Pour la quatrième année consécutive, le principal défi commercial mondial est le capital humain. Cependant, pour de nombreux professionnels des RH, cela n’est pas une surprise : la guerre des talents est plus intense chaque jour. Parallèlement, le Big Data a commencé à jouer un rôle important dans la gestion des ressources humaines et des talents. Un outil stratégique appelé analyse prédictive est maintenant utilisé dans les ressources humaines. Les organisations peuvent l’utiliser pour comprendre et prévoir toutes sortes d’éléments. L’expert en gestion des talents, John Boudreau, a partagé ses connaissances sur le rôle de l’analyse prédictive dans l’optimisation des décisions concernant les talents dans un monde complexe.
Analyses Prédictives – Qu’est-ce que c’est ? Pourquoi est-ce important ?
L’analyse prédictive est la branche de l’analyse avancée qui est utilisée pour faire des prédictions sur les événements futurs. Elle utilise de nombreuses techniques, comme l’exploration de données, la modélisation de statistiques, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour analyser les données actuelles et faire des prévisions sur l’avenir. Des prévisions précises sont le pilier de l’efficacité des salariés et de la productivité dans les entreprises. Par exemple, en étant en mesure de prévoir combien d’employés sont susceptibles de quitter l’entreprise, on peut planifier le nombre de nouveaux collaborateurs à embaucher en conséquence. De meilleures prévisions facilitent donc la gestion future des collaborateurs. Plus l’analyse est précise, plus on peut faire des économies.
3 façons pour que l’analyse prédictive soit utile :
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Analyse de la fidélisation des salariés et du risque d’attrition :
Le fait de savoir quelle catégorie de salariés est plus susceptibles de quitter l’entreprise est une information essentielle pour prédire avec exactitude les risques d’attrition des autres collaborateurs. Un programme d’analyse prédictive permettrait d’obtenir ces informations, en tenant compte de facteurs comme les données démographiques, le niveau de rémunération, le rendement, l’assiduité et des centaines d’autres éléments variables d’attrition. En recoupant ces données avec des éléments comme les tendances historiques, on détermine quels indicateurs sont les plus pertinents. L’automatisation de l’étude de ces statistiques peut permettre aux entreprises de savoir quel profil de candidat est le plus susceptible d’avoir un turn over élevé. Cela signifie que l’entreprise peut adapter sa stratégie de recrutement en réduisant, entre autres, le temps d’embauche et les coûts.
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Évaluation du potentiel de leadership:
Les grands leaders sont ce qui distingue les organisations moyennes des grandes. Il est avantageux pour toute entreprise de pouvoir prédire quelles nouvelles recrues, en fonction de leur profil, ont du potentiel. En effet, trouver les bons talents, les former et les fidéliser pour créer la prochaine génération de grands leaders est l’un des principaux défis des ressources humaines et du recrutement. Il existe différentes stratégies pour former ces talents et développer le leadership : l’expérience, la montée en compétences, … – malheureusement, il est financièrement difficile pour toutes les organisations de fournir à chaque collaborateur de telles opportunités. L’analyse des talents aide l’entreprise à repérer les collaborateurs ayant un profil adapté à un poste de direction, notamment en étudiant les caractéristiques communes des leaders, qu’il s’agisse de diplômes d’études, de carrière professionnelle ou du niveau d’engagement. Le traitement de l’information permet de repérer les futurs leaders, et permet à l’organisation de prendre des décisions basées sur des données réelles, provenant de son propre environnement.
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Analyse de la qualité du recrutement :
Le marché de l’emploi est extrêmement concurrentiel. Il est impératif de recruter des salariés de bon niveau, et rapidement. Les études de Bersin par Deloitte montrent que les meilleurs candidats ne restent disponibles sur le marché du travail que 10 jours, alors que le processus de recrutement moyen dure environ 52 jours. Cela met une pression aux recruteurs pour agir rapidement, sacrifiant souvent la qualité de leur recrutement. Cela peut nuire au taux d’engagement des salariés, augmenter les coûts du recrutement et réduire la productivité globale. L’analyse de la qualité des recrutements permet de cerner les rôles clés au sein des organisations et de formuler des hypothèses sur les raisons pour lesquelles certaines nouvelles recrues sont plus performantes que d’autres. En examinant les évaluations de rendement, les données démographiques, les résultats du sondage et d’autres facteurs, l’analyse de la qualité des recrutements peut mettre en avant les profils les plus adaptés à chaque entreprise.
Il est important de se rappeler que, quelle que soit son efficacité, l’analyse prédictive ne remplacera pas la compétence humaine. Elle peut toutefois vous donner les idées clés pour prendre la décision la plus optimale en fonction des données provenant de votre organisation. Cependant, c’est le pouvoir du Big Data RH : accroître l’efficacité du recruteur en fonction des faits et prédire précisément quel profil est susceptible de mieux réussir dans un rôle donné. Vous permettrez à votre équipe de recrutement de se concentrer sur les meilleurs candidats. Cela permet un meilleur rendement de l’investissement : obtenir les bonnes personnes dans les bons rôles de la façon la plus efficace.
