CONFIDENTIEL DE L'ENTREPRISE. NE PAS DIVULGUER.
Les RH en chiffres
Le groupe PNC Financial Services a apporté l'automatisation et l'analyse aux ressources humaines. JMP® les aide à évaluer la réussite interne, à accroître l'équité, à améliorer les performances et à réduire le roulement du personnel.
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Défi : Dans un effort pour réduire la subjectivité dans les décisions du personnel, PNC adopte une approche non traditionnelle des ressources humaines (RH) : embrasser l'analyse et l'automatisation. Lorsque les premières analyses comparatives ont suggéré le véritable potentiel de l'analyse des ressources humaines, la direction de PNC a cherché une solution plus durable et plus rentable pour remplacer les sociétés de conseil tierces auxquelles ils avaient auparavant externalisé l'analyse. Mais apporter l'analyse en interne nécessitait un outil plus puissant qu'Excel.
Solution : Le logiciel de découverte statistique JMP® offre des fonctionnalités étendues avec un workflow d'analyse complet qui aide les analystes RH de PNC à traiter et à tirer des informations des données internes du marché du travail. En plus des solutions de gestion de données du logiciel, sa plate-forme de visualisation de données interactive Graph Builder a été particulièrement utile pour trouver des modèles dans les données et communiquer les résultats qui éclairent les décisions stratégiques du personnel. Avec JMP, les analystes RH s'assurent que la rémunération est basée sur des notes de performance et de gestion des risques, et non sur des facteurs de confusion tels que le sexe, la race ou l'âge.
Résultats : L'approche analytique de PNC en matière de RH a aidé l'entreprise à améliorer les indicateurs de performance, à accroître l'équité et à réduire le roulement du personnel. Et, déclare Jay Wilkinson, directeur des mesures et analyses des ressources humaines de PNC et vice-président principal, JMP a été un facteur clé de ces succès, en plus de réduire le budget d'externalisation de l'équipe : « Les cabinets de conseil nous facturaient 250 000 $ pour effectuer le type d'analyse que nous pouvons maintenant faire mieux, ou tout aussi bien, avec JMP. Nous avons apporté [le travail] en interne parce que nous savions que JMP pouvait le faire – et cela ne prend pas beaucoup de temps.
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Les ressources humaines (RH) et l'analyse ne sont peut-être pas un jumelage traditionnel, mais à mesure que la technologie s'intègre de plus en plus dans tous les aspects de l'entreprise, les deux domaines fusionnent vers un mariage productif mais inattendu. « Nous vivons dans un monde très complexe et les RH ne font pas exception », déclare Jay Wilkinson, vice-président principal et directeur des mesures et de l'analyse des RH au PNC Financial Services Group. Alors que les départements des ressources humaines collectent depuis longtemps des données sur les performances des employés et les structures d'incitation, explique-t-il, ils ont largement échoué à voir ces données pour l'actif qu'il est. Mais PNC adopte une approche alternative.
« Nous travaillons dans le langage de notre cœur de métier qui, en tant que banque, est la métrique financière – les données », déclare Wilkinson. « En conséquence, nous contribuons à offrir un succès phénoménal aux talents qui comprend une représentation croissante. » Se tourner vers les données pour faire émerger des informations plutôt que de s'appuyer sur des indicateurs de performance subjectifs, dit-il, rend l'ensemble de l'entreprise RH plus objective et, en fin de compte, stimule l'équité et la satisfaction au travail à tous les niveaux. Les approches basées sur les données pour la prise de décision concernant le personnel aident désormais à déterminer le salaire de base des employés, à rectifier les écarts historiques de rémunération, à récompenser les performances exceptionnelles et à identifier, comprendre et même prévoir les problèmes de rétention du personnel.
Les efforts de la division RH pour adopter l'analytique ne sont pas passés inaperçus, même dans un géant des services financiers comme PNC, aujourd'hui l'une des plus grandes banques des États-Unis. L'analyse statistique, dit Wilkinson, confère à son équipe une crédibilité lorsqu'elle rend compte à la direction de l'entreprise en utilisant des faits et des preuves pour avoir des discussions basées sur les talents. Cette confiance et les succès quantifiables que l'équipe a mis en place se traduisent par une croissance accélérée des RH.
