RISERVATO AZIENDALE. NON DIVULGARE.
Risorse umane in numeri
Il PNC Financial Services Group ha portato l'automazione e l'analisi alle risorse umane. JMP® li aiuta a valutare il successo interno, ad aumentare l'equità, a migliorare le prestazioni e a ridurre il turnover dei dipendenti.
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Sfida : Nel tentativo di ridurre la soggettività nelle decisioni relative al personale, PNC sta adottando un approccio non tradizionale alle Risorse Umane (HR): abbracciando analisi e automazione. Quando i primi benchmark hanno suggerito il vero potenziale dell'analisi HR, la leadership di PNC ha cercato una soluzione più sostenibile ed economicamente vantaggiosa per prendere il posto delle società di consulenza terze a cui avevano precedentemente esternalizzato l'analisi. Ma portare l’analisi internamente richiedeva uno strumento più potente di Excel.
Soluzione : Il software di rilevamento statistico JMP® offre funzionalità ad ampio raggio con un flusso di lavoro di analisi completo che aiuta gli analisti delle risorse umane presso PNC a elaborare e ricavare approfondimenti dai dati del mercato del lavoro interno. Oltre alle soluzioni di gestione dei dati del software, la sua piattaforma interattiva di visualizzazione dei dati Graph Builder è stata particolarmente utile per trovare modelli nei dati e comunicare risultati che informano le decisioni strategiche del personale. Con JMP, gli analisti delle risorse umane garantiscono che la retribuzione sia basata sulle valutazioni delle prestazioni e della gestione del rischio, senza fattori confondenti come sesso, razza o età.
Risultati : L'approccio analitico di PNC alle risorse umane ha aiutato l'azienda a migliorare i parametri di performance, ad aumentare il capitale proprio e a ridurre il turnover dei dipendenti. E, afferma Jay Wilkinson, Direttore HR Metrics and Analytics e Vicepresidente senior di PNC, JMP è stato un fattore chiave in questi successi, oltre a ridurre il budget di outsourcing del team: “Le società di consulenza ci chiedevano 250.000 dollari per eseguire il tipo di analisi che ora possiamo eseguire meglio, o altrettanto bene, con JMP. Abbiamo portato [il lavoro] internamente perché sapevamo che JMP poteva farlo e non ci voleva molto tempo."
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Risorse umane (HR) e analisi potrebbero non essere un binomio tradizionale, ma man mano che la tecnologia diventa sempre più strettamente integrata in tutti gli aspetti del business, i due campi si stanno fondendo verso un connubio produttivo anche se inaspettato. "Viviamo in un mondo estremamente complesso e le risorse umane non fanno eccezione", afferma Jay Wilkinson, vicepresidente senior e direttore delle metriche e analisi delle risorse umane presso PNC Financial Services Group. Sebbene i dipartimenti delle risorse umane raccolgano da tempo dati sulle prestazioni dei dipendenti e sulle strutture di incentivi, spiega, in gran parte non sono riusciti a vedere questi dati per la risorsa che rappresentano. Ma PNC sta adottando un approccio alternativo.
"Stiamo lavorando nel linguaggio della nostra attività principale che, come banca, è rappresentato dai parametri finanziari: i dati", afferma Wilkinson. “Di conseguenza, stiamo contribuendo a garantire un successo fenomenale di talenti che include una rappresentanza crescente”. Osservare i dati per far emergere informazioni piuttosto che fare affidamento su indicatori di prestazione soggettivi, afferma, sta rendendo l'intera azienda HR più obiettiva e, in definitiva, sta aumentando l'equità e la soddisfazione lavorativa a tutti i livelli. Gli approcci basati sui dati al processo decisionale del personale ora aiutano a determinare lo stipendio base dei dipendenti, a correggere le discrepanze storiche nella retribuzione, a premiare prestazioni eccezionali e a identificare, comprendere e persino prevedere i problemi di fidelizzazione del personale.
Gli sforzi della divisione HR per abbracciare l’analisi non sono passati inosservati, anche presso un colosso dei servizi finanziari come PNC, oggi una delle più grandi banche degli Stati Uniti. L'analisi statistica, afferma Wilkinson, garantisce credibilità al suo team quando riferisce alla leadership esecutiva dell'azienda utilizzando fatti e prove per avere discussioni basate sui talenti. Questa fiducia e i successi quantificabili ottenuti dal team si traducono in una crescita accelerata delle risorse umane.
