L'intuition et les meilleures pratiques que vous utilisez depuis dix ans ne suffiront pas pour l'avenir du travail. Du moins, pas à elles seules.
Au contraire, les organisations doivent s'intéresser de plus près à l'aspect humain de leur activité afin d'acquérir un avantage concurrentiel.
La prise de décision en matière de ressources humaines fondée sur des données est devenue de plus en plus importante à mesure que les organisations étendent leur présence mondiale et font face à de nouvelles pressions sectorielles. Les entreprises peuvent acquérir une connaissance approfondie de la dynamique des effectifs grâce à l'analyse prédictive, ce qui leur permet de prendre des décisions plus intelligentes et de stimuler les performances de l'entreprise.
Ce guide plaide en faveur d'une gestion des ressources humaines fondée sur les données dans votre organisation.
Vous apprendrez :
Les RH axées sur les données désignent la pratique consistant à utiliser les données et les analyses pour éclairer les processus de prise de décision au sein de la fonction des ressources humaines. En exploitant les données, les professionnels des RH peuvent prendre des décisions plus éclairées, objectives et stratégiques qui ont un impact sur divers aspects de l'organisation et qui permettent de résoudre les problèmes de gestion des talents.
Le processus commence par la collecte de données précieuses à l'aide d'enquêtes, d'évaluations, de mesures d'examen et d'analyses prédictives sur des sujets tels que
À partir de là, vous identifierez des modèles et des tendances qui serviront de base à la prise de décisions stratégiques pour assurer la réussite de l'entreprise. Cela permet à votre organisation d'être proactive et de créer des solutions pour les obstacles prévus.
Par exemple: si les données d'une enquête auprès du personnel révèlent que les employés sont désengagés, les RH peuvent agir sur la base de ces données en offrant des possibilités de développement individuel afin d'éviter une vague de démissions.
Le terme "big data" est apparu en 2005 lorsque Roger Magoulas, directeur des études de marché chez O'Reilly Media, s'est efforcé de traiter un vaste ensemble de données à l'aide de solutions de veille stratégique traditionnelles.
Depuis lors, les entreprises s'appuient sur des analystes de données et des outils dédiés pour analyser les chiffres et prendre des décisions significatives qui améliorent les ventes et les relations avec les clients tout en rationalisant les opérations.
Dans son livre, Data-Driven HR : How To Use Analytics and Metrics to Drive PerformanceBernard Marr explique comment les équipes chargées des ressources humaines envisagent la fonction et les processus liés aux ressources humaines.
"Les RH sont traditionnellement perçues comme étant très axées sur les personnes, et pas tellement sur les chiffres et les données. Une grande partie de l'analyse des données RH se fait sous la forme d'indicateurs clés de performance (ICP) mesurant des facteurs tels que l'absentéisme ou le nombre d'heures de formation par employé à temps plein, parfois parce que ces paramètres sont faciles à mesurer ou parce qu'ils correspondent à ce que d'autres entreprises mesurent".
Mais de nombreuses équipes RH n'ont pas encore suivi ces paramètres ou ne se sont pas encore étendues à d'autres domaines.
En conséquence, le rapport"The State of the HR Function in Small to Mid-sized Businesses"(L'état de la fonction RH dans les petites et moyennes entreprises) révèle que
Comme nous l'avons vu, de nombreuses entreprises n'ont pas encore plongé dans le monde de l'analyse des personnes.
Voici quatre raisons courantes pour lesquelles les professionnels des ressources humaines hésitent à utiliser les données.
Un inconvénient évident pour les petites et moyennes entreprises est la question du budget, en particulier lors de la mise en œuvre.
Comme nous l'explique Sylwia Smietanko, spécialiste des ressources humaines et recruteuse chez Passport Photo Online:
"L'analyse des personnes a connu un essor considérable au cours des dernières années, mais je n'ai pas encore mis en œuvre cette technologie dans ma pratique. Les raisons pour lesquelles je ne l'ai pas fait sont principalement dues au coût associé à l'adoption d'une telle solution - elle nécessite une formation approfondie et est assez onéreuse pour de nombreuses organisations. La majorité des logiciels d'analyse des personnes sont également conçus pour les grandes entreprises, ce qui peut entraîner une mise en œuvre complexe pour les entreprises de taille moyenne comme la mienne.
La prise de conscience croissante des préjugés et de la manière dont ils peuvent inconsciemment influencer la prise de décision dans l'environnement de travail peut également dissuader les équipes RH de devenir centrées sur les données.
Karolina Kijowska, responsable du personnel chez PhotoAiD, nous a expliqué :
"Comme toutes les approches basées sur des données, l'analyse des personnes peut être sujette à des biais. Le biais de confirmation, qui consiste pour les analystes à ne rechercher que les données qui confirment leurs hypothèses antérieures, est particulièrement préjudiciable. Par exemple, supposons qu'une organisation pense que les jeunes employés sont plus productifs que les plus âgés. Dans ce cas, il se peut qu'elle n'examine que les données qui soutiennent cette croyance et ignore les données qui la contredisent."
