L’analyse des ressources humaines est une série de processus qui collectent et analysent les données RH afin d’améliorer les entreprises et les performances de leurs effectifs.
Une entreprise peut collecter des données régulièrement, mais que signifient ces données ? Sans orientation ni processus, elles peuvent être dénuées de sens ou superflues. L’analyse RH décompose les données brutes des ressources humaines en informations exploitables, répondant ainsi à des questions importantes, à savoir :
- Quelles sont les tendances en matière de rotation ?
- Combien de temps faut-il pour recruter ?
- Quel investissement est nécessaire pour que les employés soient productifs ?
- Quels employés sont les plus susceptibles de partir après un certain temps ?
- Les initiatives de développement ont-elles un impact sur les performances ?
- Améliorer le recrutement
- Réduire l’attrition
- Améliorer l’expérience
- Renforcer les effectifs
- Améliorer les processus
- Consolider la confiance
Les RH regroupent des données pour évaluer les pratiques essentielles, telles que le recrutement, la gestion des compétences, les performances et la formation. Le type de données généralement collectées dans les analyses RH inclut les profils des employés, ainsi que les données associées aux performances, à l’embauche, à la démographie, à la fidélisation, à la rotation, à l’absentéisme, aux promotions et aux salaires.
Une fois les bonnes données collectées, elles peuvent faire l’objet d’un examen à la loupe, à des fins de mesure et de comparaison continues. L’analyse RH compare les données aux normes et standards historiques, en s’appuyant sur un flux d’informations contraignant (plutôt qu’un instantané ponctuel), afin de développer une image précise et en temps réel des mesures RH. L’utilisation efficace des mesures RH dans l’analyse RH dépend fortement des bases de référence prédéfinies, afin que les entreprises puissent suivre leurs progrès.
Les mesures d’analyse RH importantes incluent :
- Délais de recrutement : temps qui s’écoule entre la publication des annonces et la phase d’embauche finalisée.
- Coûts de recrutement : coût associé à la localisation et au recrutement des employés.
- Taux de rotation : taux d’employés qui démissionnent après un certain temps.
- Absentéisme : fréquence à laquelle les employés ne se présentent pas au travail.
- Implication : mesure de la productivité des employés et de leur satisfaction vis-à-vis du poste qui leur a été attribué et des tâches associées.
Cette étape analyse les résultats des mesures recueillies pour identifier les tendances susceptibles d’avoir un impact sur l’ensemble de l’entreprise. Elle peut être divisée en trois formes d’analyse spécifiques. L’analyse descriptive permet d’interpréter et de quantifier les données historiques, l’analyse prédictive utilise des modèles statistiques pour prévoir les opportunités futures, et l’analyse prescriptive se concentre ensuite sur l’utilisation d’informations fiables pour anticiper les conséquences et les résultats possibles.
Grâce aux données collectées, quantifiées et analysées, les informations obtenues sont ensuite utilisées pour éclairer la stratégie organisationnelle et améliorer les capacités de prise de décision.
- Prendre de meilleures décisions axées sur les données
- Justifier les interventions des RH nécessaires
- Évaluer efficacement l’efficacité des interventions
- Renforcer le rôle tactique et stratégique au sein d’une entreprise
Les données utiles à une équipe RH reflètent les performances, l’expérience et les résultats commerciaux des employés. Les mesures incluent des enquêtes d’opinion, une analyse des sentiments, le net promoter score des employés, des réunions individuelles et des entretiens de départ/de fidélisation.
Le retour sur investissement augmente la valeur commerciale découlant de la prise de meilleures décisions en matière de talents.
Les employés satisfaits, en bonne santé et impliqués sont moins susceptibles de ne pas venir travailler. En suivant l’absentéisme, les entreprises peuvent obtenir des informations sur la santé et le bonheur des employés.
Le taux de rotation involontaire permet de suivre le taux de licenciement des employés au sein de l’entreprise. Ce calcul compare le nombre d’employés qui ont été licenciés de manière involontaire au nombre d’employés d’une entreprise. Le taux de rotation involontaire peut également fournir des informations sur la stratégie de recrutement afin d’analyser la qualité des embauches.
