HR data analytics: coinvolgi di più con un approccio data driven

4 Maggio 2023 in People Experience

Era la metà del 1800 quando l’ingegnere britannico Lord William Thomson Kelvin affermava che “se non si può misurare qualcosa, non si può migliorarla”. Una verità che oggi è alla base dell’approccio data-driven, applicato in molteplici settori per analizzare, comprendere e ottimizzare i modelli organizzativi e relativi processi, identificandone anche i potenziali sviluppi futuri con l’ausilio delle più moderne tecnologie. 

In questo contesto rientra l’attività di HR data analytics che punta a migliorare il benessere della forza lavoro e le loro prestazioni. Tra i parametri misurabili vi è l’employee engagement, ossia il livello di coinvolgimento dei lavoratori nei confronti dell’azienda. Sono diversi gli studi che hanno dimostrato una correlazione tra questa metrica e la motivazione al lavoro: più alto è l’employee engagement, tanto maggiore il livello di motivazione e soddisfazione del dipendente, che conduce a un aumento della produttività e del tasso di retention.  

HR data analytics, perché l’employee engagement è una sfida per l’HR

Una delle grandi sfide che la Direzione HR si trova ad affrontare nel post-pandemia è proprio la capacità di motivare, coinvolgere e trattenere le persone in azienda, considerando l’incremento sostanziale del tasso di turnover per il 73% delle aziende.  

Ad affermarlo è l’Osservatorio HR Innovation Practice della School of Management del Politecnico di Milano secondo cui, rispetto al 2021, i lavoratori pienamente coinvolti sono passati da un pericoloso 20% a un preoccupante 14% e solo il 17% dei collaboratori si sente davvero incluso e valorizzato all’interno dell’organizzazione. 

Si tratta di uno scenario che ben ricade all’interno di quel fenomeno chiamato Grandi Dimissioni, che continua a imperversare anche in Italia. Ed è lo stesso Osservatorio ad indicare la strada da percorrere per evitarne le conseguenze più pesanti, sottolineando il ruolo fondamentale che l’utilizzo della leva tecnologica e dei dati, e quindi dell’HR data analytics, ricopre nel supportare la Direzione HR verso la creazione di un modello di lavoro che metta al centro il benessere dei lavoratori e rinforzi l’engagement. 

HR data analytics, come migliorare il coinvolgimento in azienda

Ad oggi, lo strumento più utilizzato per monitorare il livello di engagement è l’analisi del clima aziendale, che mira a valutare la percezione che i lavoratori hanno dell’ambiente in cui operano. Se la percezione è positiva, il benessere e la soddisfazione sono maggiori – e di conseguenza anche il livello di engagement e l’impegno – ma, se la percezione è negativa, si assiste a una crescente assenza di motivazione e a una disaffezione nei confronti dell’azienda, con un successivo calo delle performance. 

Pur riconoscendone il valore, l’analisi del clima viene però effettuata tramite survey periodiche, con uno scarto temporale molto lungo: ciò conduce a una mancata tempestività di risposta da parte dell’organizzazione, che si trova spesso a dover correre ai ripari quando il legame con i suoi dipendenti è ormai spezzato – con scarsi risultati. 

Un valido aiuto alle Risorse Umane arriva dall’HR data analytics, i cui benefici sono immediatamente tangibili: oltre ad abilitare approcci di ascolto più leggeri e costanti (specialmente in ottica di Continuous Performance Management), abilita l’integrazione dei risultati ottenuti con altre informazioni chiave – quali il tasso di crescita della produzione, le prestazioni finanziarie, lo sviluppo professionale e l’acquisizione di nuove competenze –così da comprendere in che modo un più alto livello di employee engagement influisce sull’andamento complessivo dell’azienda.  

Queste fonti preziose di dati rendono possibile la costruzione di modelli predittivi atti a identificare quanto è probabile che i dipendenti lascino l’organizzazione e quali sono gli elementi che incidono sulla decisione di abbandono. In questo senso, l’uso di dashboard dinamiche e interattive – a disposizione della Direzione HR e dei singoli manager – diventa imprescindibile poiché semplifica la visualizzazione e l’elaborazione delle informazioni chiave, favorendo così la messa a terra di una strategia (davvero) data-driven e che tenga in considerazione i People Analytics.

HR data analytics, quali metriche per misurare l’employee engagement

Andiamo più in profondità identificando le metriche principali, a disposizione della Direzione HR, per misurare l’employee engagement.  

• Employee engagement score. Misura la soddisfazione complessiva dei dipendenti per il lavoro o per le posizioni, espressa come punteggio o percentuale. Questa metrica può essere integrata con altri indicatori che incidono sul coinvolgimento come il tasso di assenteismo e il turnover, nonché fattori indiretti come la customer satisfaction. 

• Employee Net Promoter Score (eNPS). A differenza del Net Promoter Score che misura la fedeltà dei clienti, l’eNPS misura la lealtà e l’impegno dei dipendenti – a partire da domande come “quanto è probabile che consiglieresti di lavorare nella nostra azienda a un amico o collega?”. 

• Workload balance. Questa metrica analizza il benessere psico-fisico del lavoratore e considera il bilanciamento del carico di lavoro. 

• Personal Productivity Insight. Fornisce indicazioni sulle modalità di svolgimento dei task assegnati e sull’interazione all’interno dei team, approfondendo come i dipendenti possono imparare a migliorare il proprio lavoro ottimizzandone i risultati. Dall’analisi di questi dati è possibile ottenere una panoramica su elementi che potrebbero indicare il disimpegno dei dipendenti. 

• Tasso di turnover. Misura la percentuale di dipendenti che hanno lasciato un’azienda entro un certo periodo, volontariamente (dimissioni) o meno (licenziamento). Questa metrica è essenziale: nella maggior parte dei casi, i dipendenti poco coinvolti sono più propensi a dare le dimissioni. 

• Tasso di assenteismo. Un elevato assenteismo può indicare problemi di coinvolgimento dei dipendenti e comportare un sovraccarico di lavoro sugli altri membri dell’organizzazione. 

Employee engagement e le 4 fasi dell’HR data analytics

Applicando le quattro fasi o tecniche che caratterizzano il processo di HR data analytics all’esplorazione e alla misurazione dell’employee engagement, si ottengono dei risultati interessanti. Andiamo più nel dettaglio.  

1. Attraverso la Descriptive Analytics è possibile esaminare i dati storici di metriche che vanno a influire sull’engagement, come turnover, assenteismo e collaboration. Ciò consentirà di conoscere i comportamenti di persone o gruppi specifici e tracciarne l’evoluzione nel tempo individuando eventuali punti critici. 

2. Attraverso la Diagnostic Analytics è possibile svolgere un’analisi più approfondita per comprendere le cause alla base del livello di coinvolgimento dei dipendenti. 

3. Attraverso la Predictive Analytics è possibile disegnare potenziali impatti e risultati che le tendenze (positive o negative) potrebbero generare all’interno dell’organizzazione, per esempio sui costi o sulle performance. 

4. Attraverso la Prescriptive Analytics, una volta rilevato il problema e individuata la causa, è possibile supportare le organizzazioni nel trovare la migliore soluzione per risolverlo e ristabilire un ottimo livello di employee engagement.  

Alla luce di quanto esposto, è evidente come l’HR data analytics possa aiutare le organizzazioni a creare una forza lavoro pienamente coinvolta, ma non occorre dimenticare che questo approccio non deumanizza il rapporto tra le persone: si rivela un valido supporto per cogliere per tempo quei segnali d’allarme che, altrimenti, potrebbero impattare negativamente sull’organizzazione.