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Quali sono le competenze che fanno la differenza a livello aziendale? Su cosa devo focalizzare la selezione?

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Quali sono le competenze che, se migliorate, impattano di più sulla performance?

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Quali sono le leve motivazionali più efficaci per la tua azienda?

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Ecco come alcune aziende hanno utilizzato la linea di strumenti High Return:

1. Come migliorare la selezione? In una struttura di Private Banking è stato rilevato che esistono alcune competenze brain-based che fanno la differenza a livello di risultati conseguiti e un fattore che spiega il fit culturale.

Il processo di selezione è stato rivisto inserendo un modello di supporto al cambiamento che aiutasse il selezionatore a gestire il processo decisionale razionale ed emotivo del candidato e focalizzando la valutazione, anche con l’aiuto eventuale di uno strumento di assessment e un set di domande strutturate, sulle competenze emerse. Inoltre, la scheda di valutazione è stata rivista in modo da rendere coerente e omogeneo e confrontabile il feedback di persone diverse.

2. Come ridurre i tempi di selezione? Una azienda del settore Fashion aveva la necessità di ridurre i tempi e i costi dedicati alla selezione di persone non in target. Dalla analisi dei candidati eccellenti è nato un algoritmo di ranking con predittività maggiore del 90%.

L’algoritmo è integrabile con il software utilizzato per il recruiting online in modo da fornire direttamente al selezionatore l’elenco dei candidati in ordine di priorità. Il sistema prevede la possibilità di tarare diversamente i filtri per profili o Paesi diversi. La soluzione individuata permette di fornire inoltre una risposta alle necessità di employer branding che possono aiutare l’azienda a fare emergere la propria value proposition legata alle persone.

3. Cosa distingue i top dai low performer? In una azienda leader in Italia nella trasformazione alimentare è stato  trovato che nell’area vendite esiste una unica competenza distintiva che fa realmente la differenza tra i top e i low performer.

Questa consapevolezza ha portato a ripensare il vecchio sistema di performance basato su un modello di competenze che rendeva la valutazione lunga, non motivante e soprattutto non a valore aggiunto né per il manager né per il collaboratore con un modello smart e soprattutto ha portato i responsabili di persone a cercare in selezione, a focalizzare l’azione manageriale e lo sviluppo delle persone su ciò che faceva realmente la differenza.

4. Cosa differenzia i team performanti? Una società di consulenza internazionale ha analizzato alcuni dei propri team per comprendere come mai alcuni fossero performanti e altri conflittuali. Sono state individuate tre caratteristiche che fanno la differenza.

Da questa ricerca è emerso un simulatore di teamwork che permette di formare i gruppi nella maniera migliore, supportare la fase di warm up all’inizio di un progetto con un profilo di gruppo da discutere tra i membri del team per accrescere la consapevolezza delle possibili dinamiche e la costruzione di un accountability tool per mantenere l’attenzione sulle persone e rilevare segnali di potenziale turnover.
La stessa metodologia è applicabile a Management Team o gruppi di lavoro consolidati.

5. Come personalizzare la formazione? Una realtà italiana del settore construction voleva capire come portare ad ogni persona i contenuti formativi di cui aveva realmente bisogno in maniera semplice ed evitando sprechi di tempo. La soluzione: un sistema di reti neurali da inserire nella piattaforma e-learning.

E’ stato implementato un assessment, collegato al modello di competenze aziendale, dove un sistema predittivo esperto segnalava, per ogni persona, quali fossero le competenze da migliorare per avere il maggiore impatto sulla performance. Il sistema collegato al performance management poteva prevedere sia l’informazione mediata dal capo diretto sia la possibilità per l’auto sviluppo. I contenuti formativi potevano poi essere gestiti con una APP.

6. Come rilevare segnali di turnover? Un’organizzazione ha creato un sistema di elaborazione di early warning per fornire alla Direzione HR e ai manager di linea segnalazioni in tempo reale di persone a rischio turnover per gestire al meglio le situazioni critiche. Il modello ha una predittività superiore al 70%.

L’applicazione delle people analytics per migliorare la retention aziendale si basa sull’individuazione delle variabili chiave che influenzano l’abbandono, la costruzione di un modello predittivo e l’analisi costante di dati oggettivi e di percepito al fine di permettere l’emersione automatica di segnali di pericolo per consentire un tempestivo intervento. I parametri sono rivisti annualmente per continuare a migliorare l’algoritmo.