affaires pour découvrir comment cela peut vous aider.
Cela vous aidera à trouver la meilleure façon de partager les informations de manière aussi digeste que possible, et nul doute que vous prendrez du plaisir en chemin et découvrirez davantage votre entreprise.
Voici quelques lectures complémentaires pour vous accompagner dans votre exploration de la donnée :
- Qu’est-ce que le People Analytics : un guide d’introduction
- Les meilleures conférences sur le People Analytics
- 29 KPIs RH pour vous aider à atteindre vos objectifs stratégiques
- Les indicateurs à suivre pour améliorer votre stratégie de gestion des talents
- Top 15 des certifications en analytics RH
- 10 meilleurs logiciels de People Analytics pour l’analyse de la main-d’œuvre
- Libérez le pouvoir des tableaux de bord RH : Métriques essentielles de People Analytics à suivre
- 10 meilleurs logiciels d’analytics RH pour des données RH exploitables
- 10 meilleurs logiciels de Business Intelligence pour l’analytique des données
