L’efficacia di un’azienda si valuta attraverso la misurazione di numerosi indicatori, i quali devono servire a capire se le scelte adottate sono profittevoli sia nel medio, sia nel lungo termine. Tra questi, vi è quello del personale. Esso rappresenta sia il motore di un’azienda, sia una delle voci di spesa più importanti. Per questo motivo, riuscire a prevedere l’effettivo carico di lavoro e, quindi, la reale necessità di forza lavoro, è oggi un aspetto fondamentale ai fini del successo aziendale. Un processo che può essere facilitato grazie all’adozione di software specifico realizzato da aziende specializzate, come è il caso di AWMS, realtà italiana attiva nella creazione di software dedicato al workforce forecasting, che ha visto crescere l’interesse per le proprie soluzioni da parte di un mercato sempre più ricettivo.
Che cos’è il Workforce Forecasting?
La traduzione letterale dell’espressione oggetto di quest’articolo non lascia adito a dubbi: previsione della forza lavoro. In effetti, chi ha un minimo di esperienza come imprenditore, sa benissimo che in ogni azienda i volumi di vendita variano nel corso del tempo in funzione di alcuni fattori, quali la stagionalità, l’oscillazione dei prezzi di mercato, la moda del momento, e così via. Di fronte a questo scenario, le possibilità di un’impresa sono due: mantenere la medesima forza lavoro durante tutto l’arco dell’anno oppure modificare il numero di collaboratori in base al carico richiesto. La scelta verso l’una o l’altra opzione si riflette sulle uscite economiche. In questo contesto, il Workforce forecasting, negli ultimi, ha assunto un peso di rilievo. Possiamo definirla come una disciplina che mira a prevedere quali saranno le oscillazioni future sul carico di lavoro in modo da consentire all’imprenditore una programmazione sulla forza necessaria per soddisfare le esigenze della domanda, garantendo un forte risparmio economico.
Workforce Forecasting: tre modelli di previsione
Ma come avviene tale previsione, e su quali basi si costruisce? Partiamo dal presupposto, dato che i fattori capaci di influenzare la domanda sono molteplici e variano da azienda ad azienda e in base al settore merceologico di riferimento, che per poter ottenere una corretta previsione su cui costruire una efficace pianificazione, è importante adottare le giuste metodologie di previsione. La prestigiosa rivista Harvard Business Review ne individua tre:
- Previsione qualitativa;
- Previsione statistica;
- Previsione storica.
Il primo metodo si applica alle aziende di nuova formazione o impegnate su progetti innovativi, per le quali le informazioni utili sono ricavabili solo attraverso ricerche di mercato specifiche, mancando di fatto di dati storicizzati. La previsione statistica, invece, prende in esame la frequenza con cui si verificano determinati eventi. Se statisticamente durante una certa stagione si osserva una certa variazione nella domanda da parte del mercato, è legittimo prevedere una pianificazione della forza lavoro capace di soddisfare questo scenario specifico. La previsione storica, infine, si concentra su dati di natura oggettiva ricavati direttamente dalla storia aziendale. Ogni azienda avrà uno storico di vendite che consente di far emergere le fluttuazioni periodiche. Sembrerebbe un ottimo metodo ma è pur vero che per poterlo applicare è necessario interpretare i dati storici alla luce delle caratteristiche oggettive del mercato e che l’azienda dev’essere presente sul mercato da un tempo sufficiente per avere dei dati significativi.
Cosa può fare la tecnologia per il Workforce Forecasting?
La digitalizzazione sta investendo, ormai da anni, tutti i processi operativi che si realizzano all’interno dell’azienda, e il workforce forecasting non è da meno. I software dedicati a questo specifico settore giocano un ruolo chiave, dove la mole di dati da considerare è veramente notevole. Un software allora, meglio di qualsiasi altro strumento, permette di gestire i dati per le propri esigenze. Tant’è che il software sviluppato da AWMS permette di gestire a fondo i dati relativi agli dipendenti, memorizzandone le competenze, i tempi di durata del contratto e altri dati utili per ogni tipo di previsione.
