Analisi dei Dati HR: Come Usare Efficacemente i Tuoi Dati HR
Negli ultimi 20 anni ho lavorato con aziende tecnologiche in rapida crescita, aiutandole a costruire team efficaci e scalabili.
Durante questo periodo, io e i miei team ci siamo affidati molto ai dati delle persone per guidare il processo decisionale.
Qui riprenderemo ciò che abbiamo trattato la scorsa volta riguardo alla creazione delle basi per i dati e le metriche HR e all’importanza di disporre di processi chiari e verificabili a supporto di tali metriche.
Keep Reading—and Keep Leading Smarter
Create a free account to finish this piece and join a community of forward-thinking leaders unlocking tools, playbooks, and insights for thriving in the age of AI.
Have an account? Log In
Discuteremo di come prendere queste metriche e usarle per trarre conclusioni sulla salute organizzativa e spingere i leader ad agire.
Mentre compiamo il passo successivo, dobbiamo pensare a quali sono le tendenze e cosa ci dicono i dati. Oltre a questo, è necessario utilizzare i dati per rispondere alle domande più ricorrenti del business.
Dobbiamo anche considerare il nostro pubblico, che spesso è molto impegnato, quindi dobbiamo rendere i dati il più possibile comprensibili e raccontare una storia.
Tratteremo:
Come raccogliere i dati
Per prima cosa, partiamo dalle basi. Non mi dilungherò troppo qui, se non per dire che dovresti scegliere il tuo software HR pensando al reporting. L’analisi dei dati HR è più efficace con robuste funzionalità HRMS in grado di gestire grandi volumi di informazioni.
Cerca un software HR con report personalizzabili, analisi in tempo reale e approfondimenti basati sui dati per migliorare il processo decisionale. Considera anche l’analisi predittiva avanzata, il benchmarking rispetto agli standard di settore e l’integrazione con strumenti esterni di business intelligence per ottenere approfondimenti più mirati.
L’utilizzo di un software HR in cloud può anche semplificare l’analisi dei dati HR centralizzando tutte le informazioni rilevanti in un’unica piattaforma accessibile ovunque (questo è uno dei tanti vantaggi del software HR cloud).
Presentare i dati in modo significativo
Ci sono tantissimi dati che possiamo raccogliere, ma iniziamo dal dato fondamentale: il numero di dipendenti. Indicare mensilmente quante persone fanno parte dell’organizzazione è utile.
428
Ma forse è più rilevante mostrare se il numero è aumentato o diminuito rispetto al mese/trimestre/anno precedente:
382, 418, 420, 428….
Ma aspetta, qui un grafico è meglio, giusto?
Quindi qui, al livello più basilare, abbiamo una linea di tendenza che indica che il personale è in crescita.
Vediamo un paio di mesi in cui la crescita è stata più rapida e uno in cui il numero di dipendenti è diminuito.
Perché?
Aggiungiamo i numeri di assunti e uscite mensili, ci darà un quadro più chiaro.
Si vede un picco ma confrontare 15 con 400 sullo stesso asse non è chiaro, quindi aggiustiamo ancora.
Cambiando assunti e uscite in un grafico a barre, mettendoli a confronto per ogni mese e spostandoli sull’asse di destra, abbiamo reso visivamente più semplice la comprensione.
Il personale cresce ma le assunzioni sono state irregolari di mese in mese, con settembre e maggio che rappresentano delle anomalie. Possiamo spiegare questo trend nella nostra narrazione?
Dobbiamo anche rendere più chiaro che il nostro grafico ha 2 assi verticali e rendere anche il titolo più esplicito.
Quindi cos’altro possiamo vedere o cos’altro dobbiamo vedere da questo grafico? Mi sembra che ci siano più uscite negli ultimi mesi, ma anche l’azienda è cresciuta, quindi forse è normale. Se aggiungiamo l’attrition al grafico vedremo un quadro più chiaro.
Ecco! Ora abbiamo creato una ricca raccolta di dati sui dipendenti relativi a questo gruppo di lavoratori e abbiamo mostrato, in un’unica immagine, che le assunzioni hanno andamenti irregolari, il numero di dipendenti è in crescita, l’attrition è in aumento e i numeri delle uscite stanno crescendo.
Con poco testo, possiamo “parlare” con gli stakeholder di ciò che sta accadendo nell’organizzazione e, si spera, stimolare qualche azione.
