Strumenti di HR Analytics nella valutazione delle performance

I dati sono diventati i migliori alleati delle Risorse Umane per analizzare e monitorare in tempo reale le performance dei dipendenti, individuare opportunità di miglioramento, riconoscere i talenti emergenti, individuare criticità e introdurre eventuali correzioni. I big data parlano: l’enorme quantità di dati provenienti dalle fonti più disparate (foto, immagini, social network, video, GPS, email) non sono semplici dati grezzi, ma attraverso un’analisi accurata sono in grado di fornire informazioni utili per prendere decisioni più consapevoli e informate, per risolvere problemi e per ottenere una maggiore comprensione del mondo che ci circonda. 

Nel settore delle Risorse Umane la raccolta e l’analisi dei dati per valutare le prestazioni del personale, svolge un ruolo cruciale. Un approccio data driven non può prescindere da strumenti specifici di HR Analytics, fondamentali per analizzare i dati e trasformarli in insight utili come nella valutazione delle performance dei dipendenti. 

Scopriamo quali sono le principali tecniche di HR Analytics e come comunicare in modo efficace i risultati delle analisi a tutte le risorse, per promuovere una cultura del feedback. 

L’importanza dell’analisi dei dati nella valutazione delle performance

Il processo di raccolta, organizzazione e analisi dei dati in un’azienda ha l’obiettivo di trovare un significato negli stessi che conduca a una presa di decisioni informate. Nello specifico l’HR Analytics può sulla base dei dati raccolti valutare le performance dei dipendenti ed eventualmente migliorarle, così da prevenire e ridurre ad esempio un turnover elevato.  

I dati, da soli, non forniscono informazioni significative: senza un’organizzazione e un’interpretazione adeguate, rischiano di risultare confusi e privi di significato. È compito dell’HR Analytics analizzarli, organizzarli, contestualizzarli e confrontarli, così da poter fornire una visione strategica e utile a prendere le decisioni chiave e a compiere le azioni più corrette. Nella valutazione delle performance, l’analisi dei dati è in grado di individuare tendenze e metriche che altrimenti potrebbero non essere evidenti ad occhio nudo, rivelando ad esempio che un determinato dipendente ha difficoltà a rispettare le scadenze, oppure che un team di vendita sta sovraperformando rispetto agli obiettivi. 

Le fasi principali del processo di data analytics sono quattro: 

• raccolta dei dati; 

• analisi dei dati; 

• interpretazione dei dati; 

• definizione di una strategia. 

I dati su cui l’HR Analyst può lavorare nella valutazione delle performance dei dipendenti sono di diverso tipo: 

• Dati sui dipendenti: dati demografici, risultati di sondaggi, tasso di turnover, engagement, ore di formazione, progressi nelle competenze, produttività, orario di lavoro, presenze e assenze: 

• Dati operativi: quantità di beni prodotti, tasso di produzione, efficienza della logistica, tempi di consegna, costi di trasporto, gestione dell’inventario; 

• Dati finanziari: informazioni sul fatturato dell’azienda, sulle vendite, sull’utile netto, dati relativi ai costi di produzione, amministrativi o di marketing: 

• Dati di mercato: dati sulle tendenze di mercato, sulle preferenze dei consumatori, sulla soddisfazione dei clienti e sulle performance dei principali concorrenti. 

I dati raccolti devono essere di alta qualità, cioè affidabili, coerenti, accurati e adatti allo scopo per cui sono stati raccolti e analizzati. Dati per esempio poco accurati, incoerenti o non aggiornati possono fornire informazioni sbagliate e portare a scelte inopportune, che poi si traducono in perdite economiche. Devono essere, inoltre, facili da raccogliere e facilmente integrabili con un sistema di reporting.  

La data analysis per la valutazione delle performance permetterà, ad esempio, di confrontare i dati relativi alle prestazioni dei lavoratori in diversi periodi di tempo e individuare le cause di un eventuale basso rendimento, sviluppando le strategie più giuste per migliorarle. 

I risultati dell’analisi dei dati possono essere utilizzati quindi per identificare eventuali opportunità di formazione e sviluppo per i dipendenti, fornire loro feedback specifici sulle performance e aiutarli a capire punti di forza e di debolezza. Il monitoraggio dei progressi dei dipendenti nel tempo e dei dati sulle azioni di miglioramento può aiutare poi a capire se stiano ricevendo il supporto necessario per migliorare le loro performance o se al contrario sia necessario apportare ulteriori modifiche. 

Tipi di data analysis

Per poter analizzare i dati raccolti esistono tre metodi.  

• Analisi descrittiva: analizza e valuta i dati storici, quelli relativi ad eventi passati. I dati in questo caso vengono utilizzati per raccontare e analizzare cos’è successo in passato e per capire quali aspetti possono essere migliorati; 

• Analisi predittiva: usa modelli statistici o di machine learning per analizzare i dati storici e prevedere potenziali rischi o opportunità da sfruttare in futuro. Risponde alla domanda: “Cosa potrebbe succedere?” e permette di individuare nei dati raccolti modelli e tendenze che possano essere utilizzati per prevedere eventi futuri. Ad esempio, consente di identificare modelli di comportamento che aiutano a individuare i dipendenti con le migliori performance e intervenire tempestivamente con adeguate strategie di formazione laddove le prestazioni siano più basse. 

• Analisi prescrittiva, il cui obiettivo principale è fornire decisioni o azioni ottimali per affrontare situazioni future, ottimizzare i processi o migliorare le prestazioni. 

Esempi di data analysis nella valutazione delle performance

Sempre più spesso, oggi, le aziende usano l’analisi dei dati per misurare le performance dei dipendenti: un ospedale sarà in grado di migliorare la qualità dell’assistenza sanitaria fornita monitorando, ad esempio, i tempi di attesa dei pazienti o i tassi di riammissione. Un’azienda manifatturiera potrebbe invece utilizzare il processo di data analysis per controllare i livelli di produzione, la qualità dei prodotti e i costi e utilizzare le informazioni raccolte per identificare inefficienze nel processo di produzione. Si va dal miglioramento dei tempi di consegna all’identificazione di modi per migliorare la comunicazione tra produttori e fornitori. 

Strumenti di analisi dei dati per la valutazione delle performance

Uno degli strumenti attualmente più utilizzati per effettuare analisi dei dati per valutare le performance aziendali, è l’Intelligenza Artificiale, in particolare il Machine Learning, un’applicazione che tramite algoritmi sofisticati crea sistemi in grado di apprendere specifici task sulla base di enormi quantità di dati (big data) migliorando nel tempo le proprie prestazioni. Si tratta di macchine che imparano a svolgere vari compiti con un meccanismo simile a quello della mente umana, senza essere state cioè esplicitamente programmate per quelle operazioni. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono così automatizzare attività complesse, identificare modelli e fare previsioni basate su dati storici. 

Ecco perché, per integrare un processo di data analytics nella propria azienda, l’ideale è affidarsi a dei software HR specifici, come TeamSystem HR, il gestionale delle risorse umane realizzato da TeamSystem, che attraverso un’unica piattaforma permette di catalogare, archiviare e organizzare i dati raccolti rendendoli disponibili per il futuro, così da identificare più velocemente gli interventi da fare e le best practice da replicare.