In molte imprese il reporting delle risorse umane non va oltre la sintesi dei dati operativi e manca di qualsiasi componente previsionale e di data analytics. A frenare la crescita dello strategic reporting HR sono quattro fattori: l’accuratezza del dato, la scelta dei report, il “linguaggio” degli indicatori e l’identificazione dei dati su cui focalizzarsi.
Il problema dell’accuratezza del dato è inevitabile. Centinaia di dipendenti che immettono migliaia di informazioni in modalità self-service non potranno mai generare un database del tutto accurato. Questo non è un buon motivo per non usarlo, anzi le analisi su quei dati aiuteranno a evidenziare e correggere gli errori.
È frequente che i dipartimenti HR producano report operativi con informazioni di sintesi, banalmente perché è ciò che viene chiesto dal management. L’aggregazione dei dati però può nascondere fenomeni importanti che non si evidenziano se non con analisi segmentate. Il turnover, ad esempio, può restare complessivamente stabile ma avere al suo interno dinamiche diverse per gruppi di dipendenti. Solo generando report “esplorativi”, che magari la dirigenza nemmeno ha richiesto, si arriva a estrarre informazioni non immediatamente evidenti che hanno un valore elevato per le decisioni strategiche.
C’è poi un problema di “linguaggio”: le risorse umane vorrebbero contribuire a una visione di business ma hanno storicamente metriche diverse. La cosa più semplice è adottare le business metrics: se ad esempio l’indicatore chiave è il volume di vendita, bisogna cercare di collegare le metriche HR alle vendite. I dati probabilmente ci sono già, basta esplorare le possibili correlazioni fra loro e scoprire, ad esempio, che i punti vendita i cui addetti hanno determinati percorsi di training portano più business.
Certo bisogna intuire la direzione da seguire nelle analisi “esplorative” che vanno oltre quelle tradizionali, operative. Non è qualcosa che si impara nei corsi ma dall’esperienza. Per questo gli analisti HR dovrebbero incontrarsi spesso e fare una sorta di brainstorming di gruppo, identificando le metriche e le correlazioni che considerano di maggiore interesse ed eseguendo su di esse analisi di test. Questo porta a investigare elementi che possono effettivamente avere un significato per il business, ma anche a condividere conoscenze e a creare una cultura di gruppo sul valore degli analytics.
Margherita Scalfi
Presales Specialist