L'analyse exploratoire dans Graph Builder permet d'identifier et de résoudre les problèmes d'exactitude des données
Bien que l'automatisation et l'analyse des ressources humaines ne soient pas tout à fait sans précédent, la plupart des meilleurs exemples à ce jour proviennent d'études universitaires sur les marchés du travail internes. Ainsi, lorsque Wilkinson s'est lancé pour la première fois dans sa croisade pour insuffler à la division RH de PNC une pensée analytique, il n'avait, au mieux, que peu de modèles antérieurs sur lesquels s'inspirer. Dans l'attente que son équipe examinerait des données catégoriques, continues et textuelles, dit Wilkinson, le groupe avait besoin d'une plate-forme à la fois plus statistique et plus visuelle que les outils disponibles. Ils se sont donc tournés vers le logiciel de découverte statistique JMP®.
« JMP prend en charge notre analyse de tous ces types de données, du texte d'évaluation des performances aux e-mails sur la diversité en passant par les données sur les salaires », explique-t-il. « Et ce qui est également bien, c'est que dans JMP, nous pouvons lier les données RH aux données commerciales comme les ventes. JMP est juste un très bon outil, et il est également facile à utiliser.
Conçu pour contenir un flux de travail analytique complet de bout en bout - au sein d'une plate-forme sans code ou sans code - JMP résout une série de problèmes de données, de l'accès et de la préparation à l'analyse et au reporting. Cette variété est essentielle dans un environnement RH où, selon Wilkinson, la gestion d'ensembles de données désordonnés est peut-être le plus gros obstacle.
Lorsque les données RH sont ajoutées ou modifiées par des contributeurs individuels, les analystes peuvent ne pas être en mesure de démêler les changements significatifs des erreurs de saisie de données non intentionnelles. L'équipe de Wilkinson doit donc enquêter sur toute variation ou biais avant de commencer une analyse robuste. Avec sa plate-forme de visualisation interactive, Graph Builder, JMP aide à décomposer la complexité des problèmes de données grâce à l'exploration des données et à l'analyse des valeurs aberrantes.
« Si vous considérez toutes les étapes d'exploration de données, la première consiste toujours à saisir vos données et à y penser visuellement », explique Wilkinson. « Assurez-vous de bien comprendre les distributions. Y a-t-il des valeurs aberrantes ? A quoi ressemblent les données réelles ? Ne sautez jamais, jamais cette étape. Lorsque des valeurs aberrantes apparaissent, ajoute-t-il, elles peuvent être étudiées et corrigées avant qu'elles ne faussent les résultats.
Une fois les données nettoyées et préparées pour l'analyse, Graph Builder permet à Wilkinson et à son équipe d'expérimenter et d'explorer, générant des informations toujours plus nuancées sur les principaux problèmes RH. Par exemple, explique-t-il, l'équipe peut non seulement demander s'il y a un problème de roulement, mais aussi quelle population d'employés change, quel type de roulement ils observent et comment les tendances du roulement ont changé au cours des dernières semaines ou des derniers mois. La simplicité du glisser-déposer de Graph Builder encourage la créativité et l'examen d'une question sous différents angles. « Ce qui est bien avec JMP, c'est que nous pouvons utiliser des images, des graphiques et des tableaux pour décomposer les données et raconter une histoire », explique Wilkinson.
Text Explorer déverrouille des informations commerciales clés à partir de données textuelles d'examen des performances auparavant sous-utilisées
Les divisions RH collectent des quantités incroyables de données non structurées tout au long de l'année sous la forme d'évaluations de performance. Dans de nombreuses entreprises, ces informations sont historiquement restées inutilisées, car elles prennent beaucoup trop de temps et de main-d'œuvre pour exploiter une valeur commerciale significative à partir de données textuelles à grande échelle. De plus, une approche manuelle non guidée pourrait introduire un biais dans les données de performance, ce qui rendrait toute information inutile. Mais JMP change ce calcul.
La plate-forme Text Explorer du logiciel, par exemple, crée des tableaux de fréquences et des nuages de mots qui aident à évaluer les données non structurées - un outil idéal pour analyser le texte de réponse libre des évaluations de performances. Wilkinson explique comment son équipe a commencé à utiliser Text Explorer pour extraire des informations d'une manière plus reproductible et statistiquement solide. Et la valeur est claire : « Lorsque nous aidons à améliorer la productivité ou à réduire le chiffre d'affaires, ce sont des multiples importants sur nos investissements », dit-il. « Nous utilisons JMP pour l'analyse de la productivité et de la rétention, et nous avons également commencé à l'associer à certaines des analyses de réseaux sociaux que nous effectuons. Ceux-ci ont tous un très bon retour sur investissement pour l'entreprise.
