Molti dicono People Analytics, ma in realtà stanno facendo “solo” Reporting.
La differenza è il livello di maturità delle soluzioni data-driven sviluppate dalle Funzioni HR.
Spesso, queste differenze non sono legate alla qualità e disponibilità dei dati, o ai tool utilizzati, quando alla capacità della persona HR nel porsi domande di valore.
Rispetto al nostro approccio, ricordiamo che l’uso di soluzioni di People Analytics e Reporting hanno l’obiettivo di portare un significativo miglioramento nella qualità delle decisioni HR, nel valore dei servizi HR e nel valore che HR può portare al business.
Cosa intendiamo per Reporting?
Con People Analytics intendiamo la rappresentazione sintetica e in forma grafica di come un fenomeno potrà evolvere.
La base dati di riferimento e l’elaborazione statistica determinano diversi livelli di complessità e il valore degli Analytics.
Anche in questo caso, la base dati e l’elaborazione statistica sono determinate dalla domanda che HR si pone.
Possiamo distinguere due tipi di People Analytics.
- predittivo
- prescrittivo
L’analytics predittivo si basa su un modello predittivo stabile con alta confidenza. In altre parole, è necessario lavorare con una base storica di dati di più dimensioni, elaborati statisticamente per restituire una previsione sull’evoluzione del fenomeno considerato, e tale predizione dovrà essere validata.
Un esempio di people analytics predittivo, è lo sviluppo di un modello di analisi in grado di predire il livello di engagement in relazione alla variazione di altre variabili relative a un’azione di change management, un cambiamento nelle politiche di total reward o nei servizi di welfare.
L’analytics prescrittivo si basa su un modello predittivo, ma indica anche su quali dimensioni agire per raggiungere uno stato descritto dai valori del modello stesso.
Un esempio di people analytics prescrittivo, è l’indicazione di come modulare i valori del total reward per raggiungere il valore di engagement in una specifica popolazione.
In entrambi i casi HR si pone una domanda rivolta al futuro, e ha l’obiettivo di anticipare l’evoluzione di un fenomeno.
Nel caso di analytics predittivo, la domanda ha l’obiettivo di ottenere insights su cosa si potrà verificare.
Nel caso di analytics prescrittivo, la domanda ha l’obiettivo di identificare le azioni che con maggior probabilità consentiranno di far accadere ciò che ci si aspetta.
Nel nostro esempio, le due domande possono essere:
- qual sarà il livello di engagement della nostra popolazione se introduciamo un nuovo framework di smartworking?
- quale modello di smartworking può generare il più alto livello di engagement?
Conclusioni
Oltre a evitare frequenti errori, sono due le cose importanti da mettere in evidenza:
- l'importanza della domanda che si pone HR per sviluppare una soluzione Data Driven; se la domanda ha una prospettiva strategica, maggiore sarà il valore della soluzione sviluppata, in particolare per gli stakeholders di business
- non sottovalutare il reporting; il valore che può generare è quello di migliorare la qualità delle decisioni attraverso evidenze portate dai dati, riducendo bias legati alla propria esperienza o altre dinamiche organizzative