Kingfisher transforme ses analyses RH avec Alteryx

Bien dans sa maison et bien dans sa peau. C'est en quelque sorte la devise de Kingfisher plc, un groupe international basé à Londres, comptant près de 2 000 magasins de bricolage et de rénovation dans huit pays. Mais le groupe a un autre type de rénovation à l'esprit : l'utilisation de l'analytique avancée pour adopter une approche data-driven.

Placer l'humain au cœur des activités de Kingfisher

Avec un marché du travail extrêmement concurrentiel, Kingfisher comprend l'importance d'adopter de nouvelles solutions technologiques pour attirer et retenir les talents et améliorer la satisfaction des employés. C’est pourquoi, en octobre 2021, Kingfisher a formé l’équipe analytique RH, dirigée par Iain Reid.

La mission de l’équipe était de consolider les données sur les employés à l'échelle internationale et d'établir un système global de gestion des ressources humaines facilement accessible. Il s'agissait d'un projet ambitieux : les données existantes relatives à plus de 80 000 employés dans le monde étaient volumineuses, complexes et disparates.

Iain a également été chargé de mettre les données à la disposition de la direction et des experts du domaine, permettant aux utilisateurs de trouver eux-mêmes des réponses et générer des insights, sans l'aide d'experts data. « J’avais besoin de trouver une solution technique permettant aux utilisateurs de générer eux-mêmes leurs insights », explique Iain Reid.

Une vision globale des données relatives aux employés

La nature décentralisée des données devant être extraites de diverses sources constitue l'un des principaux défis liés à la communication des informations sur les employés. Pour obtenir des réponses, il fallait extraire manuellement des données non normalisées provenant de sources disparates et les compiler dans Excel.

« Il s'agit d'une problématique data assez classique. Les réponses obtenues sont différentes, selon la façon dont vous posez la question », explique Iain Reid. « Il n'y avait aucune standardisation ou gouvernance autour des données, ce qui signifiait que la prise de décision s'appuyait davantage sur l'intuition. »

Les différents niveaux de maturité analytique au sein du service RH constituent un autre défi. Les intervenants souhaitaient interagir avec les données et l’analytique de différentes manières, avec différents niveaux de détail et d’analyse.

Transformer le reporting RH à grande échelle 

Iain connaissait bien Alteryx et savait que les plateformes analytiques avancées joueraient un rôle central dans la transformation du processus de reporting RH à grande échelle. Mais avec un délai de seulement 6 mois pour mettre en place une solution, il savait qu'il avait besoin d'un partenaire de confiance. Iain et son équipe ont choisi Bulien Consultancy pour sa grande expérience en matière de technologies de pointe comme Alteryx.

Bulien a proposé une double approche consistant à utiliser la connectivité, l'automatisation et les fonctionnalités prédictives d'Alteryx, en le combinant avec le reporting interactif de Power BI. « Dès la première semaine, Iain et l'équipe de Kingfisher généraient déjà leurs propres workflows Alteryx et créaient leurs propres analyses », explique Mark Jackson, de Bulien.

Démocratiser la prise de décisions éclairées

Avec Alteryx et Power BI en place, Iain s’est fixé pour mission de rendre les insights accessibles et utilisables par des intervenants ayant différents niveaux d'expertise. Auto Insights d'Alteryx a joué un rôle crucial, permettant aux équipes dirigeantes de prendre des décisions éclairées à grande échelle sans avoir besoin de compétences techniques.

« Les cadres dirigeants reçoivent leur tableau de bord mensuel, qui leur présente tous leurs KPI », explique Iain. « Auto Insights leur explique pourquoi ces KPI ont changé et ce qui a influencé ces résultats, et ils sont autorisés à modéliser eux-mêmes les données en temps réel pour piloter leurs propres insights. »

Par conséquent, les intervenants sont plus disposés à interagir avec l'analytique pour trouver des réponses à leurs questions ad hoc lorsqu'ils en ont besoin. Cela évite de devoir demander aux analystes de créer de nouveaux tableaux de bord pour répondre à des questions supplémentaires.

Réduire les taux d'attrition grâce à la modélisation prédictive

Le premier cas d'usage sur lequel les responsables RH se sont penchés était l'amélioration des taux de roulement des employés, un problème courant et coûteux dans le retail.

À l’aide d’Alteryx Intelligence Suite, l'équipe examine les données historiques pour comprendre les raisons de la rotation du personnel dans ses magasins. Ces informations permettent de créer des modèles prédictifs pour mieux comprendre les tendances en matière d'attrition.

« Nous appliquons cette modélisation Alteryx pour analyser nos effectifs existants et prédire quels employés sont susceptibles de partir et les raisons pour lesquelles ils le feraient », explique Iain.

Les modèles de prévision intégrés à Alteryx fournissent également des insights en phase avec les piliers stratégiques du groupe, ce qui permet aux RH d'utiliser les données pour éclairer la prise de décision.

Des résultats qui changent la donne

Les résultats de l'innovation RH grâce à Alteryx sont exceptionnels. Kingfisher gagne 170 heures ETP par mois et réalise des économies considérables. L’équipe a également créé un workflow Alteryx automatisé pour accélérer la consolidation des données en fin de mois de 2 semaines à seulement 2 jours.

Alteryx permet aux experts RH de développer leurs compétences analytiques et d'utiliser des insights data-driven pour gérer leurs problématiques.

Cette innovation a permis à certains de booster leur carrière. Un spécialiste data des RH a obtenu la certification Core Alteryx en seulement 4 mois. « Mon travail consiste maintenant à faire en sorte que le travail reste réellement intéressant, pour éviter que les membres de l'équipe ne cherchent à utiliser Alteryx ailleurs », plaisante Iain.

Pour adopter une démarche data-driven, ce géant du retail dans le secteur du bricolage témoigne de la manière dont ses données lui ont permis de rénover et transformer ses processus.