Questo è un buon esempio di come, costruendo i dati di base (dipendenti totali, assunzioni, uscite, attrition) di cui abbiamo parlato prima, possiamo mostrare tendenze ed effettuare analisi di base usando strumenti semplici (questi fogli sono disponibili per il download qui).
Guardando i dati nella loro forma più semplice e chiedendosi “Qual è la storia che voglio raccontare qui?”, si possono creare degli spunti, giocare con il layout dei grafici e creare messaggi visivi ad alto impatto per gli stakeholder.
La visualizzazione dei dati è una parte essenziale dell’analisi dei dati HR. Le moderne soluzioni software HR spesso includono dashboard analitici integrati che possono rendere più facile questo compito.
Puoi anche divertirti a usare strumenti come ChatGPT per aiutarti nell’analisi. Ad esempio, se prendiamo il grafico sopra e descriviamo semplicemente ciò che vediamo, possiamo chiedere a ChatGPT di renderlo più conciso.
“Il numero totale di dipendenti è cresciuto da 320 a 428 negli ultimi 12 mesi, 2 mesi (settembre e ottobre) hanno avuto il maggior numero di assunzioni con rispettivamente 63 e 28, novembre ha visto il maggior numero di uscite con 20 e l’attrition è salita dal 27% al 36% durante l’anno”
Come puoi vedere, inserendo rapidamente i punti chiave in uno strumento come ChatGPT è possibile generare una versione concisa del proprio commento in meno tempo rispetto a quanto si impiegherebbe a riscriverlo e gli stakeholder saranno colpiti (qui ci sono alcuni prompt ChatGPT per le risorse umane utili per aiutare).
A proposito, prendiamoci un momento per pensare ai nostri stakeholder ed arricchire ulteriormente l’esempio.
Costruire le personas per i tuoi dati
Se proseguiamo con l’esempio sopra, quali altri dati possiamo aggiungere per spiegare cosa sta succedendo?
Un esempio evidente sarebbe il tipo/posizione/demografia dei ruoli assunti, in particolare nei picchi (ad es. potrebbe essere un’assunzione annuale di neolaureati?).
L’altro aspetto ovvio riguarda chi sta lasciando (ruoli/ubicazione/demografia), quali sono le ragioni delle uscite, se sono cambiate nel tempo e se sono coerenti con ciò che si sente all’interno dell’organizzazione.
Ad esempio, la retribuzione è spesso citata come motivazione per lasciare l’azienda, ma misurare questo tramite le uscite è una misura di ritardo (ad es. molto successiva all’evento) poiché le persone hanno già cercato un altro lavoro, trovato, dato le dimissioni e fatto il periodo di preavviso.
Quindi, se stai vedendo emergere misure di ritardo, dobbiamo trovare modi per ottenere dati più in tempo reale attraverso i tuoi metodi di ascolto dei dipendenti.
Ora la questione inizia a farsi più profonda e complicata, quindi dobbiamo pensare con attenzione, non solo ai dati ma anche alla conversazione che vogliamo stimolare e al nostro pubblico, ed è qui che entra in gioco l’utilizzo delle personas interne.
Le personas sono spesso utilizzate dai team di marketing per delineare il cliente target durante la progettazione di campagne. Diventano anche piuttosto complesse, ma qui ne faremo un uso semplice.
Ti mostrerò alcuni esempi di personas che hanno funzionato per me in passato, le ipotesi che si possono fare su quel gruppo e poi i dati che probabilmente desiderano ricevere e il modo in cui vengono inviati.
Esempi di personas interne
Persona del Team di Direzione Esecutiva
Questo gruppo ha poco tempo e deve comprendere l’impatto a lungo termine di ciò che i dati sulle persone ci raccontano sulla salute organizzativa e sui progressi verso gli obiettivi strategici chiave.
