Selezionare e trattenere i migliori talenti con il machine learning

L'analisi predittiva può aiutare le aziende capire se e quando un talento se ne sta andando e offrirgli il motivo giusto per restare

analisi predittiva

L’analisi predittiva è già utilizzata nelle aziende per analizzare le interazioni con i clienti, prevenire guasti dei sistemi e anticipare i trend sui mercati emergenti. Ma guardando verso l’interno, gli analytics possono aiutare i manager a migliorare i processi di selezione, il coinvolgimento dei dipendenti e la loro crescita professionale.

Quando si tratta di selezionare i migliori candidati da assumere, decidere chi promuovere e prevedere quali dipendenti potrebbero lasciare l’azienda nei prossimi mesi, i manager in genere fanno affidamento sulla loro esperienza o su fattori emotivi, piuttosto che su dati concreti. Ma i progressi nei cosiddetti “workplace analytics” consentono un processo decisionale basato sui dati in merito alla gestione dei dipendenti.

Ecco come l’analisi predittiva può offrire alla vostra azienda informazioni utili a chi si occupa della selezione e della gestione del personale.

Riduzione del turnover

Il turnover è costoso: reclutamento, assunzione, inserimento e formazione di un nuovo dipendente possono costare fino a 1,25 volte il suo stipendio. Ciò significa che le aziende devono fare assunzioni “intelligenti” e non perdere i dipendenti più meritevoli per ottenere un buon ritorno sul loro investimento. In questo senso la capacità di prevedere quando e perché i migliori talenti lasceranno l’azienda può fornire preziose informazioni e far risparmiare una notevole quantità di denaro.

Quando le persone iniziano ad andarsene, accade spesso a ondate: si genera una sorta di contagio del turnover”, afferma Dave Weisbeck, CSO della società di analisi Visier. “Big data, analisti ed ingegneri possono scrivere algoritmi che trovano questi schemi e individuano le possibili cause: chi è il loro manager? Quanto dura il loro percorso di formazione? Quando è stata la loro ultima promozione? Fatta l’analisi, è possibile mettere in atto piani per mitigare questi fattori”.

Una ricerca di Harvard Business Review e ENGAGE Talent mostra come, utilizzando i big data, le aziende possano tenere traccia degli indicatori di propensione al turnover e identificare i dipendenti che potrebbero essere intenzionati a lasciare l’azienda.

La ricerca evidenzia che ci sono quattro elementi principali che permettono di prevedere se qualcuno sta per andarsene”, spiega Matt Pietsch, CRO di ENGAGE Talent. “Questo può essere utile per anticipare le dimissioni dei migliori talenti, incentivarli a restare e anche capire cosa offrono di meglio i competitor”.

Di seguito i quattro elementi individuati dalla ricerca.

Un evento personale e importante. situazioni come un divorzio, un matrimonio, il trasferimento del coniuge in un’altra città possono influire sulla scelta di lasciare l’azienda. Questo include anche un evento aziendale come un ridimensionamento, licenziamenti, finanziamenti persi per progetti e dipartimenti, o “persino un evento naturale come un terremoto o un’alluvione“, afferma Pietsch.

Un problema di gestione. Tutto ciò che crea disagio o sfiducia nella forza lavoro può essere fonte di preoccupazione, incluso lo scandalo pubblico. “Il CEO sta affrontando una causa per molestie sessuali? La società è sotto inchiesta per attività fraudolenta? Qualunque sia il problema, i dipendenti possono sentirsi a disagio in azienda e valutare altre proposte”, sottolinea Pietsch.

L’ambiente di lavoro e la “job embeddedness”. La ricerca HBR fa riferimento alla “job embeddedness” per determinare quanto i dipendenti si sentono collegati agli altri dipendenti e alla comunità più ampia. I colleghi se ne stanno andando? Ci sono stati licenziamenti o ridimensionamenti in altri dipartimenti? I lavoratori non sono incoraggiati ad essere attivi nella comunità aziendale? L’azienda sta perdendo quote di mercato? Il management non riesce a portare in azienda nuovi talenti e nuove idee? Preoccupazioni come queste sono potenziali fattori che spingono i dipendenti a cercare altre opportunità.

Domanda del mercato.L’andamento del mercato è sempre un indicatore coerente sul tasso di abbandono del personale”, dichiara Pietsch, “indipendentemente dal fatto che l’economia sia buona o in recessione; alcuni ruoli possono essere più inclini all’abbandono rispetto ad altri, ed è importante tenerlo a mente”. Per esempio, “se sono un ingegnere del software posso lasciare il mio lavoro alle 8 del mattino e farne uno nuovo entro le 8.15. Ma se ho un ruolo meno richiesto, potrebbero essere necessari dai sei ai dodici mesi per trovare una nuova posizione, e questo ha un impatto notevole su quando e come le persone lasceranno la vostra aziende”.

