HR Analytics : un boosteur de croissance pour les entreprises

C’est un fait : les entreprises travaillent pour les clients. Pendant des années, l’accent a donc été mis sur la connaissance client. Aujourd’hui elles s’intéressent à ceux avec qui elles travaillent : les employés. Et c’est là qu’intervient l’analyse de données RH !

HR Analytics : un boosteur de croissance pour les entreprises

 

L’analyse de données RH (HR Analytics), aussi connue sous le nom de People Analytics, est un domaine émergeant de ces dernières années qui gagne déjà la confiance des grandes sociétés.

Centraliser et analyser les données RH

La première étape est bien sûr de centraliser les données RH disponibles au sein de la société :

  • référentiel collaborateurs,
  • salaires,
  • structure organisationnelle,
  • maladies,
  • calendrier d’événements sociaux,
  • factures,
  • bonus,
  • etc.

Il faut s’assurer que toutes les données RH soient bien structurées et les fusionner. Tout est alors prêt pour le reporting. S’il peut sembler basique, il reste encore à déployer au sein de nombreux départements RH.

Le reporting donne ainsi une première « vue employés » au management : avec quelles personnes travaillent-ils ? Que font-ils ? Combien coûtent-ils ? Tout cela peut être détaillé selon n’importe quelle dimension (département, géographie, temps, genre, âge, niveau, fonction…).

La deuxième étape consiste à déployer l’HR Analytics. Le but : presser les données pour en récolter le nectar !

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L’HR Analytics pour répondre aux points sensibles RH

La prévention de l’absentéisme

Il y a différents types de comportements d’absentéisme qui ne peuvent être abordés de la même manière : absence de longue durée, absences fréquentes de courtes durées, pas d’absence… En déterminant des sous-groupes et en les profilant, vous serez capable de développer des campagnes de prévention ou de récompenses plus efficaces.

Pour aller encore plus loin, vous pourrez vous aider des technologies du Big Data pour faire de la prévention. En capturant des signaux faibles et indicateurs annonciateurs d’absence, il sera possible de détecter proactivement et surtout de prévenir des absences de longue durée telles que celles liées aux RPS (risques psycho-sociaux, notamment le fameux le burn-out).

L’identification et la rétention des talents

Enjeu majeur de notre époque : les bons employés s’ennuient vite et veulent toujours plus, rapidement. C’est notamment le cas de la fameuse Génération Y. En les identifiant, et en analysant leurs profils, vous serez capable de développer de performants programmes de rétention.

Le planning des effectifs

De qui aurez-vous besoin dans les prochaines années pour relever vos défis et  atteindre vos objectifs ? Pour  réaliser vos projets stratégiques, vous devez monitorer attentivement votre force vive et prendre de bonnes actions préventives.

La Workforce Analytics, un sous-domaine des HR Analytics, mesure la performance des équipes. Elle peut aussi mettre en évidence des phénomènes critiques pour l’entreprise comme le taux d’attrition des rôles importants ou encore la perte des connaissances et des savoir-faire dûe à une population vieillissante.

Tous ces sujets peuvent être abordés et les risques évités en définissant des actions efficaces, en adéquation avec vos contraintes de coûts.

Dernier point, mais non des moindres, un management impliqué est la clé pour faire bouger les choses. Ainsi, une bonne communication et un alignement régulier entre l’Analytique et le Management sont une base stable nécessaire pour construire une stratégie durable.

 

Des résultats concrets pour prévenir l’absentéisme

Ces tendances trouvent facilement des applications concrètes pour l’entreprise. Ainsi, le département des ressources humaines d’une grande société belge de plus de 24 000 employés souhaitait développer un projet Bien-Etre afin d’améliorer leur action de prévention contre l’absentéisme. Business & Decision a analysé leur besoin, développé un DataMart rassemblant les données de signalétique et d’absence des employés. Des ressources internes ont fourni au management un premier reporting, définissant le taux moyen d’absentéisme à ~6 % (ce qui est un taux relativement bon comparé au marché).

Plusieurs analyses de données RH ont alors été réalisées par Business & Decision : segmentation de la population en fonction du comportement d’absence, définition d’absences fréquentes et extrêmes, profils de chaque segment, identification de diverses combinaisons de critères définissant des sous-populations à haut risque (notamment avec des arbres de décision).

La société est en passe de mettre en place des actions stratégiques basées sur les résultats de ces différentes analyses de données RH. En prenant les bonnes actions, l’objectif est de diminuer le taux d’absentéisme de ~3 % pour une population spécifique à haut risque. Le ROI a été estimé à 1 million d’euros sur 3 ans.

Un autre projet a été réalisé pour un secrétariat social. Grâce à l’implémentation de tableaux, les clients du secrétariat sont dorénavant capables d’obtenir une vue complète de l’absentéisme au sein de leur société. Cette vision est également reliée directement aux coûts de main-d’œuvre et comparée au marché belge du secteur…

 

HR Analytics : analyse de données RH

Ces deux exemples montrent l’impact que peut avoir l’usage de l’Advanced Analytics et de la Data Science sur le domaine RH. C’est cela qui crée de la valeur et qui amène le terme de HR Analytics. Déployés dans les services de ressources humaines, ils constituent un fort potentiel de croissance et de performance pour les entreprises.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l’utilisation de HR Analytics, laissez-nous un commentaire ou contactez via ce formulaire.

 

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Florence Laboureur

Consultante à Business&Decision

Ingénieur civil en mathématiques appliquées de formation et consultante chez Business & Decision depuis 2009. Expériences principales : Business Analyst pour un projet d'industrialisation de la gestion des campagnes marketing chez ING, Business Analyst au SPF Justice pour la modernisation du système de gestion des détentions et actuellement Data Scientist au SPF Finances.

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