Après avoir travaillé en étroite collaboration avec le personnel technique de JMP pour identifier et valider de nouvelles façons d'appliquer l'analyse de texte dans le cadre des RH, Wilkinson a déclaré qu'il prévoyait d'étendre l'utilisation des données non structurées par l'entreprise à l'avenir. Pour accélérer l'impact, il a récemment pris la décision de passer à JMP Pro pour ses capacités d'analyse de texte plus robustes.
Une stratégie basée sur les données aligne les plans d'incitation avec les notes de performance et de gestion des risques
Mais le text mining n'est que la pointe de l'iceberg. Wilkinson explique que l'analyse continue des données sur les salaires et les primes aide à définir une approche stratégique pour l'un des défis RH les plus complexes de l'entreprise : déterminer la rémunération des employés et s'assurer que les salaires sont répartis équitablement. Les plans incitatifs annuels discrétionnaires sont conçus pour augmenter la productivité et, explique-t-il, devraient en théorie être alignés sur les cotes de performance et de gestion des risques, bien que la relation entre les deux ait toujours été difficile à mesurer de manière quantitative.
Une fois que Wilkinson et ses collègues ont commencé à utiliser JMP, cependant, ils ont pu visualiser les répartitions salariales pour chaque niveau de performance afin de s'assurer que les moyens étaient différents. Ils ont également segmenté les données en fonction de diverses variables de performance et démographiques, telles que le titre du poste et le niveau de carrière, pour garantir que la même relation se vérifie dans chaque catégorie. De manière écrasante, dit-il, l'équipe a constaté que des niveaux de performance plus élevés conduisaient en fait à une rémunération plus élevée - un indicateur qui peut être surveillé pour valider l'équité des pratiques RH au fil du temps.
Ces résultats sont également essentiels pour la documentation que le ministère est tenu de fournir aux autorités de réglementation telles que la Commission pour l'égalité des chances dans l'emploi (EEOC), qui exige l'examen des données et la validation des structures de rémunération équitables. Wilkinson explique comment, avec les sorties JMP, son équipe a pu facilement rendre compte de la conformité de PNC aux régulateurs comme l'EEOC, qui accorde une grande importance aux approches statistiques solides. « C'est une approche très factuelle d'avoir un livrable concis avec une très bonne carte et des visuels viscéraux pour montrer aux régulateurs [la relation rémunération/performance] », ajoute-t-il.
Avec JMP, PNC a éliminé les intermédiaires et réduit les coûts en intégrant l'analyse en interne
En plus d'apporter plus de valeur immatérielle - comme la fidélisation des employés et une plus grande représentation - à PNC, Wilkinson dit que fournir JMP à son équipe RH a également contribué à réduire les dépenses de la division sur les contrats externes. Alors qu'auparavant, la division RH sous-traitait une grande partie de ses analyses à des sociétés de conseil externes, explique-t-il, JMP permet plutôt d'apporter l'analyse en interne. Cette décision a porté ses fruits, en réduisant les coûts et en renforçant l'accent mis par les RH sur les solutions basées sur les données.
« Les cabinets de conseil nous facturaient 250 000 $ pour effectuer le type d'analyse que nous pouvons maintenant faire aussi bien, voire mieux, avec JMP », dit-il. « Nous avons apporté [le travail] en interne parce que nous savions que JMP pouvait le faire – et cela ne prend pas beaucoup de temps. »
L'interface conviviale du logiciel, associée à des ressources d'apprentissage largement disponibles, en fait une alternative facile pour une équipe qui manquait d'expertise statistique préalable. Même les utilisateurs qui n'utilisent pas régulièrement JMP bénéficient des visualisations dynamiques qu'il offre. Wilkinson et son équipe utilisent cette histoire visuelle pour présenter les résultats aux parties prenantes. "[Les cadres] ne sont pas aussi intéressés à entrer dans les chiffres - ils veulent une image", déclare Wilkinson, ajoutant que PNC bénéficie d'un outil qui transforme les données brutes en informations digestibles. JMP uniformise les règles du jeu pour que tout le monde dans la salle prenne ensemble des décisions basées sur les données, et cette vitesse et cette visibilité peuvent être très puissantes pour combler le fossé entre les analystes de données et la direction.
« Chez PNC, notre groupe RH consiste à travailler au service pour développer les talents et aider nos entreprises à atteindre leurs résultats commerciaux », conclut Wilkinson. « Qu'il s'agisse de talent, de diversité, de recrutement, tout cela est possible avec des preuves et des faits. C'est ce que nous essayons de faire chez PNC.