Le moyen de surmonter cet obstacle est d'inclure diverses voix dans le processus de prise de décision et de prendre en compte un large éventail de points de données lors de l'élaboration des conclusions.
À première vue, les statistiques présentées sous forme de tableaux, de graphiques ou de pourcentages bruts semblent très éloignées des processus humains.
C'est la raison principale pour laquelle Grace He, directrice des ressources humaines et de la culture de teambuilding.com, a choisi de se tenir à l'écart des ressources humaines basées sur les données. Elle nous l'a dit :
"Si les données peuvent fournir des informations utiles sur le comportement et l'engagement des employés, s'y fier uniquement peut conduire à une déshumanisation de notre main-d'œuvre. Nos employés ne sont pas de simples chiffres ; ce sont de vraies personnes avec des circonstances et des besoins uniques.
Par conséquent, nous devons équilibrer notre utilisation des données avec l'empathie et l'intuition pour créer des interactions significatives qui reconnaissent leur individualité. C'est particulièrement vrai dans les petites et moyennes entreprises comme la nôtre, notamment dans le cas d'une main-d'œuvre entièrement à distance. Dans un tel environnement, le lien humain devient encore plus essentiel pour que les employés aient un sentiment d'appartenance et se sentent valorisés par les dirigeants."
Selon le rapport susmentionné de l'UKG, 71 % des organisations admettent qu'il est difficile pour les chefs d'entreprise de relier les données relatives aux personnes aux objectifs et initiatives plus larges de l'entreprise.
Les professionnels des RH doivent démontrer comment l'analyse des personnes peut améliorer la productivité et l'engagement des employés, réduire le turnover et l'absentéisme, améliorer les activités de recrutement, et bien plus encore.
Là encore, c'est la combinaison d'informations fondées sur des données et d'une compréhension centrée sur l'être humain qui entre en jeu.
Traduire les informations sur les personnes en stratégies exploitables permettant d'atteindre les objectifs de l'entreprise est essentiel pour justifier l'utilisation de données dans le domaine des ressources humaines.
Mais les entreprises avisées dépassent ces obstacles et reconnaissent la valeur de l'utilisation des chiffres pour soutenir leurs principaux processus de gestion des ressources humaines.
Voici sept raisons impérieuses d'adopter un modèle de ressources humaines fondé sur les données.
Des informations clés sur le comportement des employés permettent aux équipes RH d'optimiser la gestion de leur personnel et, en fin de compte, d'améliorer le rendement.
Par exemple, l'analyse des données RH permet d'identifier les employés très performants qui contribuent de manière significative à l'organisation.
À partir de là, les entreprises peuvent les récompenser par des programmes d'incitation et de reconnaissance, ce qui accroît la satisfaction au travail et la motivation à travailler encore mieux.
Les organisations qui utilisent les données relatives aux personnes réalisent des bénéfices supérieurs de 82 % à la moyenne sur trois ans par rapport à leurs homologues à faible maturité.
Une compréhension claire de ce dont vos futurs employés et vos employés actuels ont besoin pour être performants aide les équipes RH à prendre des décisions plus éclairées et plus souples en période d'incertitude.
Les bons gestionnaires doivent toujours se projeter dans les un à cinq ans à venir pour prévoir les ressources dont leur équipe pourrait avoir besoin.
En analysant les données relatives aux employés, les entreprises peuvent identifier les caractéristiques de leurs employés les plus performants, ainsi que leurs compétences, leur expérience et les paramètres de gestion des performances.
Ces informations soutiennent la planification des effectifs dans des domaines tels que l'apprentissage et le développement et les décisions relatives au processus d'embauche.
Les données permettent de savoir lesquels de vos processus ont le meilleur retour sur investissement.
Il se peut que votre organisation soit à bout de souffle et ne puisse pas s'engager dans toutes les initiatives proposées. Dans ce cas, les données permettront d'identifier les domaines les plus efficaces et dans lesquels il vaut la peine d'investir.
Vous éviterez ainsi de consacrer du temps, de l'argent ou des ressources à des domaines qui ne produisent pas de résultats.
Mesurer l'impact commercial d'un programme de gestion des talents existant vous permet d'apporter des améliorations si nécessaire. Suivez des indicateurs tels que :
Prenez régulièrement des clichés et comparez-les aux objectifs initiaux du programme.
En 2015 déjà, le Wall Street Journal publiait un article sur"L'algorithme qui dit au patron qui pourrait démissionner". Et c'est là l'essence même des analyses de rétention.
Le logiciel utilise les commentaires des employés ou les données de performance pour mettre en évidence les employés qui envisagent de quitter l'organisation parce qu'ils sont désengagés ou insatisfaits de leur travail.
Une équipe RH axée sur l'analyse peut procéder à des évaluations pour s'assurer qu'elle recrute les candidats les plus aptes à occuper le poste. En utilisant des tests de compétences, des entretiens vidéo et des vérifications d'antécédents pour capturer des données essentielles, les équipes RH peuvent gagner du temps et de l'argent en réduisant rapidement leur vivier de recrutement.
