Pourquoi l’efficacité de la main-d’œuvre n’est pas seulement le code des licenciements

Lorsque nous voyons des leaders de haut niveau du gouvernement et de l’industrie promettant d’augmenter l’efficacité, l’association automatique pourrait être que l’efficacité de la main-d’œuvre équivaut à la suppression des emplois. Mais c’est rarement le cas.

Les licenciements en face ne sont pas, en eux-mêmes, une recette d’efficacité. En fait, ils pourraient conduire exactement à l’inverse: la perte de très performants ou des talents critiques.

Cela dit, l’efficacité a un moment – et pour une bonne raison. Les entreprises sont secouées par une nouvelle technologie, les tarifs changeants, Frapper la productivité et l’inflation. En ces temps incertains, trouver des moyens d’en obtenir plus de votre peuple est souvent une question de survie.

À la base, l’efficacité est un concept nuancé, mais absolument critique. Trop d’entreprises ne parviennent pas à la comprendre et à la mesurer. Obtenir plus avec moins nécessite de penser différemment et d’utiliser les données différemment, avec un peu d’aide de IA.

Voici comment les entreprises peuvent exploiter les données pour stimuler l’efficacité de la main-d’œuvre de la bonne façon.

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1. Commencez par pourquoi

Avant qu’une entreprise ne fasse quoi que ce soit au nom de efficacitéil devrait regarder la vue d’ensemble. La question clé: quel problème essayez-vous de résoudre?

L’efficacité signifie différentes choses pour différentes entreprises, après tout. Un fabricant de meubles pourrait avoir l’objectif de produire autant de chaises que possible, tandis qu’un autre décide de se concentrer sur la qualité plutôt que la quantité.

Mais trop souvent, l’objectif de facto des exercices d’efficacité devient la réduction des coûts. La mise en place de 10% de vos employés peut produire des économies à court terme, mais à long terme, il est extrêmement difficile de réduire votre chemin vers de meilleurs résultats.

Remplacement talent à fort potentiel Peut coûter à une entreprise jusqu’à trois fois le salaire du travailleur sortant. Lorsque les entreprises tiennent compte du coût total du recrutement, de la formation, du temps de compétence pour les nouvelles embauches et de la perte de productivité, la réduction des effectifs aléatoires apparaît souvent comme le chemin le moins efficace.

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2. Comprendre les personnes et les ressources que vous avez réellement

Même après avoir travaillé dans les personnes analytiques pendant plus d’une décennie, cela me surprend toujours combien d’organisations sont dans l’ignorance de leur propre main-d’œuvre. De nombreuses grandes entreprises ont même du mal à obtenir un effectif précis d’employés permanents et temporaires dans différentes unités commerciales.

Pendant ce temps, les entreprises continuent de définir les employés en termes de «rôles» rigides, plutôt que de penser En termes de « compétences. « Le titre du poste de quelqu’un pourrait dire » Rep de support client « , par exemple, mais leurs compétences sous-jacentes comprennent les connaissances des produits, les compétences des personnes, le savoir-faire technique, etc.

À un moment où la technologie modifie les emplois du jour au lendemain, les entreprises intelligentes utilisent de plus en plus l’IA pour cataloguer les compétences des employés et les associer à des rôles nouveaux et en évolution. Plutôt que de licencier ce représentant du support client, par exemple, ils renforcent et se déplacent des talents vers les ventes ou le développement commercial.

Cette approche donne des dividendes clairs. En plus d’être Plus de deux fois plus probable Pour placer efficacement les talents, les organisations basées sur les compétences sont environ 50% plus susceptibles d’améliorer les processus qui maximisent l’efficacité.

3. Connectez les gens aux résultats commerciaux

Il n’y a peut-être pas de moyen plus important et négligé d’améliorer l’efficacité que cela: rassembler les personnes et les données commerciales.

Les données des personnes sont toutes les informations sur ce que font les employés, comme leurs performances et leurs contributions. Les données commerciales sont tout à propos comment Ils fonctionnent – des métriques comme les chiffres des ventes, la satisfaction du client et la rentabilité.

Dans tant d’entreprises, ces informations restent pavé. Les RH sont confiées aux données des personnes, tandis que les données commerciales des finances, des opérations et des ventes et marketing. Ce n’est que lorsqu’une entreprise décompose ces silos en combinant des personnes et que les données de travail font une véritable image de ses employés.