Sono anche responsabili di un team/funzione, quindi necessitano anche di un livello di dettaglio piuttosto alto su quel fronte.
| Informazioni | Adattamenti |
| Impegnato | - Non fare affidamento su dati di parte, inseriscili in una presentazione e inviala con un follow-up. Prenditi il tempo di fornire un commento e spiegare - Sii conciso in ciò che presenti assicurandoti che tutto ciò che includi sia rilevante e mantieni il tutto il più breve possibile. |
| Orientato ai dati finanziari e una visione ad alto livello e ampia dell’organizzazione | - Concentrati sui dati che riguardano gli aspetti finanziari - In che modo i dati si collegano agli obiettivi strategici più ampi? Ad es. stai cercando di crescere? Vuoi ridurre il numero di ruoli manageriali? |
| Esperto in dati e business | - Abituati a informazioni complesse ben rappresentate, prendi più tempo su questa parte |
| Necessità di una visione dettagliata della propria funzione | - Rappresentazione dettagliata della propria funzione che includa assunzioni, uscite, attrition, scope, livelli, diversità, formazione, coinvolgimento, dati demografici e relazioni con i dipendenti - Fornire informazioni su misura per la loro funzione, idealmente con il resto dell’organizzazione come benchmark |
Persona manageriale
I manager hanno bisogno di essere ampiamente informati sull’organizzazione per avere il contesto rispetto ai team e al proprio ruolo (quindi molti dati di sintesi, facilmente accessibili).
Dovranno affiancare i nuovi assunti e condurre colloqui con i futuri collaboratori, quindi devono conoscere le basi e qualcosa in più—abbastanza da poter iniziare a raccontare una storia.
| Informazioni | Adattamenti |
| Il gruppo è vario tra sedi, team e seniority diverse | - Necessità di dati solidi, di sintesi e facilmente accessibili - Devono sapere dove trovare dati più specifici su team, sedi, ecc. - Fornire alcune informazioni, ma si può anche fare affidamento sull’autoservizio per chi cerca dati specifici |
| Bisogno di essere informati | - Meno enfasi sul dire loro cosa cambiare a livello organizzativo, ma fornire comunque dati per trarre le proprie conclusioni |
| Devono guidare colloqui e onboarding | - Devono sapere chi siamo—le curiosità sull’organizzazione, ad es. dati demografici (vedi sotto) |
Persona dei dipendenti
Simile ai manager in quanto hanno bisogno di una panoramica generale, ma probabilmente con meno dettaglio.
| Informazioni | Adattamenti |
| Il gruppo è vario tra sedi, team e seniority diverse. | - Necessità di dati solidi, di sintesi e facilmente accessibili - Fornire alcune informazioni, ma si può anche fare affidamento sull’autoservizio per chi cerca dati specifici |
| Devono guidare colloqui e onboarding. | Devono sapere chi siamo—le curiosità sulla tua organizzazione |
Persona delle risorse umane
Il tuo team HR necessita di informazioni diverse rispetto ai dipendenti e ai manager, in quanto impegnato a sviluppare strategie e raccontare la storia.
Ad esempio, l’azienda potrebbe voler conoscere il numero medio di candidature per posizione aperta, oppure il totale delle candidature in un certo mese, ma il team di Talent Acquisition avrà bisogno di vedere questi dati suddivisi per singola posizione e vorrebbe inoltre visualizzare le candidature incomplete e le visite al sito careers, così da gestire efficacemente il funnel dei candidati.
In questo modo, possono valutare l’efficacia complessiva del recruitment marketing oppure le singole descrizioni di lavoro (job description) per valutare se sono necessarie modifiche.
| Informazioni | Adattamento |
| Leader e analisti HR | - Necessità di accesso ai dati appropriati per poter trarre conclusioni e sviluppare insight |
| HR Business Partner | - Necessità di accesso a dati specifici relativi al proprio ruolo/gruppo di clienti |
Ho trovato molto utile costruire le personas per essere chiari sul motivo per cui condividiamo determinati dati e qual è lo scopo degli stessi.
I quattro semplici esempi di persona sopra dimostrano che, a partire dallo stesso set di dati di base, possiamo fornire gli stessi dati con il giusto commento, inviti all’azione e livelli di dettaglio differenti.
Utilizzando l’esempio di dati come attrition, assunzioni, uscite e organico visto in precedenza, queste informazioni sarebbero più rilevanti per il top management (sia a livello aziendale che di funzione), per i manager (a livello aziendale, ma mostrando loro dove trovare in autonomia i dati dei propri team, se necessario) e per l’HR (con accesso all’autoservizio in base al tipo di ruolo).
Usando le personas in questo modo, si ottiene un reale valore e si risparmiano molto tempo ed effort.