L'analisi esplorativa nel Costruttore di grafici aiuta a identificare e risolvere i problemi di accuratezza dei dati
Sebbene l’automazione e l’analisi delle risorse umane non siano del tutto senza precedenti, la maggior parte dei migliori esempi fino ad oggi provengono da studi accademici sui mercati del lavoro interni. Pertanto, quando Wilkinson intraprese per la prima volta la sua crociata per infondere il pensiero analitico nella divisione HR di PNC, aveva, nella migliore delle ipotesi, pochi modelli precedenti da cui imparare. Con l'aspettativa che il suo team esaminasse dati categorici, continui e di testo, afferma Wilkinson, il gruppo aveva bisogno di una piattaforma che fosse allo stesso tempo più esperta dal punto di vista statistico e più visiva rispetto agli strumenti a disposizione. Si sono quindi rivolti al software di rilevamento statistico JMP®.
"JMP supporta la nostra analisi di tutti questi tipi di dati, dal testo di revisione delle prestazioni alle e-mail sulla diversità fino ai dati sugli stipendi", spiega. “Un'altra cosa interessante è che in JMP possiamo collegare i dati HR a dati aziendali come le vendite. JMP è uno strumento davvero eccezionale ed è anche facile da usare."
Progettato per contenere un intero flusso di lavoro di analisi end-to-end, all'interno di una piattaforma code-free o code-light, JMP risolve una serie di sfide relative ai dati, dall'accesso e preparazione all'analisi e al reporting. Questa varietà è fondamentale in un contesto HR in cui, afferma Wilkinson, la gestione di set di dati disordinati è forse l’ostacolo più grande.
Quando i dati HR vengono aggiunti o modificati da singoli contributori, gli analisti potrebbero non essere in grado di distinguere cambiamenti significativi da errori involontari di immissione dei dati. Il team di Wilkinson deve quindi indagare su qualsiasi variazione o distorsione prima di iniziare un'analisi approfondita. Con la sua piattaforma di visualizzazione interattiva, Graph Builder, JMP aiuta ad abbattere la complessità dei problemi relativi ai dati attraverso l'esplorazione dei dati e l'analisi dei valori anomali.
"Se si considerano tutte le fasi del data mining, la prima è sempre quella di acquisire i dati e pensarli visivamente", spiega Wilkinson. “Assicuratevi di comprendere le distribuzioni. Ci sono valori anomali? Come appaiono i dati reali? Non saltare mai e poi mai quel passaggio. Quando emergono valori anomali, aggiunge, possono essere studiati e corretti prima che distorcano i risultati.
Una volta che i dati sono stati ripuliti e preparati per l'analisi, Graph Builder consente a Wilkinson e al suo team di sperimentare ed esplorare, generando approfondimenti sempre più sfumati sulle principali questioni relative alle risorse umane. Ad esempio, spiega, il team può chiedere non solo se esiste un problema di turnover, ma anche quale gruppo demografico dei dipendenti sta cambiando, che tipo di turnover stanno osservando e come sono cambiate le tendenze del turnover nelle ultime settimane o mesi. La semplicità del trascinamento della selezione del Costruttore di grafici incoraggia la creatività e l'osservazione di una domanda da diverse angolazioni. "L'aspetto interessante di JMP è che possiamo utilizzare immagini, grafici e tabelle per scomporre i dati e raccontare una storia", afferma Wilkinson.
Text Explorer sblocca informazioni aziendali chiave da dati di testo di revisione delle prestazioni precedentemente sottoutilizzati
Le divisioni HR raccolgono quantità incredibili di dati non strutturati durante tutto l'anno sotto forma di revisioni delle prestazioni. In molte aziende, queste informazioni sono storicamente rimaste inutilizzate, poiché è troppo dispendioso in termini di tempo e lavoro per sfruttare un valore aziendale significativo dai dati di testo su larga scala. Inoltre, un approccio manuale non guidato potrebbe introdurre distorsioni nei dati sulle prestazioni, rendendo inutile qualsiasi intuizione. Ma JMP cambia questo calcolo.
La piattaforma Text Explorer del software, ad esempio, crea tabelle di frequenza e word cloud che aiutano a valutare i dati non strutturati: uno strumento ideale per analizzare il testo di risposta libero dalle revisioni delle prestazioni. Wilkinson spiega come il suo team ha iniziato a utilizzare Text Explorer per estrarre informazioni in modo più riproducibile e statisticamente valido. E il valore è chiaro: “Quando contribuiamo a migliorare la produttività o a ridurre il fatturato, si tratta di multipli significativi dei nostri investimenti”, afferma. “Utilizziamo JMP per l'analisi della produttività e della fidelizzazione e abbiamo iniziato a collegarlo anche ad alcune delle analisi dei social network che eseguiamo. Tutti questi hanno un ROI molto interessante per l’azienda.”
