Quelle est l’importance de l’analyse des données pour les RH?

L’analyse et les données ont modifié le fonctionnement de la gestion des ressources humaines. La technologie moderne permet aux équipes des RH de recueillir et d’évaluer de grandes quantités de renseignements, allant du rendement d’un employé à l’embauche. Cette approche peut aider les organisations à cibler des points à améliorer et à prendre de meilleures décisions en fonction de renseignements précis. Les données peuvent contribuer à améliorer les processus, à réduire les coûts et à intensifier le rendement de l’employé. L’analyse peut également encourager le personnel des RH à saisir les tendances et les défis potentiels, lui permettant d’être proactif au lieu d’être réactif.

Comment les RH peuvent-elles tirer avantage de l’analyse?

Les entreprises peuvent adopter de meilleures mesures du rendement en comprenant les renseignements, comme les taux d’engagement des employés, les données de recrutement, les indicateurs sur le roulement de personnel et d’autres indicateurs clés de rendement pertinents. Les outils d’analyse peuvent vous aider à dégager des tendances dans les compétences, l’expérience et les activités sur les réseaux sociaux tout en évaluant l’incidence des programmes de formation. Voici quelques domaines clés dans lesquels les RH peuvent utiliser l’analyse.

Le recrutement des talents

L’analyse des données modifie la manière dont les professionnels des RH trouvent et attirent les meilleurs talents. Les équipes des RH peuvent prendre des décisions d’embauche plus efficaces en analysant les données du candidat, comme ses compétences, ses aptitudes et ses interactions sur les plateformes numériques de l’entreprise. Ces approches fondées sur les analyses peuvent aider les entreprises à affiner de manière continue les stratégies de recrutement et les harmoniser encore plus aux besoins et aux objectifs de l’entreprise. Les méthodes suivantes peuvent renforcer le recrutement des talents.

• L’analyse prédictive : Avec des outils prédictifs, les RH peuvent prévoir les candidats les plus susceptibles d’exceller en examinant le rendement passé et les données pertinentes.
• L’amélioration de la diversité et de l’inclusion : L’analyse peut surveiller et améliorer la diversité dans votre organisation en repérant les tendances en recrutement. Les RH peuvent adopter des pratiques d’embauche plus inclusives ainsi qu’une plus grande représentation des talents dans l’ensemble des services.

L’augmentation de l’engagement et de la fidélisation

Votre service des RH peut utiliser l’analyse des données pour connaître ce qui stimule la motivation et la satisfaction des employés. Il peut également découvrir des défis potentiels et prendre en compte d’autres stratégies pour stimuler l’engagement des employés. Les conseils suivants peuvent vous aider à améliorer vos stratégies d’engagement et de fidélisation.

• Le repérage des tendances : Les outils d’analyse peuvent mettre en évidence des tendances dans le moral des employés, aidant les RH à agir avant que les petits problèmes ne prennent de l’ampleur.

• Des approches sur mesure : Les RH peuvent utiliser des solutions personnalisées pour répondre aux préoccupations individuelles en utilisant les données pour comprendre les besoins de l’employé.

Les évaluations du rendement

L’analyse des données pour la gestion du rendement va au-delà des évaluations annuelles du rendement traditionnelles. Les équipes des RH peuvent évaluer les données en temps réel pour surveiller le rendement des employés et fournir une rétroaction en continu. Voici quelques stratégies à mettre en place.

• Des évaluations objectives : Les renseignements fondés sur les données peuvent mener à des évaluations du rendement fondées sur des faits soutenant les conversations objectives entre les employés et les gestionnaires.

• L’établissement d’objectifs : Les outils d’analyse utilisent les données de rendement passées et les normes du secteur pour définir des objectifs réalisables qui jumellent les objectifs des employés avec les priorités organisationnelles.

Le perfectionnement et la formation des employés

Les dirigeants des RH peuvent utiliser l’analyse des données pour améliorer les programmes de formation en repérant les fossés de compétences et en se concentrant sur les points qui requièrent une attention. Voici des méthodes qu’ils peuvent utiliser.

• La correspondance des compétences : L’analyse peut vous aider à créer des profils de compétence détaillés, facilitant le jumelage des programmes de formation avec les objectifs individuels et ceux de l’entreprise.
• L’incidence de la formation : Les données peuvent mesurer le succès de votre formation en soulignant les améliorations notables des compétences et du rendement.

En lien avec ce sujet : Recrutement axé sur les compétences : guide du débutant

Le perfectionnement des futurs dirigeants

Les équipes des RH peuvent utiliser l’analyse des données pour trouver et soutenir les dirigeants en devenir. En examinant le rendement, les compétences et les aspirations professionnelles, elles peuvent mettre en place un plan stratégique pour la relève de la direction en utilisant les méthodes suivantes.

• Le bassin de talents : L’analyse peut aider à créer un bassin de talents pour pourvoir les postes de direction, minimisant le risque d’écarts dans la planification de la relève.

• Le perfectionnement ciblé des compétences : Les données peuvent permettre de déterminer les domaines que les dirigeants potentiels doivent perfectionner. Vous pouvez alors offrir des formations ciblées et des occasions d’amélioration des compétences.

Les défis liés aux premiers pas avec l’analyse des données des RH

Alors que l’analyse des RH offre des avantages importants, il existe plusieurs défis auxquels les organisations sont confrontées au cours du processus. En voici quelques exemples.

Les données de faible qualité

Il peut s’avérer difficile d’obtenir des données précises, complètes et uniformes de plusieurs sources. Des données de faible qualité ou des systèmes fragmentés peuvent mener à des analyses peu fiables. 

