L’analytics RH : l'importance de la data

par La rédaction

Dans un environnement ultra connecté, où la data est devenue primordiale, le monde des RH semble un peu à la traîne. Pourtant, le retard est en passe d’être rattrapé. Les entreprises se tournent vers l’analytics RH, y voyant à raison une solution efficace pour améliorer leurs performances.

 

Pourquoi se tourner vers l’analytics RH?

Alors que le marché des technologies liées aux intelligences artificielles explose, le petit monde des RH semble encore à la traîne quant à l’utilisation de l’analytics. D’après la publication 2019 Global Human Capital Trends de Deloitte, une grande majorité des sondés sont conscients de l’importance d’utiliser la data dans les RH. Pourtant, seuls 26% d’entre eux estiment utiliser efficacement ces technologies.

 

Quels enjeux?

D’après Harvard Business Review, l’analytics va inévitablement devenir un outil incontournable des services de ressources humaines dans les prochaines années.

Une étude, menée auprès de 230 dirigeants d’entreprise, le taux de progrès de l’utilisation de la data est sans précédent. Ainsi, seuls 15% des répondants indiquent utiliser des outils analytics basés, entre autres, sur les données RH. Mais dans le même temps, 48% d’entre eux assurent prévoir d’y avoir recours dans les deux ans.

Mais le chemin est encore long, d’après l’enquête de Deloitte. Seules 15% des entreprises auraient déployé un système de reporting ou un tableau de bord des ressources humaines et des talents pour leurs responsables hiérarchiques.

Mais le virage vers l’utilisation de l’intelligence artificielle débute, il s’agit donc pour les entreprises de s’en emparer.

 

L’analytics RH oui, mais pour quoi faire?

 

Identifier les tendances de l’entreprise

L’analytics appliqué aux RH a un but bien précis: utiliser la donnée et l’analyser pour prendre de meilleures décisions sur tous les aspects d’une stratégie. Car l’analyse de données en temps réel peut s’appliquer à de multiples sujets.

Identifier les meilleurs talents, prévenir le turnover dans les équipes, évaluer et nourrir les employés sont autant de points où l’analytics peut être utile.

Pourtant, les services de ressources humaines sont souvent peu expérimentés en analyse. De l’autre côté, les analystes n’ont pas forcément une grande expérience dans les RH non plus. Il s’agirait donc de rapprocher les deux disciplines pour améliorer la performance des entreprises.

L’analytics appliqué aux RH permet ainsi d’identifier des tendances au sein même des entreprises. La data permet aussi d’apporter des réponses adaptées aux points soulevés. Sur la question du turnover par exemple, la data permet d’en comprendre les causes profondes.

L’analyse des objectifs de l’entreprise, qui parfois ne sont pas atteints, permet aussi d’élaborer des programmes RH plus adaptés.

 

Croiser les données

Les possibilités sont infinies lorsque la data entre en jeu. En effet, si un chiffre peut être intéressant, l’analytics permet la combinaison de tout un ensemble de données. L’utilisation d’un tel programme permet ainsi d’obtenir des données particulièrement précises. Celles-ci permettront de mettre à jour des corrélations entre plusieurs points qui n’étaient jusque là pas évidentes.

 

8 étapes pour un programme d’analytics RH réussi

 

Selon l’enquête de Deloitte, People analytics comes of (digital) age, la création d’un programme d’analytics RH réussi repose sur huit facteurs particulièrement importants.

 

  • Investir à un niveau supérieur. D’après le sondage du cabinet de conseil, la fonction analytics ne doit pas s’arrêter à une analyse technique. Elle doit fournir un support global. Les équipes IT et RH doivent ainsi être compétentes sur le projet.
  • Établir un leadership clair. L’analyse de Deloitte conclut aussi, qu’une seule équipe et un seul manager doivent être responsables du projet. Cette mise en place sera plus performante.
  • Prioriser les données fiables. La data permet de dévoiler une infinité de données. L’équipe chargée du projet doit donc veiller à utiliser des données cohérentes et toujours s’en assurer.
  • Comprendre que l’analyse est multidisciplinaire. La fonction de l’équipe chargée du projet va bien au-delà de l’analyse technique. Cette dernière n’est qu’une petite partie du programme analytics. La qualité des données récoltées ou la connaissance commerciale de l’équipe sont aussi primordiales.
  • Augmenter la maîtrise de l’analyse dans toute l’organisation. Pour mener à bien la stratégie analytics à l’échelle de l’entreprise, la formation des parties prenantes au projet est primordiale.
  • Développer une feuille de route. Celle-ci, d’une durée de deux à trois ans, crée une nouvelle fonction commerciale en plus d’une équipe technique au sein des ressources humaines.
  • Se concentrer sur les actions. Les découvertes faites grâce à la data sont importantes. Mais les actions qui en découlent le sont d’autant plus. L’équipe en charge du programme d’analytics RH doit être capable de traduire ces découvertes en actions performantes.
  • Intégrer les données RH, organisationnelles et externes. Le croisement des données est incontournable pour mener à bien un programme analytics RH performant.

 

Présenter les analyses de la data à l’entreprise

Après avoir recueilli de la data, l’équipe dédiée au projet doit présenter le résultat de ses analyses au reste de l’entreprise. La publication Harvard Business Review évoque ainsi le cadre LAMP. Celui-ci permet au management des ressources humaines de présenter au mieux ses résultats au reste des collaborateurs de l’entreprise.

 

Logique

Il faut articuler les liens entre le talent et la réussite de l’entreprise. Les principes et les conditions qui prédisent les comportements individuels et organisationnels ne doivent pas non plus être oubliés.

 

Analytics

Pour transformer les données en insights pertinents, il faut utiliser des outils et des principes appropriés. Par exemple, pour savoir si l’engagement des employés entraîne une meilleure performance au travail, une analyse au-delà de la corrélation est nécessaire. Peut-être que la performance élevée entraîne un plus fort engagement.

 

Mesures

Encore une fois, la qualité des nombres et indices calculés par les systèmes analytics doivent être précis et vérifiés. Sinon, les résultats seront inutilisables.

 

Processus

Pour communiquer ses données analytics au reste de l’entreprise, l’équipe en charge du projet devra choisir les bons canaux. Le timing et les techniques pour motiver les décideurs à passer à l’action doivent aussi être pensés en amont. Harvard Business Review indique par exemple que les rapports sur l’engagement des employés ont plus d’impact lorsqu’ils sont livrés lors de sessions de planification business. Pourtant, ceux-ci sont généralement livrés aussitôt l’analyse terminée.

 
 
Elsa Taillandier

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