Se prendi i 40 KPI che abbiamo visto in precedenza puoi "mappare" ognuno alle personas—ecco un esempio veloce dalla sezione metriche di recruitment di quell’articolo:
| Nome KPI | EMT | Manager | Dipendenti | HR |
| Quante persone state assumendo e in quale sede/dipartimento esecutivo? | Sì per azienda e funzione Sì per l'organizzazione specifica che guidano e qualsiasi informazione aggiuntiva se disponibile | Sì per azienda e funzione | Sì per azienda | Talent Acquisition: tutti i dettagli Business Partner: tutti i dettagli per la loro funzione Resto: Sì per azienda e funzione |
| Quanto tempo impiegate ad assumere qualcuno per ruoli specifici? | Sì per ruoli rilevanti per gli obiettivi strategici dell’organizzazione Sì per il dato di alto livello | No ma consentire il self-service | No | Sì per Business Partner e Talent Acquisition |
Facendo così stai costruendo un semplice database di chi ha bisogno di cosa e perché. Terrei anche il metodo di calcolo, la fonte dati, la visualizzazione e il processo sottostante/audit per ognuno di questi, così da avere tutto raccolto in un unico posto facilmente accessibile.
Divertiamoci un po'
Voglio approfondire un altro esempio qui, rilevante per tutte le vostre aziende e persino per chi non ne fa parte—come possiamo mostrare le nostre demografie aziendali?
Quando racconto la storia di un’azienda, ho sempre notato che ciò che incuriosisce di più le persone è “chi siamo”, e il fatto "più memorabile" che ho riscontrato è stato il numero di nazionalità presenti in un’azienda.
Prendiamo quindi alcuni semplici esempi.
- Genere
- Nazionalità
- Età
- Anzianità
Supponiamo di avere i dati su questi aspetti (tutti i dati mostrati qui sono ovviamente immaginari).
- Genere. 45% uomini, 55% donne
- Nazionalità. (13 in totale) Prime 3: Britannici 59%, Francesi 12%, Italiani 8%
- Età. (Media 34): <30 42%, 31-40 28%, 41-50 27%, 51+ 3%
- Anzianità. <1 anno 26%, 1-2 24%, 2-3 22%, 3-4 12%, 4-5 6%, 5+ 10%
Tutto chiaro ma non molto coinvolgente, vero?
Usando 4 grafici realizzati con Google Sheets o Slidesgo (entrambi gratuiti), in pochi minuti si può trasformare una lista di numeri in qualcosa di coinvolgente che racconta davvero una storia sulla propria organizzazione.
Questi tipi di visualizzazioni possono essere utilizzati anche per un altro tipo di pubblico—quelli esterni all’azienda—e possono essere pubblicate sul vostro sito web e su altri canali rivolti all’esterno per mostrare la vostra organizzazione a un pubblico più ampio.
Possono inoltre essere utilizzate internamente e suddivise per paese/funzione/dipartimento per fornire approfondimenti ricchi a livello interno.
Immagini e grafici sono facili da creare in questo modo e non richiedono particolari competenze, basta fare qualche prova, e su Youtube o sul web esistono centinaia di video gratuiti o demo che spiegano come fare.
Sfruttare in questo modo le funzionalità dei sistemi informativi HR per l’analisi dei dati può migliorare il processo decisionale e la pianificazione strategica.
Utilizzare i vostri dati così coinvolgerà i vostri utenti e vi darà i feedback necessari per passare a ciò che viene dopo.
Metriche HR e Intelligenza Artificiale
L’intelligenza artificiale (AI) aiuta a interpretare le metriche HR individuando schemi o tendenze più velocemente di quanto possa fare una persona. Ad esempio, l’AI può prevedere se un dipendente potrebbe lasciare l’azienda o suggerire modi per migliorare i processi di assunzione. Utilizzando l’AI, i team HR possono prendere decisioni migliori che aumentano la soddisfazione dei dipendenti e il successo dell’azienda.
Ecco alcuni esempi di come l’AI può essere utilizzata per le analisi HR:
- Prevedere il turnover dei dipendenti: L’IA può analizzare i modelli di comportamento dei dipendenti, come i punteggi di soddisfazione lavorativa o l’assenteismo, per prevedere chi potrebbe lasciare l’azienda.
- Migliorare il reclutamento: Gli strumenti basati su IA possono esaminare rapidamente i CV, classificando i candidati in base alle qualifiche, rendendo il processo di assunzione più rapido e preciso.
