People Analitycs

Come già ampiamente argomentato nel nostro precedente articolo, ogni azienda che intenda rimanere competitiva sul mercato deve necessariamente innovare i propri processi aziendali, rendendoli più agili, competitivi ed efficienti. In questa prospettiva, il ripensamento del proprio mindset in un’ottica digital rappresenta una condizione necessaria e fondamentale per la sopravvivenza di ogni azienda nel prossimo futuro. Alcune delle organizzazioni più innovative già ad oggi utilizzano, a supporto dei propri processi, strumenti all’avanguardia come l’intelligenza artificiale, la blockhain, la realtà aumentata, i processi automatizzati ed altri ancora, i quali, oltre ad ottimizzare le performance, permettono di elaborare e analizzare dati e informazioni in maniera rapida e precisa. Ecco allora che la digital technology permette, grazie alle proprie potenzialità, di raccogliere, archiviare e analizzare una grande quantità di dati, selezionando le informazioni utili a supporto delle decisioni e offrendo di conseguenza un vantaggio competitivo alle aziende. I big data rappresentano, dunque, l’arma competitiva del futuro in quanto generano conoscenza. Questi ultimi però, data la loro estensione in termini di volume, velocità e varietà, per poter essere processati e analizzati richiedono tecnologie e metodi analitici specifici. A dire il vero, ogni organizzazione possiede già dati qualitativi e quantitativi diversi tra loro (dati di produzione, economici e del workforce aziendale) raccolti in maniera più o meno strutturata, ma la differenza tra un competitor ed un altro risiede nel modo in cui questi vengono utilizzati a vantaggio dei propri obiettivi di business. Ecco allora che ogni azienda dovrebbe chiedersi quali dati abbiano un valore strategico per la stessa e che metodo analitico debbano utilizzare per l’estrazione di informazioni utili.

A seguito di questa introduzione prospettica nella realtà aziendale, stanno nascendo nuove metodologie di analisi dei big data, tra cui quella denominata People Analytics. Quest’ultima, partendo dal valore del lavoratore come risorsa fondamentale per il successo di un’organizzazione, lavora sui big data per implementare azioni strategiche e predittive del futuro. In altre parole, la people analytics, a differenza delle tradizionali HR analytics, presenti ormai da qualche anno nelle dashboard HR, non si limita “solamente” ad un’analisi descrittiva e statistica dei dati per la gestione amministrativa delle risorse presenti in azienda, ma consente, grazie all’ausilio della tecnologia, di estrarre dai dati stessi tutte quelle informazioni dirette e indirette, utili per creare modelli predittivi del business aziendale. Invero, questa metodologia utilizza i dati per passare da un’analisi descrittiva ad una predittiva degli scenari futuri e prescrittiva dei comportamenti da tenere, in coerenza con gli obiettivi prefissati. L’idea sottostante è quella secondo cui l’analisi dei dati permetta non solo di conoscere al meglio processi e performance dei lavoratori in un dato momento, ma possa altresì prevedere le potenzialità e i comportamenti futuri di un candidato o di una risorsa all’interno del contest aziendale.

Il vantaggio offerto da questa metodologia analitica è, dunque, duplice: da un lato, basandosi su dati oggettivi, permette di ridurre le problematiche relative alla valutazione umana, per sua natura influenzata da istinto e pregiudizi, promuovendo così una maggiore oggettività nelle decisioni da prendere, e dall’altro consente di captare anche quelle informazioni indirette che altrimenti sarebbe impossibile ottenere con i metodi di analisi tradizionali. Alcune delle aziende più rinomate come Clarks, Shell, Cisco, Google hanno già sperimentato questa tecnica per intervenire su differenti problematiche: gestione dei budget aziendali, tassi di turnover, miglioramento delle performance e qualità del lavoro e tanti altri, attraverso l’analisi mirata di dati e la creazione di modelli predittivi.

Un esempio di people analytics è dato dalla nota azienda informatica Microsoft. Quest’ultima era alla ricerca di professionisti nel settore della cybersicurezza e grazie alla combinazione e all’analisi dei dati in suo possesso è emerso che esisteva una città, fino ad allora non adeguatamente presa in considerazione, ricca di talenti in quel settore; si trattava di in un luogo diverso dalla sede centrale, dove l’azienda però aveva già un piccolo ufficio. L’aver ottenuto questa preziosissima informazione ha spinto i manager dell’azienda ad aumentare l’investimento e il personale in quella città.

O ancora, la società Irlandese Experian, dopo aver riscontrato un grave problema di contrasto tra i dipendenti e un livello di turnover di molto superiore a quello atteso, ha deciso di intervenire costruendo un modello predittivo che considerava oltre 200 fattori, tra cui le prestazioni, la durata del tragitto casa-lavoro o le dimensioni del team ecc. Grazie all’analisi di queste informazioni è stato possibile identificare lo spostamento d’ufficio tra le principali cause scatenanti il rischio di abbandono. L'attenzione su questo dato, apparentemente non significativo, ha permesso alla direzione HR di riorganizzare il lavoro con conseguente diminuzione del tasso di turnover e risparmio dei costi.

