L’HR ANALYTICS – analisi delle risorse umane è un approccio che integra diverse metodologie di Data Intelligence con lo scopo di migliorare l’affidabilità delle decisioni relative alla gestione delle risorse umane e di ottimizzare le loro prestazioni sia individuali sia organizzative. La misurazione delle prestazioni e del turnover dei dipendenti da un lato, l’analisi e la modellazione delle loro variazioni di comportamento nell’ambito lavorativo dall’altro, sono i due principali aspetti di interesse in questo ambito per riuscire a:
- Identificare i dipendenti che presentano un alto rischio di abbandono
- Identificare dei talenti minimizzando i tempi e i costi aziendali
- Identificare il percorso lavorativo più adatto ai talenti
- Supportare il processo decisionale nella selezione delle migliori risorse umane
Le aziende utilizzano delle metriche per dimensionare la consistenza e le funzioni delle risorse umane in termini di tempo di assunzione, tassi di abbandono, turnover del personale e probabilità di successo. Dunque, tra le metriche che giocano il ruolo di KPI e che possono essere usate nei modelli predittivi HR vi sono: tasso di turnover mensile, entrate per dipendente, costo del capitale umano, ritorno dell’investimento.
In altri termini, il motivo fondante dell’applicazione dell’HRPA – Human Resources Predictive Analytics è quello di ottimizzare le prestazioni e produrre un migliore ritorno degli investimenti per le aziende attraverso un processo decisionale basato sulla raccolta di dati, le metriche selezionate e i modelli predittivi. L’HR ANALYTICS aiuta le aziende a minimizzare i costi relativi alle risorse umane, ottimizzando al contempo le prestazioni aziendali, nonché l’impegno e la soddisfazione dei dipendenti. Tale analisi si basa su algoritmi statistici e cerca di massimizzare la precisione del processo decisionale per le risorse umane.
Per poter scavare più a fondo nei pattern sottostanti alle performance delle risorse umane, le nostre Smart Dashboard saranno capici di sviluppare le analisi predittive e di scenario. Nel primo caso, le dashboard predittive metteranno in evidenza le relazioni causa-effetto capaci di identificare i driver strategici correlati alle metriche dell’HR. Nel secondo caso, le dashboard prescrittive simuleranno scenari alternativi what-if per poter identificare l’azione di miglioramento nell’organizzazione del personale con effetti attesi più favorevoli sulle KPI tipiche dell’HR.