Prevedere il turnover dei competitor

E’ possibile utilizzare l’analisi predittiva anche per determinare chi ha maggiori probabilità di abbandonare le aziende concorrenti, con un occhio verso l’assunzione di tale talento. “Comprendendo i fattori che incidono sull’abbandono”, commenta Pietsch, “è possibile migliorare le probabilità che un potenziale candidato risponda favorevolmente a una chiamata o a un’email di un reclutatore o di un responsabile delle assunzioni”.

Per testare questa teoria, HBR e ENGAGE Talent hanno creato un punteggio TPI (Turnover Propensity Index) per oltre 500.000 persone che lavorano in vari settori negli Stati Uniti. Il TPI si basava sia su dati disponibili pubblicamente sui datori di lavoro (tra i quali i cambiamenti in Glassdoor o nei rating degli analisti, variazione del prezzo delle azioni, azioni normative o legali) sia sulla storia lavorativa e lo stato dei singoli dipendenti (incluso il numero di lavori passati, le competenze, l’istruzione, il genere e la provenienza geografia). Dopo aver creato quattro categorie che misurano la propensione a valutare nuove proposte di lavoro, gli algoritmi di machine learning hanno quindi inserito ogni dipendente in una delle quattro categorie (nessuna propensione, poca propensione, discreta propensione, grande propensione).

In primo luogo, volevamo vedere quanto il TPI potesse predire la ricettività alle proposte di reclutamento”, hanno scritto gli autori della ricerca, Brooks Holtom, professore di management e professore associato presso la Georgetown University, e David Allen, professore di management presso TCU e presso la Warwick Business School.

I ricercatori hanno quindi inviato inviti via e-mail a un campione di 2.000 individui proponendo le offerte di lavoro disponibili, personalizzate in base alle loro competenze e interessi specifici. “Coloro che erano stati valutati come molto ricettivi hanno aperto l’invito via e-mail con una percentuale più che doppia rispetto a quelli considerati poco propensi (5,0% contro 2,4%)”, secondo la ricerca.

Ciò suggerisce che il punteggio TPI potrebbe identificare i dipendenti a maggior rischio di abbandono e che le aziende potrebbero utilizzare i dati pubblicamente disponibili per contattare strategicamente i migliori talenti che potrebbero essere più aperti a un’offerta esterna”, hanno concluso gli autori.

Questo aiuta i responsabili delle assunzioni e i recruiter a capire quali persone sono molto più disponibili a ricevere una chiamata o un’email da un recruiter”, commenta Pietsch. “E quelle persone hanno il 60% in più di probabilità di avere un nuovo lavoro entro 90 giorni, secondo la ricerca. Non solo: prima di contattare qualcuno possiamo già prevedere cosa deve fare l’azienda per invogliarlo ad accettare”.

Soddisfazione professionale: una metrica chiave

Quando si tratta di trattenere o reclutare talenti, la chiave fondamentale è il senso di soddisfazione professionale. Pietsch osserva che ci sono cinque elementi chiave che indicano la soddisfazione sul lavoro: leadership forte, stabilità aziendale, capacità di recupero dell’azienda, opportunità di crescita e un ambiente di lavoro positivo.

Ma non tutti i dipendenti valutano questi elementi nello stesso modo. Quindi, determinare quali sono i più importanti per un individuo può aiutare un’azienda ad assumerli o trattenerli in base ai fattori personali ed emotivi che sono importanti per loro.

Per esempio, se per un potenziale candidato il punteggio di stabilità e di resilienza dell’azienda è molto, allora molto probabilmente non vorrà lavorare per una startup, perché si tratta di una società intrinsecamente instabile”, precisa Pietsch. “In questo modo è possibile personalizzare i tentativi di contatto per concentrarsi sui fattori determinanti e migliorare le possibilità di attrarre e trattenere il giusto talento”.

Secondo Weisbeck della società di analisi Visier siamo in una situazione in cui le aziende hanno difficoltà a trovare i talenti giusti per le loro esigenze. “Il numero di posizioni aperte è rimasto stabile per mesi, così come il numero di persone che cercano lavoro”, afferma Weisbeck. “Ciò che sta salendo verso l’alto è il numero di dimissioni, ovvero delle persone che lasciano la loro attuale occupazione per un’altra”.

Essere in grado di individuare le ragioni per cui i vostri talenti sono insoddisfatti, poco coinvolti e attivamente alla ricerca di un’altra opportunità è un elemento di differenziazione competitiva”, conclude il manager. “Cinque anni fa solo le grandi aziende utilizzava l’analisi dei dati per cercare e trattenere i migliori talenti, ma oggi è un must anche per le aziende più piccole”.

AUTORESharon Florentine
FONTECIO
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