Ebbene, per poter implementare sistemi di people analytics, specie su larga scala, è necessario dotarsi non solo della giusta tecnologia ma anche di un team con competenze multidisciplinari, in grado di saper programmare, leggere e valutare i dati restituiti dai programmi digitali. E’ intuitivo, quindi, comprendere come questo sistema possa richiedere investimenti economici spesso ingenti che non tutte le aziende riescono a sostenere, specie se si pensa alle imprese di piccole-medie dimensioni. Ci si chiede allora se queste metodologie siano solo per aziende d’èlite o possano essere applicate anche a realtà più piccole. E se ciò fosse possibile, da dove dovrebbe iniziare un’azienda per poter implementare un programma di people analytics?

Innanzitutto, è necessario entrare nel mindset di questa nuova metodologia di analisi. È bene comprendere fin da subito che:

• ogni azienda, piccola o grande che sia, è un luogo ricco di informazioni: i dati disponibili sono davvero tanti e spetta ad ogni imprenditore utilizzarli per il bene e il successo dell’azienda;
• le decisioni non possono essere più basate solo su ipotesi o dati aneddotici: è necessario implementare un sistema di analisi più raffinato per l’estrazione di informazioni utili dai dati in nostro possesso. In questo senso, le people analytics basandosi su modelli predittivi hanno l’obiettivo di prevedere ciò che accadrà in futuro in modo da poter intervenire tempestivamente sui problemi prospettati, e per fare questo prendono in considerazione non solo le informazioni dirette ma anche quelle indirette, che difficilmente potrebbero essere ricavate da metriche di analisi tradizionali;
• ai fini decisionali è necessario imparare a combinare intuizione e analisi;
• un sistema di people analytics non è basato solo su dati e tecnologia: è bene ricordare che le informazioni che ricaviamo derivano dalle risorse presenti in azienda. Dunque, affinché l’attività di people analytics sia vantaggiosa e sostenibile è necessario creare un rapporto di fiducia con i dipendenti e coinvolgerli nel progetto perché possano comprendere il lavoro di analisi e colgano in esso un interesse personale al miglioramento.

Date le premesse di cui sopra si potrà iniziare a implementare un sistema di people analytics. Dal punto di vista operativo, come per ogni strategia, sarà necessario:

• definire i problemi più urgenti e gli obiettivi che si vogliono raggiungere (efficienza? qualità del servizio? innovazione? employer branding?). In altre parole, per far questo sarà necessario porsi le giuste domande e analizzare i processi e comportamenti già attuati a supporto dei problemi/obiettivi;
• individuare la categoria di dati e informazioni utili per la risoluzione del problema o il raggiungimento dell’obiettivo e in che modo o con quali strumenti (digitali e non) possano essere raccolti e verificatI;
• determinare una metrica di analisi dei dati raccolti per poter ricavare le informazioni realmente utili. In questo senso, i dati sono importanti in quanto ci permettono di raccogliere informazioni, ovvero conoscenza, per convertirle in attività concrete. Dunque, sarà necessario essere selettivi nell’analisi di questi dati, scegliendo la metodologia analitica più adatta alle proprie esigenze.
• elaborare una strategia per il raggiungimento dell’obiettivo prefissato sulla base delle informazioni selezionate;
• implementare l’intervento con feedback costanti e monitoraggio continuo dei risultati attraverso i kpi’s precedentemente individuati;

Dunque, è nostra opinione, in base all’analisi anzi descritta, che la people analitycs sia una metodologia che può essere implementata in qualsiasi organizzazione a prescindere dalla dimensione o capacità economica e finanziaria. Certo, tanto più grande è il contesto tanto più complesse sono le dinamiche, e la tecnologia, in questo senso, rappresenta soprattutto nelle medio-grandi aziende uno strumento indispensabile a supporto dei processi di raccolta e analisi dei dati.  Ma paradossalmente, ciò che è fondamentale è far proprio il mindset di questa tecnica e capire quali dati e informazioni utilizzare a supporto dei propri obiettivi ponendo al centro del processo non la tecnologia utilizzata ma le persone da cui ricaviamo le informazioni. In un’era digitale, al contrario di quello che si può pensare, non è l’uomo al servizio della tecnologia ma bensì il contrario. Per questo motivo riteniamo, senza voler banalizzare l’argomento e tenendo presente che a supporto di qualsiasi processo o strategia all’avanguardia occorrono sempre competenze multidisciplinari e processi ben definiti, che la people analytics possa essere adottata anche da piccole e medie aziende, che abbiano però un numero di persone sufficiente per influire nella strategia d'impresa.

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Sitografia:

• I trend HR che domineranno il 2020: analisi di 12 articoli   https://www.altamirahrm.com/it/blog/analisi-trend-hr-2020#
• Gli algoritmi e la trasformazione della gestione del personale https://www.regus.it/work-italy/can-algorithms-transform-manage-people/
• HR Analytics esempi http://www.excelle.it/hr-analytics-esempi-metriche/
• People analytics: perché dovresti implementarla nella tua organizzazione https://www.whappy.it/people-analytics-guida/
• Glickon Blog – Categoria: People Analitycs https://blog.glickon.com/category/people-analytics/page/2/

in Particolare:

• Come costruire un team di people analytics https://blog.glickon.com/come-costruire-un-team-di-people-analytics/
• Analisi predittive: linee guida https://blog.glickon.com/analisi-predittive-linee-guida/
• People analytics: 15 business cases di impatto https://blog.glickon.com/people-analytics-15-business-cases-di-impatto/

A cura di G. Sacco Taz e A. Girardi (partecipanti dell'Executive Master in Direzione del Personale)

I temi dedicati all'evoluzione del mondo delle Risorse umane e alla Digital HR sono affrontati nei Master in Gestione del Personale di MELIUSform Business School