Le fait qu’un candidat accepte ou non une offre d’emploi peut dépendre d’un certain nombre de facteurs déterminants. Cependant, bon nombre de ces facteurs sont directement liés à la stratégie d’acquisition des talents d’une entreprise. Un faible taux d’acceptation des offres peut indiquer des problèmes critiques dans le processus de recrutement. Le taux d’acceptation est déterminé en divisant le nombre d’offres d’emploi formelles par le nombre de postes vacants.
Cette mesure est obtenue en divisant le chiffre d’affaires par le nombre d’employés d’une entreprise, ce qui indique le chiffre d’affaires moyen généré par un employé. Il s’agit d’une mesure de l’efficacité opérationnelle et de l’efficacité d’une entreprise à générer des revenus par le biais de ses employés.
Le délai de recrutement décrit le temps nécessaire pour trouver et recruter de nouveaux talents. Un délai plus long peut indiquer des inefficacités ou des goulots d’étranglement dans le processus de recrutement, tandis qu’un délai plus court peut contribuer à offrir une expérience plus satisfaisante aux futurs employés.
L’efficacité de la formation est déterminée par l’analyse de plusieurs points de données, tels que l’amélioration des performances, la progression des rôles des employés et les scores aux tests après la formation. Cette mesure peut fournir de meilleures informations sur l’efficacité des programmes de formation de l’entreprise.
Des programmes de formation trop coûteux sont presque aussi problématiques que des programmes inefficaces. Mesurez les frais de formation par employé en divisant le total des dépenses de formation par le nombre total d’employés ayant participé à la formation.
Il s'agit du taux auquel les employés choisissent de quitter leur emploi. Le taux de rotation volontaire permet d’identifier les problèmes liés à l’expérience des employés. Cette valeur est calculée en divisant le nombre d’employés qui ont quitté leur poste par le nombre total d’employés.
Le délai d’embauche décrit le temps écoulé entre la première annonce d’une offre d’emploi et l’embauche définitive d’un nouvel employé pour occuper le poste. Les entreprises ont tout intérêt à ce que les postes soient rapidement pourvus, et cette mesure peut aider à affiner les stratégies pour un processus plus efficace.
Les principaux systèmes RH disposent de plusieurs points de données pour leurs outils d’analyse obtenus au sein de leur département RH. Certaines mesures peuvent inclure l’ancienneté des employés, la rémunération, les dossiers de formation, l’évaluation des performances, le potentiel et la valeur des employés, les mesures disciplinaires prises et les structures des rapports.
Le problème que posent ces mesures est que les données peuvent être déconnectées et pas complètement fiables. C’est là où les experts en science des données jouent un rôle important dans l’organisation de données dispersées et le regroupement de catégories de points pertinents.
Les données recueillies en externe impliquent de travailler avec d’autres services au sein d’une entreprise, ce qui est essentiel pour avoir une perspective plus large. Les mesures de données externes essentielles appartiennent généralement aux catégories suivantes.
- Financières : coût du chiffre d’affaires par employé et coût de l’embauche de nouveaux employés.
- Spécifiques de l’entreprise : l’entreprise et ses principales offres qui exigent que les RH complètent les analyses diverses.
- Passives : les employés fournissent constamment des données dans un système d’information RH dès qu’ils sont contactés pour un poste. Les données issues de leurs publications sur les réseaux sociaux et les enquêtes partagées sont également des points importants pour orienter l’analyse des données RH.
- Historiques : de nombreux facteurs externes, tels que les données économiques, environnementales et politiques mondiales, ont un impact sur le comportement des employés. Ces données peuvent fournir des informations que les données internes ne peuvent pas fournir.