Les préoccupations en matière de confidentialité et de conformité

Le traitement des données sensibles des employés exige généralement un respect rigoureux des lois et des réglementations en matière de confidentialité.

Le manque de compétences d’analyse

De nombreuses équipes des RH ne possèdent peut-être pas les compétences en matière d’analyse et d’interprétation des données, ce qui peut nécessiter beaucoup de ressources et exiger une formation ou l’apport de spécialistes sur place.

La résistance au changement

Les employés qui adhèrent aux méthodes traditionnelles peuvent résister à l’intégration de l’analyse des RH dans la culture et les processus de votre organisation.

Les coûts élevés

L’achat d’outils et de systèmes d’analyse des RH peut s’avérer coûteux. Les plus petites organisations ne peuvent peut-être pas justifier le coût de l’investissement sans retombées immédiates.

Une mauvaise compréhension des données

L’interprétation des données des RH peut être un défi, même avec les meilleurs outils. Une mauvaise compréhension des données peut mener à de mauvaises décisions qui ont des conséquences négatives pour votre organisation.

L’intégration dans les systèmes existants

L’intégration de l’analyse des RH avec les logiciels et les plateformes actuelles des RH peut nécessiter un soutien accru des TI et possiblement une nouvelle infrastructure.

La gestion de la confidentialité dans l’analyse des RH

Le traitement des renseignements sensibles, comme les données personnelles, les évaluations du rendement et les données salariales, exige généralement de solides mesures de sécurité. Pour se protéger contre les failles, il est préférable d’investir dans des outils de cybersécurité comme le chiffrement et le contrôle des accès. Des politiques transparentes sur la collecte, le stockage et la transmission des données peuvent améliorer la confiance des employés tout en se conformant aux lois applicables. Votre entreprise peut, en se concentrant sur la sécurité des données, profiter des avantages de l’analyse tout en maintenant la confidentialité.

Comment l’analyse peut-elle changer les choses?

Les éléments suivants sont des exemples d’analyses des RH faisant une différence dans les entreprises.

La compréhension du roulement des employés

L’analyse peut vous aider à connaître les raisons qui se cachent derrière le roulement des employés. Par exemple, une entreprise peut utiliser une analyse de données pour découvrir pourquoi les taux de roulement entre les services sont différents. L’étude pourrait montrer que des services en particulier ont des taux de roulement plus élevés en raison d’une formation insuffisante et d’un manque de soutien de la part des gestionnaires. Vous pourriez réduire le roulement en offrant une formation ciblée et un accompagnement professionnel pour les gestionnaires.

Le développement de stratégies efficaces

En examinant les données des employés, vous pouvez découvrir des tendances qui aident à élaborer des stratégies qui stimulent le rendement. Par exemple, le suivi de l’engagement pourrait démontrer où les employés ont besoin de plus de soutien, menant éventuellement à une formation ciblée. L’analyse des indicateurs, comme les chiffres de vente ou la satisfaction de la clientèle, peut mettre en valeur vos meilleurs employés et repérer les domaines où un accompagnement professionnel supplémentaire pourrait être favorable.

L’augmentation de la diversité et de l’inclusion avec les indicateurs d’embauche

L’analyse des données de recrutement peut révéler des tendances de partialité ou de discrimination, vous invitant à modifier votre approche pour créer un environnement plus inclusif. Le suivi des taux de fidélisation pour différentes catégories démographiques peut montrer les écarts et guider les efforts ciblés afin d’améliorer la diversité et l’inclusion sur le lieu de travail.

La prévision des besoins en personnel avec l’analyse prédictive

L’analyse prédictive dans les RH peut aider les entreprises à prévoir leurs besoins en personnel, à améliorer la planification de la main-d’œuvre et à prendre de meilleures décisions d’embauche. Par exemple, une entreprise peut utiliser l’analyse prédictive pour surveiller les données sur le roulement des employés associées à des facteurs externes comme les tendances économiques et les conditions du secteur. Cette approche peut aider à prédire les services ou emplacements qui pourraient avoir des taux de roulement plus élevés, afin que l’organisation puisse recruter de manière proactive du personnel pour combler les écarts avant que ces derniers nuisent aux opérations. Cette approche peut contribuer à maintenir la qualité du service et à gérer les coûts de manière efficace.

L’équilibre entre la technologie et la dimension humaine

Alors que les données fournissent des renseignements utiles concernant le rendement et le comportement des employés, ces derniers apprécient souvent lorsque les professionnels des RH maintiennent un contact personnel avec leurs équipes. La formation de meilleurs dirigeants passe par un équilibre entre des outils de données avancés et l’empathie. La mise en œuvre de politiques et d’initiatives dans l’ensemble de l’entreprise peut être facilitée par l’écoute des rétroactions des employés et l’utilisation de décisions fondées sur les données. La combinaison de vérifications régulières et d’analyses des indicateurs de rendement peut encourager une culture dans laquelle les employés valorisent de manière égale la technologie et les contacts personnels. En mélangeant les communications et les renseignements sur les données, les RH peuvent établir des relations solides avec leur main-d’œuvre tout en améliorant leurs stratégies.

Les organisations peuvent optimiser les processus, améliorer l’expérience des employés et prendre des décisions éclairées en tirant parti des données. Cette approche permet également aux entreprises d’anticiper les tendances, de relever les défis de manière proactive, d’affiner les opérations et de soutenir l’atteinte des objectifs commerciaux grâce à un rendement amélioré, un engagement des employés et une planification stratégique.