Comment utiliser la data RH pour attirer et fidéliser ?

Les différents types d’exploitation de la donnée RH

Avant de plonger au cœur de la data RH, prenons le temps de découvrir ses différents types d’exploitation.

Il existe 4 types de d’exploitation de la donnée :

• descriptive : donner une photographie d’une situation ;
• analytique : permettre de comprendre les causes ;
• prédictive : créer des prédictions à partir d’hypothèses ;
• prescriptive : proposer des recommandations concrètes pour une situation donnée.

L’exploitation de la donnée RH peut vous permettre de mieux répondre à vos enjeux d’attraction et de fidélisation des talents ainsi que d’engagement collaborateurs. En effet, une meilleure compréhension de l’origine des tensions au sein de l’entreprise et de leur impact sur les collaborateurs les plus stables est essentiel. Cela permet de réduire le taux de départs et s’assurer que des mesures sont prises à temps pour les collaborateurs dits « à risque ».

Les 2 derniers types d’analyse sont ceux qui nous intéresseront le plus dans cet article en termes d’innovations RH.

Mesurer l’engagement des salariés grâce à la data RH de façon innovante

Six paramètres permettent de chiffrer l’engagement des salariés au sein d’une entreprise. L’innovation réside dans la manière dont les données sont collectées, mais surtout exploitées.

1. Le score de promoteur net des employés qui répond à la question : « Quelle est la probabilité que vous recommandiez cette entreprise comme un endroit où il fait bon travailler ? »
2. Le turnover volontaire des employés, qui se concentre sur les départs à l’initiative des employés
3. Le taux de satisfaction des clients (CSAT) recueillis par le biais de sondages formels de satisfaction des clients, ou de manière plus informelle par le biais de conversations ou de retours d’informations
4. La productivité des employés
5. Le taux d’absentéisme des employés
6. Le score de satisfaction des employés

Des dispositifs variés permettent de mesurer l’engagement des collaborateurs : baromètres d’engagement, sondages, entretiens RH réguliers et enquêtes sociales annuelles, telles que celle de Great Place To Work, …

Scott Judd, responsable de l’analyse du personnel chez Facebook, a coécrit un article éclairant sur les sondages auprès des employés. « Employee Surveys Are Still One of the Best Ways to Measure Engagement », il affirme que les sondages auprès des employés demeurent une pratique à « haut rendement » pour les RH.

Aujourd’hui, au lieu d’espacer la fréquence des sondages, de nombreuses entreprises se tournent vers les sondages en continu. Cette méthode consiste à recueillir les commentaires des employés en ne posant qu’une seule question sur une base régulière, ce qu’on appelle le « sondage éclair ». La plupart des sondages éclair fonctionnent en posant une question par jour. Il faut une minute pour y répondre afin que vos employés ne se sentent pas accablés par la tâche.

L’objectif est de recueillir les commentaires et de respecter l’espace et le temps des employés en permanence. Plus besoin de déranger les employés avec de longs questionnaires.

Certaines entreprises préfèrent lancer des questionnaires juste après les « moments forts RH » tels que les revues salariales, les entretiens annuels… qui ont souvent un impact direct sur l’engagement des salariés. Les réponses aux questionnaires sont ainsi plus nombreuses.

Booster l’attractivité et l’engagement des salariés grâce à la data science

L’univers des big data transforme en profondeur le marché du travail et les différents métiers déjà existants. Dans les ressources humaines, l’analyse de données pour confirmer des tendances passées existe depuis plusieurs années. Ce qui l’est moins, mais qui commence à émerger, c’est l’utilisation de la data pour construire des stratégies RH.

L’analyse de données des dispositifs de mesure d’engagement des salariés est une première clé d’entrée. Les résultats sont consolidés en temps réels et accessibles par les managers et les RH. Les questionnaires d’engagement mesurent les ressentis des équipes et les transforment en actions concrètes qui améliorent durablement la QVT.

Applicable dans une grande variété de secteurs, l’analyse prédictive des données en ressources humaines peut notamment intervenir pour :

Améliorer le recrutement

Un profil adapté au besoin d’un poste est plus impliqué, fidèle et a un impact direct sur le taux de roulement. Par exemple, elle peut aussi analyser les CV, reconnaître la fréquence à laquelle une personne change d’emploi et calculer la probabilité qu’elle en change à nouveau. La science des données peut également comprendre les types de cheminements de carrière que les candidats sont susceptibles de suivre en analysant les trajectoires de carrière sur des millions de points de données différents afin de repérer les tendances.

Optimiser les performances

Optimiser les performances organisationnelles et par la même occasion, anticiper les phénomènes de démotivation ou facteurs d’échecs.
Anticiper les départs prévisibles (ex. retraite, maternité, etc.) et également statistiques (ex. données démographiques ou tendances dégagées par secteur d’affaire, lieu etc.).