- Analisi dell’engagement dei dipendenti: L’IA può analizzare sondaggi, email o dati delle chat per rilevare il sentiment dei dipendenti e offrire spunti per migliorare il morale sul posto di lavoro.
- Monitoraggio delle performance: L’IA può monitorare le metriche di performance, come i tassi di completamento dei progetti, per individuare i migliori talenti e riconoscere chi potrebbe aver bisogno di supporto.
- Analisi su diversità e inclusione: L’IA può aiutare le risorse umane ad analizzare i trend di assunzione e promozione per verificare il raggiungimento degli obiettivi di diversità e la minimizzazione dei bias.
- Raccomandazioni per formazione e sviluppo: L’IA può suggerire programmi di formazione personalizzati in base alle competenze e agli obiettivi di carriera del dipendente.
- Previsione dell’assenteismo: L’IA può prevedere i modelli di assenteismo dei dipendenti e suggerire soluzioni per ridurre le problematiche di assenze.
- Analisi delle retribuzioni: L’IA può supportare l’HR nella revisione delle strutture salariali per garantirne l’equità e la competitività sul mercato.
Molti sistemi HR di livello enterprise utilizzano analytics basati su IA per ottenere insight utili dai dati delle risorse umane.
Punti Chiave
Dunque, tra i due articoli, abbiamo visto come:
- Verificare e registrare correttamente i nostri dati
- Utilizzare le personas per identificare chi deve vedere cosa
- Prendere i numeri e utilizzare rappresentazioni visive semplici o avanzate per semplificare la lettura dei dati
- Sperimentare con i nostri visual per renderli più coinvolgenti, anche utilizzando risorse web gratuite
- Individuare alcuni dati chiave che la maggior parte delle persone deve vedere, anche se presentati in modo leggermente diverso
- Individuare tendenze di base nei dati principali.
Ora sei davvero pronto a essere costante nel comunicare con la tua audience. Quando arriverai al punto in cui puoi:
- Calcolare la maggior parte dei 40 indicatori chiave
- Trasformare dati su turnover, organico, assunzioni e abbandoni in rappresentazioni visive e suddividerli per ciascun gruppo rilevante
- Condividere visivamente i dati demografici principali per ogni persona
- Diffondere queste informazioni regolarmente (mensilmente o trimestralmente secondo necessità)
- Creare un database HR/foglio di calcolo interattivo con le metriche, la loro metodologia e i destinatari delle stesse.
Stai raccontando alla tua azienda una storia interessante e stimoli ogni persona con un set diverso di domande su cui possono darti riscontro.
Anche se hai problematiche e domande complesse, partire dall’essenziale e costruire gradualmente è la strada giusta. Mese dopo mese, puoi aggiungere nuovi dati e nuovi grafici per raccontare una storia sempre più ricca.
Gli stessi principi valgono anche se hai molti strumenti e sistemi che producono report per te; prendi il tempo necessario per assicurarti che i calcoli siano coerenti e compresi e che i dati fondamentali vengano condivisi con le persone giuste in modo coerente.
La lezione principale è che, una volta deciso di iniziare a lavorare con metriche e analisi, puoi ottenere molti risultati rapidamente senza essere un esperto di dati e crei la base per una people analytics più avanzata in futuro.
Gli strumenti sono disponibili: serve solo il tuo know-how e la conoscenza della materia per capire cosa sono i dati e la tua capacità di business per comprenderne il valore.
Questo ti aiuterà a individuare il modo migliore per condividere i risultati in maniera facilmente comprensibile. E senza dubbio ti divertirai e approfondirai la conoscenza della tua azienda.
Ecco qualche lettura aggiuntiva che può supportarti nel tuo percorso sui dati:
- Che cos'è la People Analytics: Una guida introduttiva
- Le migliori conferenze sulla People Analytics
- 29 KPI HR per aiutarti a raggiungere gli obiettivi strategici
- Le metriche da monitorare per migliorare la strategia di gestione dei talenti
- Le 15 migliori certificazioni in HR Analytics
- I 10 migliori software di People Analytics per l'analisi della forza lavoro
- Sfrutta la potenza degli HR Dashboard: Metriche essenziali della People Analytics da monitorare
- I 10 migliori software di HR Analytics per dati azionabili sulla forza lavoro
- I 10 migliori software di Business Intelligence per Data Analytics