Dopo aver lavorato a stretto contatto con lo staff tecnico di JMP per identificare e convalidare nuovi modi per applicare l'analisi del testo nel contesto delle risorse umane, Wilkinson afferma di voler espandere in futuro l'utilizzo di dati non strutturati da parte dell'azienda. Per accelerare l'impatto, ha recentemente deciso di passare a JMP Pro per le sue funzionalità di analisi del testo più robuste.
Una strategia basata sui dati allinea i piani di incentivi con le valutazioni della performance e della gestione del rischio
Ma il text mining è solo la punta dell’iceberg. Wilkinson afferma che l'analisi continua dei dati sugli stipendi e sugli incentivi aiuta a definire un approccio strategico a una delle sfide HR più complesse dell'azienda: determinare la retribuzione dei dipendenti e garantire che gli stipendi siano distribuiti equamente. I piani di incentivazione annuale discrezionale sono progettati per aumentare la produttività e, spiega, dovrebbero in teoria essere allineati con le valutazioni della performance e della gestione del rischio, sebbene la relazione tra i due sia stata storicamente difficile da misurare in modo quantitativo.
Tuttavia, una volta che Wilkinson e i suoi colleghi iniziarono a utilizzare JMP, sono stati in grado di visualizzare le distribuzioni salariali per ciascun livello di prestazione per garantire che le medie fossero diverse. Hanno inoltre segmentato i dati in base a una varietà di variabili prestazionali e demografiche, come il titolo professionale e il livello di carriera, per garantire che la stessa relazione fosse vera in ciascuna categoria. Il team ha scoperto in modo schiacciante che livelli di prestazione più elevati portano effettivamente a retribuzioni più elevate, un indicatore che può essere monitorato per convalidare l’equità nelle pratiche delle risorse umane nel tempo.
Questi risultati sono fondamentali anche per la documentazione che il dipartimento è tenuto a fornire alle autorità di regolamentazione come la Commissione per le pari opportunità di lavoro (EEOC), che impone la revisione dei dati e la convalida di strutture retributive eque. Wilkinson spiega come, con i risultati di JMP, il suo team è stato in grado di riferire facilmente sulla conformità di PNC agli enti di regolamentazione come l'EEOC, che attribuisce un valore elevato a solidi approcci statistici. "È un approccio molto basato sull'evidenza per avere un risultato conciso con una mappa davvero buona e immagini viscerali per mostrare agli enti regolatori [il rapporto retribuzione/performance]", aggiunge.
Con JMP, PNC ha eliminato gli intermediari e ridotto i costi portando l'analisi internamente
Oltre a portare più valore intangibile – come la fidelizzazione dei dipendenti e una maggiore rappresentanza – a PNC, Wilkinson afferma che fornire JMP al suo team HR ha anche contribuito a ridurre la spesa della divisione in contratti esterni. Mentre in precedenza la divisione HR esternalizzava gran parte delle proprie analisi a società di consulenza esterne, spiega, JMP consente invece di portare l'analisi internamente. Questa decisione ha dato i suoi frutti, riducendo i costi e rafforzando l’attenzione delle risorse umane su soluzioni basate sui dati.
"Le società di consulenza ci chiedevano 250.000 dollari per eseguire il tipo di analisi che ora possiamo eseguire altrettanto bene, o meglio, con JMP", afferma. "Abbiamo portato [il lavoro] internamente perché sapevamo che JMP poteva farlo e non ci voleva molto tempo."
L'interfaccia intuitiva del software, unita alle risorse didattiche ampiamente disponibili, lo rendono un'alternativa semplice per un team privo di competenze statistiche precedenti. Anche gli utenti che non utilizzano JMP regolarmente beneficiano delle visualizzazioni dinamiche che offre. Wilkinson e il suo team utilizzano questa storia visiva per presentare i risultati alle parti interessate. "[I dirigenti] non sono così interessati ad entrare nei numeri: vogliono un'immagine", afferma Wilkinson, aggiungendo che PNC trae vantaggio da uno strumento che trasforma i dati grezzi in informazioni digeribili. JMP garantisce condizioni di parità affinché tutti i presenti possano prendere insieme decisioni basate sui dati e la velocità e la visibilità possono rivelarsi molto efficaci per colmare il divario tra gli analisti dei dati e il management.
"In PNC, il nostro gruppo HR si occupa di lavorare al servizio per far crescere i talenti e aiutare le nostre aziende a raggiungere i loro risultati aziendali", conclude Wilkinson. “Che si tratti di talento, diversità, reclutamento, tutto ciò è possibile con prove e fatti. Questo è quello che stiamo cercando di fare alla PNC."
