Risorse umane

People analytics

Il people analytics è l'uso dei dati HR e della forza lavoro per rispondere a domande di business su selezione, fidelizzazione, coinvolgimento e performance, così che le decisioni sulle persone poggino sui dati oltre che sull'esperienza.

Definizione

Il people analytics, detto anche HR analytics, raccoglie dati sui dipendenti, come organico, assunzioni, uscite, assenze, mobilità e risultati dei sondaggi, per capire cosa succede nell'organizzazione e perché. Va dalla semplice dashboard ad analisi che cercano i fattori dietro il turnover o il successo delle assunzioni.

Parte da una domanda chiara, per esempio dove se ne vanno i nuovi assunti nel primo anno, e segue alcuni passi: raccogliere dati affidabili dai sistemi HR, definire ogni indicatore nello stesso modo, analizzare per team o gruppo e condividere i risultati con i responsabili che possono agire. Gli elementi qualitativi, come le interviste, danno il contesto che i numeri non offrono.

Conta perché le decisioni HR costano e spesso si basano su impressioni. I rischi sono dati di scarsa qualità, conclusioni tratte da gruppi molto piccoli e uso poco attento dei dati personali. I dati dei dipendenti sono dati personali: rispetta le regole applicabili, come il GDPR nell'UE, sii trasparente e lascia le decisioni alle persone.

Punti chiave

Parte da una domanda di business, non dai dati disponibili.
Qualità dei dati e definizioni condivise contano più di strumenti sofisticati.
I numeri mostrano cosa accade; le conversazioni spiegano perché.
Evita conclusioni su gruppi molto piccoli e proteggi i dati individuali.
L'analisi supporta decisioni prese da persone; non le prende.

Esempio

Il team HR di un'azienda di 600 persone vede che le uscite si concentrano nel primo anno. Confrontando i team, scopre che il picco è dove l'inserimento è più breve. HR e responsabili ridisegnano l'onboarding in quei team e seguono le uscite del primo anno nei dodici mesi successivi.

Domande frequenti

Servono data scientist per iniziare con il people analytics?

No. Indicatori chiari su turnover, assenze e assunzioni, rivisti regolarmente per team, danno già indicazioni utili. Analisi più avanzate possono arrivare dopo, se una domanda lo richiede.

Il people analytics è compatibile con la protezione dei dati?

Sì, se fatto bene: raccogliere solo il necessario, informare i dipendenti su cosa si usa e perché, limitare gli accessi e riportare in forma aggregata. Verifica le norme sulla protezione dei dati applicabili nel tuo paese.

Cosa conviene misurare per primo?

Parti dai temi che stanno a cuore alla direzione: turnover, tempo di assunzione, assenteismo e coinvolgimento. Scegli pochi indicatori, definiscili con precisione e seguili nel tempo.

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