Voici un exemple réel de Cartier, le bijoutier de luxe. Pour ses centaines de magasins dans le monde, la société a intégré les données des personnes et les données de point de vente. Cela a permis de voir quels emplacements fonctionnaient mieux que les autres, ainsi que l’historique de formation de chaque gestionnaire de magasin. Sachant quels formation à la vente ont obtenu les meilleurs résultats, Cartier pourrait l’appliquer si nécessaire pour améliorer l’efficacité.

Par rapport à leurs pairs moyens, les performances élevées sont 400% plus productif. Cela grimpe à 800% pour les gestionnaires, les développeurs de logiciels et autres rôles complexes. En identifiant les bonnes personnes au bon moment pour le bon emploi, une entreprise peut éviter les licenciements de couvertures qui pourraient finir par réduire précisément les mauvaises personnes.

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4. Démocratiser l’accès aux données et aux idées

Il est difficile, voire impossible, d’améliorer l’efficacité si vous volez aveugle. Pour prendre les bonnes décisions, les personnes et les données de performance doivent être accessibles, non seulement pour les VP, mais pour les gestionnaires de première ligne qui prennent des décisions d’embauche clés.

C’est là que tant d’organisations tombent terriblement courtes. Historiquement, les données de la main-d’œuvre ont été jalousement gardées ou bien enterrées dans des feuilles de calcul et dispersées sur plusieurs systèmes. Même les questions de base nécessitent des semaines d’attente, parfois des mois, pour que les analystes soient des chiffres. Pendant ce temps, les gestionnaires ont été laissés à compter sur l’intuition pour passer des appels de talents sensibles au temps.

Prendre de meilleures décisions nécessite la démocratisation des données de la main-d’œuvre, tout en préservant la confidentialité et la sécurité, et c’est là que l’IA prouve une aubaine. Besoin de savoir qui sont vos meilleurs interprètes par emplacement? Quels managers sont les plus efficaces? Comment l’engagement des employés se compare-t-il aux repères de l’industrie?

Nouveau Outils d’IA Centant ensemble les données à travers des systèmes disparates, réalisant des idées en quelques secondes. Le jargon dense et les feuilles de calcul sont remplacés par des explications en anglais simple. Et tout comme un analyste humain, les meilleurs outils font des suggestions éclairées sur les prochaines étapes pourraient avoir le plus grand impact.

5. Examiner les résultats et s’adapter en temps réel

L’efficacité n’est pas un exercice unique. À un moment où les entreprises se disputent rapidement Modification des conditions commerciales (Tarifs? Pas de tarifs? Votre supposition est aussi bonne que la mienne), la planification de la main-d’œuvre ne peut pas simplement être un événement annuel.

Le meilleur accouchement ici est d’adopter une approche continue pour évaluer le nombre de travailleurs dont votre organisation a besoin pour soutenir la croissance, assurer la rentabilité et atteindre les objectifs.

De nouveaux outils d’analyse dynamique aident les entreprises à faire exactement cela. Par Suivi des plans de la main-d’œuvre Contre ce qui se passe sur le terrain, ils permettent à la direction d’adapter les ajustements en temps réel, les prévisions sont donc constamment à jour. Ces outils aident également les RH et les finances sur la même longueur d’onde en examinant les coûts prévus, prévus et réels des effectifs et la correction des cours en cas de besoin.

Un autre Exemple réel: Providence Healthcare s’est récemment retrouvée à regarder le chiffre d’affaires dans des rôles clés. En utilisant des données passées pour faire des prédictions, il a pu identifier un groupe d’employés où l’organisation se casserait au moins même en leur payant plus pour rester – et, dans certains cas, même économiser de l’argent.

En utilisant les coûts estimés du chiffre d’affaires et en calculant le coût d’ajustement des salaires des groupes ciblés, Providence a économisé environ 6 millions de dollars par an.

Ces résultats ne sont pas non plus inhabituels. Adopter une approche plus dynamique de la planification de la main-d’œuvre est payante. Dans une étudeles entreprises avec une planification robuste de la main-d’œuvre ont augmenté la productivité jusqu’à 25% sur deux ans.

Pour les entreprises du climat commercial imprévisible d’aujourd’hui, l’amélioration de l’efficacité des effectifs est une priorité très réelle. Mais le simple fait de réduire et de brûler peut créer plus de problèmes qu’il ne le résout. Une approche soutenue par les données, avec l’aide de l’IA, est un chemin plus sûr vers les gains d’efficacité.