Assurer le développement de l’entreprise

Assurer le bon développement de l’entreprise avec une meilleure prise de décisions : contribuer à rendre l’entreprise plus attractive et agir sur la satisfaction des salariés.

Évaluer le niveau de compétence

Évaluer le niveau de compétence des employés et anticiper le développement de compétences : un collaborateur qui a une meilleure confiance en son capital personnel et qui monte en compétences à de plus grandes chances de rester dans l’entreprise.

Anticiper les moments de démotivation

En se rapportant à leur productivité et aux objectifs, anticiper les moments de démotivation des collaborateurs.

L’analyse des données RH permet également d’évaluer les compétences présentes dans l’entreprise pour valoriser la mobilité interne. La data RH va s’appuyer sur le matching métiers-compétences qui va comparer les profils des collaborateurs de l’entreprise avec les postes vacants ou les postes à venir.

Tous ces secteurs d’analyse facilitent l’identification des sujets qui motivent ou démotivent les salariés. La véritable valeur de ces études réside surtout dans la discussion qu’elles suscitent et les actions concrètes qui en découlent.

Les employés sont plus attachés à une entreprise qui leur permet d’évoluer et leur propose des changements. Cela participe aussi à la satisfaction des salariés et au bien-être au travail, entraînant une dynamique positive.

Quels sont les défis rencontrés par la data RH pour l’amélioration de l’engagement des employés ?

De nombreux SIRH permettent d’ores et déjà d’utiliser les données RH grâce au système de Machine Learning et d’en ressortir une analyse prédictive des tendances RH.

L’usage des données quantitatives comme l’âge, une note de performance, un taux d’absentéisme est plutôt simple et objectif. La difficulté peut résider dans l’interprétation des données qualitatives, comme les entretiens annuels par exemple. Pourtant, il est essentiel de tirer le meilleur des données personnelles afin de recruter les talents adéquats, mais également de les satisfaire pour garantir leur productivité…

Ces données RH peuvent être riches en informations, mais elles sont également subjectives et peuvent varier d’un individu à l’autre. L’analyse de ces données nécessite souvent des compétences pour extraire des tendances significatives et des informations exploitables. Les équipes RH doivent donc être formées à l’utilisation de ces outils pour tirer pleinement parti des données qualitatives.

Cependant, avec les bons outils, les compétences adéquates et une approche personnalisée, les entreprises peuvent surmonter ces défis et exploiter pleinement le potentiel des données RH pour créer un environnement de travail plus engageant et productif pour leurs collaborateurs.

Conclusion

En conclusion, la data RH représente une opportunité considérable pour les entreprises désireuses de rester compétitives dans un monde en constante évolution. En explorant les différents types d’exploitation de la donnée RH, nous avons pu entrevoir comment ces innovations RH peuvent améliorer la gestion des talents, l’engagement des collaborateurs et la satisfaction au travail.

L’adoption de méthodes innovantes ouvre de nouvelles perspectives pour les ressources humaines. Ces approches permettent non seulement d’anticiper les besoins de l’entreprise en matière de talents, mais aussi de créer un environnement où les employés se sentent écoutés, valorisés et encouragés à évoluer.

Cependant, il est important de reconnaître que la data RH n’est pas sans défis… L’interprétation des données qualitatives nécessite un accompagnement adéquat et personnalisé. Chez SQORUS, nos équipes pluridisciplinaires en Conseil RH & Data se mettent à votre service afin de vous accompagner au mieux dans l’exploitation de vos données RH. N’hésitez pas à nous contacter si vous avez un cas d’usage que vous souhaiteriez tester dans le cadre du LAB SQORUS.

Le présent article s’inscrit dans une série d’articles dédiés à l’innovation RH qui représentent le fruit d’un travail de recherche, d’analyse et de réflexion des équipes du LAB SQORUS.

SOURCES

• Supermood, Livre blanc – mesurer et développer l’engagement collaborateur
• https://www.gartner.com/smarterwithgartner/9-work-trends-that-hr-leaders-cant-ignore-in-2021 
• Blog Esmoz
• Applauz, 8 meilleures pratiques pour mesurer et améliorer la mobilisation
• https://www.digora.com/fr/blog/bien-utiliser-la-data-rh-pour-booster-lengagement-des-collaborateurs 
• https://www.groupe-partnaire.com/fr/engagement-salaries/ 
• SWILE, le dico de l’engagement
• https://www.forrester.com/blogs/previsions-tendances-2022-experience-collaborateur-fr/ 
• https://troops.fr/blog/mon-agence-et-mes-candidats/la-gestion-predictive-des-rh
• https://www.talend.com/fr/resources/analyse-prescriptive/