(L'anglais suit le japonais)
Titre : Études de cas sur l'utilisation de JMP dans les ressources humaines des entreprises
Vérification de la mise en œuvre et de l'efficacité des politiques du personnel par la prévision des démissions potentielles et des performances futures des candidats à un emploi
Isamu Ueno, directeur général, Septeni Holdings Co., Ltd. Tatsuya Shindo, chercheur, Institut de recherche sur les actifs humains, Septeni Holdings Co., Ltd.
Dans le service des ressources humaines d'une entreprise, les informations sur les personnes sont gérées quotidiennement et une grande quantité d'informations est accumulée. Cependant, la réalité est que la plupart des départements des ressources humaines des entreprises n’utilisent pas beaucoup ces informations dans leurs politiques du personnel, qui sont pourtant le moyen d’utiliser les « personnes » qui sont au cœur de l’augmentation de la valeur de l’entreprise. Les principales raisons sont que les informations sur le personnel ne sont pas quantitatives, comportent de nombreux espaces vides ou sont des données de type indicateur, ce qui rend leur compilation et leur analyse difficiles à l’aide d’applications traditionnelles telles qu’Excel.
Cependant, en utilisant JMP, ces préoccupations ont été éliminées et nous avons pu améliorer considérablement l’efficacité de l’analyse des ressources humaines des entreprises, qui nécessite une analyse complexe au cas par cas. Un exemple de son utilisation est la prédiction de démissions potentielles à l’aide de l’analyse de partition. Des prévisions ont été faites pour 400 personnes afin de calculer la probabilité qu'elles arrêtent de fumer dans un an, puis les résultats ont été classés et examinés avec la direction. En un an, 50 % des 10 premiers et 25 % des 50 premiers ont quitté l’entreprise. De plus, parmi les 50 meilleurs, deux employés ayant obtenu d’excellentes performances sont restés dans l’entreprise jusqu’à ce jour grâce à des mesures de rétention (manipulation de certaines variables explicatives). De plus, dans le cadre des activités de recrutement, nous avons utilisé JMP pour améliorer l’efficacité de nos activités de recrutement en dessinant une carte de contour des employés sur trois axes : deux types de personnalité et la performance, et en traçant les candidats sur la carte de contour pour visualiser leur avenir. Nous avons également utilisé une analyse discriminante pour déterminer si un candidat rejoindra ou non l’entreprise après avoir reçu une offre d’emploi, et si ses performances futures seront élevées, moyennes ou faibles, puis décider de réussir ou non le processus de sélection. Les résultats des prédictions sur l’avenir du candidat sont ensuite compilés dans une feuille d’évaluation et utilisés lors des entretiens avec les dirigeants. La corrélation entre les jugements des dirigeants et les jugements des données était très élevée, nous envisageons donc d’éliminer les entretiens à l’avenir.
Comme décrit ci-dessus, en utilisant JMP, il est possible de transformer les données « humaines » enfouies au sein d'une entreprise en une source de valeur ajoutée pour l'entreprise. J’espère que l’utilisation d’outils d’analyse statistique, dont JMP, se répandra dans les départements des ressources humaines d’autres entreprises et que le jour viendra où la productivité s’améliorera dans tout le Japon.
Un exemple de cas d'utilisation de l'analyse statistique JMP ® dans le domaine des ressources humaines d'entreprise : une présentation sur la gestion du personnel et la vérification de l'efficacité par la prévision des départs à la retraite potentiels et la prévision des performances futures des candidats à l'emploi
Isamu Ueno, directeur général principal, Septeni Holdings (co-auteur)
Tatsuya Shindo, chercheur, Septeni Holdings
Les entreprises gèrent quotidiennement les informations relatives aux ressources humaines, qui s'accumulent abondamment. Cependant, de nombreuses ressources humaines n'utilisent pas la gestion du personnel, pourtant un outil permettant de faire des ressources humaines le pilier de l'amélioration de la valeur d'une entreprise. Plusieurs raisons expliquent cela : de nombreuses informations sur les ressources humaines sont quantifiées ; il existe de nombreuses données vides ; les données sont signalées ; leur traitement et leur analyse dans des applications classiques comme Excel sont difficiles. JMP élimine ces problèmes et améliore considérablement l'efficacité des analyses des ressources humaines, qui nécessitent de nombreuses analyses complexes au cas par cas. Prenons l'exemple de la prévision des départs à la retraite potentiels par analyse de partition. Nous avons calculé la probabilité de départ à la retraite dans un délai d'un an à partir d'une prévision réalisée sur 400 sujets, puis classé les données et réalisé une revue de direction. Un an plus tard, 50 % des personnes figurant dans le top 10 et 25 % des personnes figurant dans le top 50 avaient pris leur retraite. De plus, parmi ces 50 personnes, les deux employés les plus performants sont restés en poste grâce à des mesures de rétention (résultat de certaines variables explicatives). Dans le cadre d'autres activités de recrutement, nous avons créé une carte de contour pour les employés, utilisant deux types de personnalité et trois axes de performance, et avons représenté les candidats sur cette carte afin de créer une vision d'avenir. Grâce à une analyse discriminante, nous avons cherché à déterminer si les candidats accepteraient le poste après s'être vu proposer un emploi et si leurs performances futures seraient élevées, moyennes ou faibles. Nous compilons les résultats futurs prévus de ces candidats dans des fiches d'évaluation, que nous utilisons pour les entretiens avec les dirigeants. La corrélation entre les décisions des dirigeants et les données compilées est extrêmement élevée ; nous envisageons donc de supprimer les entretiens à l'avenir. L'utilisation de JMP à cette fin nous a permis d'exploiter des données humaines, pourtant enfouies dans les entreprises, et de les canaliser vers des sources qui cultivent la valeur de l'entreprise. L'utilisation d'outils d'analyse statistique, dont JMP, se répand dans les services des ressources humaines d'autres entreprises, et nous espérons que cela entraînera des améliorations de productivité dans tout le Japon.
