Où en êtes-vous ?
McKinsey a développé dans cet article fondateur How to be great at people analytics la meilleure matrice pour vous situer :
Stade 1 : Poor data
Cela correspond aux entreprises qui n’ont pas de logiciels RH, n’ont pas de politique de gouvernance de données et disposent de données de mauvaise qualité.
Comment passer au stade 2 ?
Mettez en place des logiciels tels que des ATS pour le recrutement, des SIRH, des outils de performance, de formation, de suivi du climat social (eNPS) etc. Il faut avoir une approche de collection de données propre et organisée.
Stade 2 : Good data
À ce stade, vous êtes dans une logique data driven : vous avez identifié la nécessité de suivre plus précisément vos données cependant cela reste encore compliqué d’y accéder et de les analyser.
De ce qu’on observe chez Reflect, la majorité des entreprises type PME et ETI (de 0 à 5000 salariés) se situent à ce niveau. Le besoin et la motivation sont présents, mais avec des lacunes de processus et de reporting.
Comment passer au stade 3 ?
Pour passer de Good data à Strong data, il s’agit de mettre en place des solutions technologiques de reporting et d’analyse.
Deux solutions s’offrent à vous :
- Le faire en interne sur vos propres solutions (Excel ou des outils de Business Intelligence)
- Le confier à une solution spécialisée comme Reflect.
Stade 3 : Strong data
À ce stade, vos tableaux de bord et indicateurs sont fiables, accessibles, actionnables, automatisés et partageables.
Le partage est un enjeu car la sensibilité des données est un sujet complexe pour les RH. Dans une logique data driven à cette étape, il s’agit de partager à vos parties prenantes (dirigeants, CSE, salariés, investisseurs etc) les indicateurs de leur périmètre respectifs.
Comment passer au stade 4 ?
Quand vous maîtrisez le reporting descriptif et automatisé, vous pouvez développer de l’advanced-analytics.
Stade 4 : Advanced-analytics
Il s’agit d’entreprises qui utilisent des méthodes de data science et de statistiques assez poussées pour comprendre des phénomènes complexes et faire des recommandations.
Cette approche est quasiment réservée pour les entreprises de plus de 10k salariés. Sinon les calculs seront faits sur des échantillons de données trop faibles et cela pourrait fausser les résultats.
Comment passer au stade 5 ? Difficile.
Stade 5 : Reliable predictions
Jusqu'à présent, aucun expert de McKinsey n'a rencontré une équipe qui a franchi cette dernière étape avec un succès complet. Il s’agit de Big data, de machine learning ou de prédictions.
Plus précisément, c'est l'analyse extrêmement fine de données massives. Le but étant de recommander des actions très précises.
Exemple : il faut augmenter Paul de 1200 €, le transférer dans le département Commercial sous la responsabilité de Caroline Jean, sinon il risque de quitter l’entreprise dans 8 mois.
Reflect, un outil d'aide à la décision
Avec Reflect, vous aurez accès en quelques clics à toutes les informations nécessaires au suivi de vos indicateurs RH.
Grâce au dashboard "Employés" accédez à un état des lieux précis de vos effectifs.
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