Analyser les effets

Présentation

Les analyses prédictives permettent d’identifier les facteurs clés qui influencent l’engagement, le bien-être ou les risques de départ des collaborateurs. En croisant les réponses à l’enquête avec les données RH disponibles, il est possible de construire des modèles statistiques qui aident à anticiper les comportements et à cibler les actions préventives. Cette approche transforme les données d’enquête en outil d’aide à la décision stratégique.

Etapes

Modélisation des relations entre variables

Identifier les questions d’enquête qui prédisent le mieux les variables d’intérêt (satisfaction, engagement, intention de départ). Les techniques utilisées incluent les régressions multiples, les arbres de décision et les modèles de classification pour comprendre quels facteurs pèsent le plus dans les comportements observés.

Intégration des données RH

Les analyses intègrent les données contextuelles disponibles : ancienneté, fonction, âge, service, historique de mobilité. Cette approche permet d’identifier des profils à risque et de personnaliser les recommandations selon les caractéristiques des populations.

Création de profils types et d’objectifs

Il est possible de développer des typologies de collaborateurs basées sur leurs réponses et caractéristiques, identifier les leviers d’action spécifiques à chaque profil et proposer des objectifs SMART aux managers pour améliorer la situation de leurs équipes.

Livrables

• Modèles prédictifs avec indicateurs de performance
• Identification des variables les plus prédictives par segment
• Profils types de collaborateurs avec recommandations ciblées
• Objectifs SMART personnalisés pour les managers
• Guide d’interprétation et d’utilisation des modèles prédictifs