Les données mettront également en évidence un manque de diversité et d'inclusion au sein de votre personnel. L'utilisation de divers canaux de recrutement permettra de combler ces lacunes et de créer une équipe plus diversifiée et plus inclusive. En outre, les entreprises tireront parti de perspectives et d'expériences multiples, ce qui débouchera sur des idées plus novatrices.
Une stratégie logique est un complément parfait aux processus traditionnels centrés sur les personnes.
Suivez ces neuf étapes pour réussir.
La collecte de toutes les données sans objectif précis est une recette pour le désastre.
Vous serez rapidement submergé par des chiffres que vous ne saurez pas comment exploiter.
Commencez donc par sélectionner un défi ou un objectif spécifique à atteindre. Cette approche garantit que vous créerez de la valeur à partir de tous vos projets d'analyse des personnes.
Incorporez l'humanité dans votre analyse du personnel en créant une hypothèse, puis en vérifiant si les données confirment votre théorie.
Exemple d'hypothèse : Le fait d'offrir de plus grandes possibilités de carrière et une plus grande transparence du cadre de carrière diminue le taux de rotation.
Commencez par faire le point sur vos données actuelles.
Disposez-vous d'enquêtes de satisfaction, de données de rétroaction à 360 degrés ou d'entretiens de départ à évaluer ?
Si vous manquez des occasions évidentes de retour d'information, envisagez de les mettre en œuvre pour tirer parti de ces informations exploitables à l'avenir.
N'oubliez pas: Utilisez toujours une gamme de types de données afin d'éliminer l'incidence des biais.
Les bons outils d'analyse RH vous aideront à collecter, analyser et interpréter les données relatives aux personnes. Recherchez des solutions adaptées à votre budget et à votre niveau de compétence et veillez toujours à ce que la confidentialité des données soit une priorité.
Examinez toutes vos sources de données pour identifier les tendances et les corrélations. Recherchez les relations de cause à effet, par exemple la corrélation entre les changements dans les pratiques de recrutement et les changements dans la fidélisation des employés.
Voici quelques techniques d'analyse que vous pourriez utiliser :
L'étape suivante consiste à raconter une histoire avec les chiffres, en ajoutant beaucoup de contexte avant de les présenter à un public. Bernard Marr explique :
"De nos jours, la plupart des équipes RH sont déjà riches en données, mais ce n'est pas la même chose que d'être riche en informations. Pour être riche en informations, vous devez transformer les données que vous collectez en informations précieuses qui répondent à vos questions stratégiques et vous permettent d'atteindre vos objectifs stratégiques.
L'objectif est d'élaborer un récit qu'ils peuvent facilement comprendre, quel que soit leur style d'apprentissage préféré. Incorporez des aides visuelles telles que des graphiques, des images ou des vidéos pour illustrer les données statistiques que vous présentez afin de maintenir l'intérêt de votre public.
Commencez à planifier la manière dont vous mettrez en pratique vos idées stratégiques. N'oubliez pas d'impliquer les parties prenantes dans le processus de prise de décision au fur et à mesure que vous élaborez un plan. Vous vous assurerez ainsi qu'ils adhèrent à votre stratégie et qu'ils comprennent comment les décisions prises par les personnes sur la base de données profitent à l'ensemble de l'organisation. Votre plan doit également inclure
La clé pour prendre des décisions RH basées sur des données est de donner à votre équipe l'accès aux bons outils et aux bonnes ressources.
Conseil : Investissez dans des plateformes d'apprentissage, des micro-apprentissages, des ateliers ou des séminaires pour vous assurer que votre équipe est à l'aise dans l'utilisation et l'application stratégique des données.
Pour être efficaces, les décisions fondées sur des données doivent être une priorité dans votre organisation.
Réexaminez et mettez à jour votre énoncé de mission en matière de ressources humaines afin de refléter votre engagement en faveur d'une prise de décision fondée sur les données.
Votre déclaration doit être transparente quant à la manière dont vous recueillez les commentaires des employés, et vous devez vous attendre à ce qu'ils soient utilisés pour éclairer votre stratégie en matière de ressources humaines.
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Les RH basées sur les données sont une approche qui utilise l'analyse des personnes et les données pour éclairer les décisions prises par le département des ressources humaines.
Les stratégies basées sur les données reposent sur des indicateurs RH qui mesurent les activités liées aux personnes, telles que l'engagement, la fidélisation et les performances des employés.
L'intégration est un aspect des RH où la collecte et l'analyse de données peuvent être bénéfiques. Demandez aux nouveaux arrivants de répondre à des sondages à intervalles réguliers au cours de l'intégration. Utilisez ensuite ces données pour identifier les domaines à améliorer, mesurer la rapidité avec laquelle vos nouveaux employés deviennent productifs et analyser le risque d'attrition.
Les données ne sont pas le seul moyen d'alimenter un département RH, mais elles représentent l'avenir. Une approche fondée sur les données vous permet de prendre les décisions les plus éclairées possibles, ce qui se traduit par de meilleurs résultats et une plus grande réussite.
En d'autres termes, si vos professionnels des ressources humaines n'utilisent pas les données, vous risquez d'être distancé par vos concurrents qui les utilisent.
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