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Big data et analyse prédictive RH

De plus en plus d’entreprises adoptent une approche fondée sur l'analyse des données et les interactions humaines. Selon Ankita Rai et Abhilasha Ojha , associés de EY, les ressources humaines deviennent une science moins « molle » et surtout un business partner, avec le Big Data et l’analyse prédictive. Décryptage.

Big Data, une occasion historique

Comment Google tire le meilleur parti de ses ingénieurs ? Grâce à une armée de managers intelligents. Le géant de l’exploration de données a compris que ses managers impactent beaucoup le rendement des salariés. En 2009, le Project Oxygen, a mis le focus sur les «8 habitudes des managers hautement efficaces». Parmi ces dernière l’analyse des effectifs avec Big Data, une « occasion historique » de prendre des décisions sur le capital humain fondées sur des données probantes et rigoureuses. Cette analyse est particulièrement pertinente, selon les experts, pour l’acquisition de talents, l’apprentissage et le développement, et l’engagement des salariés. Le défi consiste à identifier les actions improductives, les départements qui excellent dans leur travail, ce qui explique leur réussite et comment il est possible de la reproduire ailleurs dans l’entreprise.

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Corrélation
entre engagement et performance

Le domaine le plus important : analyser les données qui peuvent améliorer l’engagement des équipes, identifier la corrélation entre l’engagement et la performance dans une organisation. Une entreprise peut cartographier la corrélation entre les coûts de recrutement et la satisfaction de la clientèle, et modéliser différentes approches. Ce travail extraordinaire est réalisable à condition que les services des ressources humaines sachent exploiter et valoriser tous les jours les informations dorénavant à leur disposition.

Le nouveau job des équipes RH

Pour convertir des données diverses et disparates en outils pour comprendre les affaires, les équipes RH doivent poser les bonnes questions au sujet de nombreux indicateurs-clés : chiffre d’affaires et succès du recrutement, taux d’absentéisme… et extraire de ces données les meilleurs enseignements sur la façon dont l’organisation doit s’y prendre pour éliminer tous les obstacles à son développement. A cette fin les équipes RH doivent assembler et intégrer les données entre les services, les délais et les zones géographiques. Pour réussir elles doivent posséder une expertise dans l’agrégation des données, leur analyse et leur cohérence, leur compatibilité entre elles. Les responsables RH doivent savoir découper les données et les partager avec d’autres. Une excellente façon de communiquer des données complexes est leur visualisation : graphiques, infographies, vidéos…

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L’analyse prédictive des RH

Grâce à l’analyse prédictive, les grandes données indiquent aux professionnels des RH pourquoi les choses se sont passées ainsi et les prévisions à élaborer. Le caractère prédictif de l’analyse de données est en train de changer le rôle des RH … Grâce à celle-ci, les ressources humaines repèrent les tendances, font des prédictions, créent une feuille de route pour réussir sur la base de faits solides. Selon B Sivaramakrishnan, directeur-conseil, Hay Group, en Inde, l’utilisation de l’analyse de données dans la gestion des RH aide les entreprises à maximiser le retour sur investissement de la masse salariale. Selon lui, le coût de recrutement dans une entreprise est en moyenne de 15 % du coût d’un salarié et la formation de 12 à 15%. Ces résultats quantifiables aident à maximiser le retour sur investissement du personnel et à comprendre si l’augmentation du coût de recrutement augmente les chances de trouver le bon candidat qui peut s’adapter à la culture de l’entreprise.

L’engagement des équipes

Selon une étude du Groupe Hay, The Business Case for Effective, en investissant dans l’engagement des salariés, les entreprises peuvent réduire le turn over de 54% et augmenter la croissance du chiffre d’affaires. La différence dans les ventes pourrait être 3 ou 4 fois entre une personne engagée et celle qui ne l’est pas. L’acquisition des talents et leur gestion doivent concorder, le recrutement doit être lié aux résultats de l’entreprise et à l’organisation visée. L’analyse prédictive permet de maintenir un ratio d’effectifs élevé. Pour faire ce travail, RH doit faire le lien entre les données sur les besoins de l’organisation et utiliser cette information pour mettre en œuvre une stratégie d’analyse prédictive.

Benchmark et prédiction

Une fois les données accessibles, il faut prendre les décisions les plus à mêmes d’obtenir les meilleurs résultats. Selon Hirak Kayal, vice-président d’Oracle Inde, les points sont déterminants sont la compréhension du comportement des candidats, savoir si un ajustement culturel s’impose et  la modélisation les personnels. Un processus très structuré qui dépend de l’objectif de l’organisation. Ensuite vient la planification des rémunérations avec des analyses des données internes comparées à celles du marché. Le benchmark au service de la prédiction. L’évaluation des performances en matière d’analyse prédictive permet d’être plus précis dans la recherche des personnes possédant les compétences requises, et réduire le coût de la demande et celui d’un recrutement.

Le Projet Oxygen de Google

Les statisticiens de Google ont rassemblé plus de 10 000 observations à travers plus de 100 variables issues d’évaluations, enquêtes de satisfaction, et autres rapports. Ils les ont codées des commentaires et recherché des modèles, puis ils ont interrogé les managers pour recueillir plus de données, et chercher des preuves soutenant leurs résultats. Pour finir, ils ont synthétisé ces résultats et les ont regroupés et communiqués aux différentes divisions de l’entreprise. Une multitude de modules de formation ont été lancés et à chaque étape analysées. Le suivi, l’analyse et le partage des indicateurs de performance est bénéfique pour l’entreprise et son personnel responsabilisé par les données de performance. Mais compiler des données, lire et décoder des tendances, est plus facile à dire qu’à faire. Le grand défi de l’analyse prédictive est d’avoir un ensemble unifié de données du même contexte. A partir d’informations éparpillées sur un salarié (salaire, aspirations, zones d’intérêt, formation, compétences…), il s’agit de faire un profil unifié qui servira de base à l’analyse prédictive. Malgré les difficultés, des entreprises comme Nestlé, Unilever, Pepsi, réussissent à améliorer les performances de l’entreprise et l’engagement des équipes.

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Reid Nalliat, Paris

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