Avant de devenir Big, les Rh doivent devenir Data - Photo Jean-Baptiste Audrerie - Toute reproduction interdite sans autorisation - 2015
Avant de devenir Big, les Rh doivent devenir Data - Photo Jean-Baptiste Audrerie - Toute reproduction interdite sans autorisation - 2015

Lors d’un live tweeting à #TruMontreal et #rmsconf Paris, j’ai résumé deux ateliers de discussion sur le Big Data avec cette formule : Avant de devenir BIG, les recruteurs doivent devenir DATA.

En animant l’entrevue avec Jean-Paul Isson, VP Monster, à la 3éme édition de #TruMontréal, nous avons confirmé avec l’assemblée que le Big Data n’est pas une mode mais bien un palier de maturation logique de nos organisations numériques. Nous produisons des données numériques. Utilisons-les !

Avant le Big Data, il y a la donnée. Puis l’analytique.

Niveau 1 : Data-Réceptif

Les RH sont culturellement peu « technos » et peu « financiers ». L’humain, le texte de loi ou la procédure administrative sont bien plus dans leurs registres traditionnels. Quand les tableaux de bord existent, ils font un retour tardif sur le passé. On se mesure ainsi peu souvent et rarement en temps réel. C’est l’art des relations ou de l’administration mais rarement la science qui prime dans les valeurs RH.

Pourtant, prévoir le temps qu’il fera dans une semaine, trouver le chemin le plus optimal dans le trafic ou encore estimer avec précision les ventes avec les données saisonnières est déjà bien possible dans de nombreuses autres disciplines.

Commencez petit, voyez grand !

  • Informer les activités et les décisions RH avec une série d’indicateurs et des tableaux de bord,
  • Recenser les données et les bases de données (ATS, TMS, Paye & Rémunération, Santé & Sécurité, Bien-être, Performance, Promotion, Formation, Carrière, Satisfaction, etc.).
  • Cumuler des données historiques pour mieux évaluer les variations de l’activité, des talents et de la main d’œuvre.
  • Commencer par des calculs simples de moyenne, d’analyse d’écart moyen, de variance avec des cartes et des graphiques de données commentées.
  • Reconnaître un pattern comportemental de vos séries de données et de vos indicateurs aide à préparer l’avenir immédiat et à corriger la situation.

Avec le Big Data, que la force du prédictif soit avec toi !

Niveau 2 : Data-Proactif

La capacité à anticiper, c’est gérer. C’est considérer les risques et lire à travers les lignes ou les indices en apparence éloignés. Trop souvent réduits à l’opérationnel « Il me faut un nouveau comptable pour le début du mois, lundi prochain ! », les RH doivent passer de réactifs à proactifs.

Après avoir collecté vos données, il faut prouver votre valeur ajoutée et s’améliorer.

  • Estimer rigoureusement les besoins en main d’œuvre en emplois, en compétences et en développement organisationnel (formation, engagement, gestion du changement, performance).
  • Cibler les comportements favorisant l’inclusion dans l’équipe ou l’organisation, la performance et l’engagement.
  • Comprendre le pourquoi de certains changements et questionner certains variables explicatives.
  • Scénariser des décisions pour mesurer l’impact sur plusieurs autres variables et éviter les pièges du « Trop, trop peu, trop tôt, trop tard« .
  • Se fixer des seuils d’alertes quand un indicateur entre dans une zone éloignée de l’optimum ou de la normale.

Avec le Big Data, le pouvoir d’influence prend son essor.

Niveau 3 : Data-Stratégique

Les RH sont bousculées de toutes parts. Les Opérations et le Management prennent en charge la gestion opérationnelle des talents et des employés. Le Marketing prend la visibilité digitale et l’attractivité de l’organisation. Les TI prennent les SIRH. La Finance prend la paye et les avantage sociaux. Les fournisseurs sous-traitants prennent certaines spécialités selon la taille et la configuration de l’organisation. Pour retrouver de l’influence, les RH peuvent rehausser leur leadership.

Après avoir capturé les données, il faut les utiliser stratégiquement !

  • Visualiser les données, c’est plus parlant autour d’une table de direction ou dans les réunions opérationnelles.
  • Réduire les temps de réponse sur des dossiers brûlants en ayant des flux de données et des bases de données qui se parlent.
  • Parler « Affaires » en apportant aux gestionnaires des faits, des chiffres en lien avec les opérations et les finances.
  • Démontrer le Retour Sur Investissement (ROI). Cela peut se faire avec des indicateurs quantitatifs et qualitatifs.
  • Mesurer le facteur « Avant/Après«  pour donner du crédit aux initiatives RH.
  • Modéliser certains effets d’une politique ou d’une pratique sur une variable clé du plan d’affaire. L’enrichir au fur et à mesure des décisions et des effets observés permettra d’affiner les décisions et les
  • Communiquer sur les données, indicateurs simples ou composés quand ils permettent de faire porter l’attention sur une variable clé ou créer un alignement d’équipe sur un avantage compétitif majeur pour l’organisation.
  • Communiquer avec des chiffres, des seuils et des indices sensibilise, met en garde ou en alerte toute la chaine décisionnelle et instaure une culture d’analyse et d’amélioration continue.

 

3 COMMENTAIRES

  1. […] 11- Attirer malin, attirer avec l’analytique et le prédictif : L’arsenal numérique pour communiquer la marque employeur et gérer les candidats est immense. Il génère beaucoup de données. Que l’on ai un simple fichier Excel ou un entrepôt de données, analyser les données de l’attractivité devient essentiel pour ajuster les initiatives, les processus, les messages et prendre les bonnes décisions. Connaître le bassin de talents, les facteurs d’attraction et les facteurs d’abandon en cours de processus est le début d’une « Intelligence candidats ». Voir article sur le recrutement prédictif. […]

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