Imaginez un monde où les entreprises peuvent anticiper toutes les évolutions de leurs besoins en personnel, en s'adaptant de manière transparente aux changements du marché, aux fluctuations économiques et aux événements mondiaux imprévus tels que les pandémies. C'est la réalité émergente dans le domaine de la planification des effectifs, grâce aux prouesses de l'analyse des données.
L'analyse des RH : Une nouvelle ère
Au-delà du recrutement, l'analyse des données RH joue un rôle central dans la gestion des talents, l'évaluation des performances et l'engagement des employés. En analysant les données RH, les entreprises peuvent identifier des modèles, prédire la rotation des employés et même prévoir les besoins futurs en matière de recrutement.
S'éloignant des méthodes traditionnelles telles que Delphi et la technique du groupe nominal (NGT), des organisations comme Google utilisent désormais des modèles d'apprentissage automatique pour élaborer des stratégies proactives. Le Tabular Workflow de Google, par exemple, est un pipeline complet conçu spécifiquement pour les tâches de prévision, qui aide à prendre des décisions éclairées et à planifier l'avenir.
Méthodes de collecte des données
L'analyse des ressources humaines et la prévision de la demande reposent sur une variété de sources de données :
- Rétroaction des employés : Les données d'enquête permettent d'obtenir des informations sur la satisfaction au travail et l'impact des politiques.
- Analyse des performances et des examens : Extraction de données à partir d'évaluations des performances pour informer la formation et le développement.
- Entretiens de sortie et suivi des présences : Analyse des départs et des modèles de travail en vue d'améliorer les politiques et de mesurer le bien-être.
- Données sur les tendances des emplois futurs : Incorporez les tendances de l'emploi, les données démographiques et les données sur les réserves de talents pour prédire les compétences.
- Analyse de la concurrence : Données d'analyse de la concurrence pour la culture et les avantages essentiels à l'attraction des talents.
L'outil d'enquête de Neeyamo propose des enquêtes personnalisables et multilingues pour un retour d'information et un engagement efficaces des employés. L'outil Rapports fournit des rapports interactifs et globaux sur les ressources humaines et la paie pour une vision stratégique de l'organisation.
Nettoyage et préparation des données
Dans le domaine de l'analyse des données, le vieil adage "garbage in, garbage out" est particulièrement vrai. Ce processus garantit que les valeurs manquantes sont prises en compte, que les doublons sont supprimés et que la cohérence des données est maintenue. Cette attention méticuleuse aux détails permet d'obtenir des données de haute qualité, prêtes à être analysées en profondeur et avec perspicacité.
On ne saurait trop insister sur l'importance de l'intégrité des données dans les logiciels d'analyse de l'IA pour la gestion des équipes. Des données propres et bien préparées améliorent la précision des modèles analytiques et rationalisent le processus d'extraction de modèles et de tendances significatifs.
Techniques de prévision de la main-d'œuvre
- L'analyse prédictive pour la gestion des salaires saisonniers :
Prenons un scénario hypothétique : en collaboration avec une société de gestion des ressources humaines, une entreprise du secteur de l'hôtellerie et de la restauration a cherché à remédier aux fluctuations saisonnières de la masse salariale. En recourant à l'analyse de régression et à la prévision de séries chronologiques, ils ont examiné les données salariales antérieures, les heures de travail des employés et les tendances en matière d'occupation des clients.
Cette analyse complète a conduit à un ajustement significatif de la masse salariale pendant les saisons de pointe. La mise en œuvre rapide d'une approche flexible de la dotation en personnel a permis d'adapter les effectifs à la demande saisonnière, d'optimiser les dépenses salariales et d'améliorer l'agilité de l'organisation.
Cette stratégie permet non seulement de rationaliser les dépenses salariales, mais aussi de garantir l'agilité de l'organisation, ce qui illustre les prouesses de l'entreprise de RH dans l'application de l'analyse prédictive pour transformer la gestion stratégique de la paie.
2. Le modèle de Markov pour une vision dynamique de la main-d'œuvre :
Dans un autre exemple, établissons un lien entre les rôles au sein d'une organisation informatique et les états (par exemple, développeur junior à chef de projet correspondant à l'état 1, à l'état 2 et ainsi de suite...). Le modèle de Markov s'appuie sur les données historiques de transition des rôles pour estimer la probabilité des changements de rôle au sein de l'organisation. Cette méthode génère une matrice qui prévoit la distribution des rôles pour la période à venir, ce qui permet d'identifier les lacunes potentielles en matière de compétences. Ces informations permettent de prendre des décisions éclairées en matière de formation et d'embauche, ce qui permet d'aligner plus étroitement la main-d'œuvre sur l'évolution des besoins de l'organisation.
Tirer parti de l'analyse prédictive : Trois exemples de réussite
- La dynamique d'équipe perspicace de Google : Le projet Aristote de Google visait à découvrir ce qui fait vraiment fonctionner les grandes équipes. L'analyse de riches données d'enquête a permis de faire des percées dans la compréhension d'une collaboration efficace au sein d'une équipe.
- Planification proactive de la main-d'œuvre chez Cisco : L'utilisation de l'analyse prédictive par Cisco n'est pas seulement intelligente, elle est stratégique. En intégrant les données du marché aux connaissances internes en matière de ressources humaines, ils prévoient et préparent habilement les besoins futurs en matière de compétences.
- La transition à distance sans heurts d'American Express : Lorsque le travail à distance est devenu la norme, American Express a opéré une transition en douceur grâce à l'analyse des données. En prévoyant les problèmes informatiques potentiels, l'entreprise a permis à ses employés de passer à l'action en toute sérénité.
L'intégration de l'analyse des données dans la planification des effectifs a ouvert une ère d'adaptabilité, de précision et de succès sans précédent. Elle permet aux organisations de décoder les subtilités de la dynamique d'équipe et de prévoir les besoins en matière de paie, en faisant de l'analyse des données le fondement des stratégies proactives.
C'est un monde où les organisations ne se contentent pas de naviguer dans l'incertitude, mais prospèrent au milieu d'elle, en maîtrisant l'art de prédire les changements de la main-d'œuvre, un aperçu à la fois.
Explorez le potentiel de l'analyse de la paie et des rapports avancés pour améliorer la planification de vos effectifs. Prenez contact avec nous sur notre page Contactez-nous ou écrivez-nous à irene.jones@neeyamo.com pour obtenir des solutions sur mesure qui vous mèneront au succès.
