Le risorse umane sono sempre più data-driven e le decisioni strategiche delle aziende che seguono questo approccio sono basate su dati concreti (e quindi più efficaci).
L’HR Analytics è un processo che permette di raccogliere, analizzare e interpretare informazioni fondamentali per migliorare tutte le funzioni HR; dal recruiting alle performance dei dipendenti.
Non basta raccogliere dati, però. Per essere davvero efficace, l’HR Analytics deve essere strutturato con metriche chiare, strumenti adeguati e una cultura aziendale orientata all’uso intelligente dei dati.
Indice
Cos’è l’HR Analytics?
L’HR Analytics è l’applicazione della data analysis alle risorse umane per migliorare la gestione del personale e ottimizzare le strategie aziendali. Si basa sulla raccolta e sull’interpretazione di dati relativi a assunzioni, performance, turnover, engagement e produttività.
Esistono tre livelli di HR Analytics, ognuno con un diverso grado di complessità:
- Analisi descrittiva: analizza lo storico dei dati HR per individuare trend e pattern. Per esempio, trova delle risposte a domande: “qual è il tasso di turnover degli ultimi 12 mesi?”.
- Analisi predittiva: utilizza modelli predittivi per anticipare situazioni future. Per esempio, risponde a domande come: “quali dipendenti hanno un alto rischio di lasciare l’azienda?”.
- Analisi prescrittiva: suggerisce azioni concrete da intraprendere sulla base dei dati. Le azioni sono una risposta concreta a domande come: “quali benefit aziendali possono ridurre il turnover?”.
Perché l’HR Analytics è così importante?
Utilizzare i dati per supportare le decisioni HR migliora l’efficienza e la competitività aziendale, perché tutte le attività HR sono analizzabili, e migliorabili.
Analizzando le performance delle assunzioni avvenute in anni precedenti, è possibile identificare i canali di reclutamento più efficaci, ridurre il time-to-hire e migliorare il processo di selezione.
L’HR Analytics permette di individuare in anticipo i segnali di malcontento tra i dipendenti e adottare strategie per trattenere i talenti prima che decidano di lasciare l’azienda. Analizzare il livello di soddisfazione dei dipendenti attraverso survey e metriche di coinvolgimento, infatti, consente di aumentare la motivazione e ridurre il rischio di burnout.
L’analisi predittiva dei dati aiuta a individuare pattern di assenteismo e previene problemi organizzativi per quanto riguarda la gestione delle assenze e delle ferie. Questa attività rappresenta uno step molto importante, perché pone le basi per un miglioramento sensibile delle performance aziendali.
Abbiamo fatto solo alcuni esempi pratici sull’importanza dell’HR Analytics.
Ma quali sono i KPI più importanti di cui tenere conto durante le analisi?
Alcune metriche chiave dell’HR Analytics
Metrica | Descrizione |
Tempo per l’assunzione | Tempo medio necessario per completare un’assunzione, dall’apertura della posizione all’inserimento del candidato. |
Costo per assunzione | Costo medio per ogni assunzione, calcolato considerando spese di selezione, recruiting e formazione. |
Tasso di Turnover | Percentuale di dipendenti che lasciano l’azienda in un determinato periodo di tempo. |
Indice di engagement dipendenti | Indice del livello di coinvolgimento dei dipendenti, misurato attraverso survey e analisi di performance. |
Tasso di assenteismo | Tasso di assenteismo in azienda, utile per identificare potenziali problemi di benessere organizzativo. |
Efficacia della formazione | Valutazione dell’impatto dei programmi formativi sulle competenze e sulla produttività dei dipendenti. |
Come implementare l’HR Analytics in azienda con evohrp
Per ottenere risultati concreti con l’HR Analytics, è fondamentale adottare un approccio strutturato e utilizzare strumenti in grado di raccogliere e analizzare i dati in modo efficace.
Prima di iniziare, è essenziale chiarire quali problemi HR si vogliono risolvere con l’analisi dei dati, cominciando a sviluppare una cultura data-driven che coinvolga la gestione delle risorse umane e tutto il management.
Ovviamente, affidarsi a un software HR consente di automatizzare la raccolta dei dati e garantire analisi più precise e tempestive, grazie alla visualizzazione chiara dei KPI. Il successo dell’HR Analytics dipenderà dalla capacità del team di utilizzare i dati per migliorare i processi decisionali.
In questo senso, evohrp di Dynaset offre una soluzione completa, semplificando l’adozione dell’HR Analytics grazie a funzionalità integrate per il monitoraggio delle metriche chiave:
- Automazione della raccolta dati HR
- Dashboard personalizzate
- Analisi avanzata su turnover, assenteismo ed engagement
- Reportistica immediata
Grazie a strumenti come evohrp, implementare l’HR Analytics non è più un processo lungo e complicato: le informazioni più importanti sono già a portata di mano, pronte per essere trasformate in azioni concrete e strategiche.