Il n’est pas difficile de se lancer dans l’analyse RH. Avec les bonnes informations, les bonnes stratégies, les bonnes personnes et l’adhésion des personnes concernées, les entreprises pourront bénéficier d’informations exploitables pour optimiser les performances et les processus RH. Tenez compte des bonnes pratiques suivantes :
Il est essentiel pour les responsables RH de préparer les entreprises et les équipes aux workflows basés sur l’analyse, qui doivent intervenir avant les aspects opérationnels et mathématiques. Discuter de la nécessité de l’analyse et préparer votre équipe à travailler avec les données sont deux actions qui doivent être menées de front.
Les experts en science des données deviennent progressivement des membres à part entière des équipes RH. Ces acteurs clés évaluent les solutions d’analyse et leur viabilité, en garantissant des prévisions et des modèles statistiques plus robustes et plus détaillés.
La mise en œuvre d’un petit projet réussi peut aider à convaincre les parties prenantes que les analyses RH ont une valeur importante pour l’entreprise. Ces gains rapides peuvent fournir des résultats tangibles et à fort impact en un temps plus court.
Les données collectées par les équipes RH sont fortement régies par les normes et les lois en matière de conformité. Voici quelques considérations juridiques :
- Respect de la vie privée des employés
- Emplacement du fournisseur d’analyse RH
- Définition d’un objectif pour la collecte de données
- Consentement des employés concernant les données collectées
- Sécurité lors de l’utilisation de logiciels tiers
Bien que chaque entreprise puisse avoir des besoins d’analyse RH différents, les solutions d’analyse RH efficaces partagent généralement quelques similitudes :
- Elles répondent aux préoccupations de la direction.
- Elles n’exigent pas une expérience avancée en science des données pour être utilisées.
- Elles sont basées dans le cloud plutôt que sur site.
- Elles sont construites sur des technologies d’apprentissage machine avancées.
- Elles intègrent des analyses prédictives qui extraient des informations à partir de données existantes pour identifier des modèles et anticiper les événements avec précision.
- Elles permettent d’accéder facilement à des données complexes grâce à la visualisation, souvent sous forme de diagrammes et de graphiques.
- Elles existent sous forme de solutions SaaS, ce qui réduit les dépenses initiales et garantit une maintenance et des correctifs à jour.
Bien que l’analyse ait contribué à révolutionner presque tous les aspects de l’entreprise moderne, l’analyse RH n’en est qu’à ses balbutiements. Les entreprises qui sont en mesure d’adopter pleinement l’analyse au sein des processus et des tâches des ressources humaines peuvent donc bénéficier d’un avantage certain. Dans l’ouvrage The Practical Guide to HR Analytics: Using Data to Inform, Transform and Empower HR Decisions (Le Guide pratique de l’analyse RH : utiliser les données pour éclairer, transformer et responsabiliser les décisions RH), les auteurs identifient quatre niveaux de maturité de l’analyse RH :
Le premier niveau d’analyse RH utilise les données pour réfléchir aux événements du passé et tirer des conclusions sur les raisons de ces événements. Ce niveau comprend fondamentalement les données déjà disponibles et, à terme, rapproche ce que les données signifient pour l’entreprise.
La différence avec le niveau 1 est la fréquence à laquelle les données sont rapportées. Le niveau 2 implique une génération de rapports proactive, régulière ou automatisée. La fonctionnalité principale consiste à explorer les relations entre les variables.
Ce niveau est le début d’une analyse plus approfondie. Les modèles occasionnels, les relations entre les données et bien d’autres éléments entrent en jeu et leur effet sur les résultats est soigneusement évalué.
Le dernier niveau est défini par l’analyse prédictive. Les départements RH au niveau 4 collectent des données et les appliquent pour prédire l’avenir et élaborer les plans appropriés.
Malheureusement, la plupart des départements RH au sein des entreprises fonctionnent entièrement au niveau 1, et seul un tiers est capable de fonctionner au niveau 2. Cependant, pour les départements RH qui fonctionnent aux niveaux 3 et 4, l’augmentation de l’efficacité, l’amélioration des processus et un rôle plus important dans la prise de décision commerciale en sont le résultat naturel.
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