Transformer les données de reconnaissance en informations exploitables sur l'engagement grâce à l'IA

Une grande entreprise internationale, dont les effectifs sont répartis dans le monde entier, avait mis en place des programmes de reconnaissance des employés afin de renforcer la culture d'entreprise et d'améliorer l'expérience des employés.

Si le taux de participation est resté stable, les responsables des ressources humaines n'avaient qu'une vision limitée des tendances en matière d'engagement et des pratiques de reconnaissance au sein des équipes.

Au fur et à mesure que les programmes se sont développés, l'organisation a adopté les fonctionnalités basées sur l'IA Empulsafin d'améliorer la qualité de la reconnaissance, d'identifier les lacunes en matière d'engagement et de générer des informations pertinentes plus efficacement.

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Le défi

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Bien qu'elles disposent d'un programme de reconnaissance bien établi, les équipes RH ont dû faire face à plusieurs défis pour renforcer efficacement l'engagement.

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Les principaux défis étaient les suivants :

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• Visibilité limitée sur les tendances en matière d'engagement: les équipes RH avaient accès aux données relatives à la reconnaissance, mais ne disposaient pas de moyens simples pour identifier certaines tendances, telles que les équipes à faible taux de participation, les employés rarement récompensés ou les récompenses les plus fréquemment attribuées.

• Manque d'uniformité dans la qualité des messages de reconnaissance et difficultés de rédaction: les employés avaient souvent du mal à rédiger des messages de reconnaissance pertinents. Beaucoup se tournaient vers des outils externes pour obtenir de l'aide en matière de grammaire ou de rédaction, ce qui interrompait le processus de reconnaissance.

• Difficulté à identifier les points forts des employés à partir des données de reconnaissance: les publications de reconnaissance contenaient souvent des indications précieuses sur les compétences et les comportements des employés, mais ces informations n'étaient pas faciles à recueillir ni à structurer à des fins de développement des talents.

• Nécessité de créer des environnements d'engagement social plus sûrs: à mesure que la reconnaissance et les interactions sociales se développaient sur la plateforme, les organisations avaient besoin de mécanismes permettant de garantir que le contenu restait professionnel et conforme aux politiques de l'entreprise.

Ces défis ont empêché les équipes RH d'exploiter pleinement les données relatives à la reconnaissance comme un élément stratégique pour l'engagement des employés et la compréhension des talents.

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La solution

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Pour relever ces défis, l'organisation a intégré plusieurs fonctionnalités basées sur l'IA au sein Empuls améliorer la qualité de la reconnaissance, Empuls générer des informations sur l'engagement et Empuls aider les équipes RH à analyser plus efficacement les tendances en matière de participation.

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Ces fonctionnalités ont permis tant aux employés qu'aux équipes RH d'utiliser plus efficacement la plateforme de reconnaissance, tout en tirant parti des informations plus approfondies issues des données de reconnaissance.

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• Identifier les lacunes en matière d'engagement au sein des équipes grâce aux analyses basées sur l'IA

L'entreprise s'est appuyée sur des analyses d'engagement basées sur l'IA pour évaluer les pratiques de reconnaissance au sein des équipes et identifier les domaines où la participation était faible. Ces informations ont permis aux responsables des ressources humaines de mettre en place des initiatives de reconnaissance ciblées et d'améliorer de manière proactive les niveaux d'engagement.

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• Accès immédiat aux données sur l'engagement

Grâce à AI Copilot, les équipes RH pouvaient obtenir des informations sur la reconnaissance du mérite à l'aide de requêtes en langage naturel. Cela leur a permis d'identifier rapidement des tendances telles que les récompenses les plus fréquemment attribuées, les employés les plus reconnus et le taux de participation aux initiatives de reconnaissance dans les différents services, sans avoir à analyser manuellement les rapports.

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• Améliorer la qualité des messages de reconnaissance

L'entreprise a mis en place un assistant de reconnaissance basé sur l'IA afin d'aider les employés à rédiger des messages de reconnaissance plus clairs et plus sincères. Cet assistant a permis d'affiner le ton, de corriger la grammaire et d'améliorer la clarté des messages, facilitant ainsi le partage de messages de reconnaissance sincères au sein de la plateforme. Les employés ont ainsi pu rédiger plus facilement des messages de reconnaissance sincères sans avoir à quitter la plateforme.

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• Mettre en lumière les points forts des employés à partir des données de reconnaissance

Grâce à une cartographie des compétences basée sur l'IA, l'entreprise a pu analyser les publications de reconnaissance afin d'identifier des compétences relationnelles telles que la collaboration, le leadership et la résolution de problèmes. Ces informations ont permis aux équipes des ressources humaines et de gestion des talents de mieux cerner les points forts des employés et d'identifier les futurs leaders.

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• Garantir un environnement de travail sûr et professionnel

À mesure que l'activité de reconnaissance s'intensifiait, l'organisation a eu recours à la modération de contenu basée sur l'IA pour surveiller les publications et les interactions sur les réseaux sociaux. Le système a signalé les contenus inappropriés ou contraires aux règles, contribuant ainsi à maintenir un environnement d'interaction respectueux et conforme.

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• Accélérer la création de campagnes d'engagement

Les équipes RH ont utilisé le générateur de publications alimenté par l'IA pour créer rapidement des publications prêtes à être mises en ligne dans le cadre de campagnes sur le lieu de travail, telles que la Journée de la femme ou les initiatives de reconnaissance. Cela leur a permis de lancer plus rapidement des initiatives visant à renforcer l'engagement et de maintenir un fil d'actualité dynamique sur le lieu de travail.

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• Transformer les résultats d'une enquête en plans concrets

L'entreprise a utilisé AI Copilot pour analyser les réponses aux enquêtes menées auprès des employés et générer des plans d'action recommandés. Ces informations ont aidé les équipes des ressources humaines à hiérarchiser les initiatives et à répondre plus efficacement aux commentaires des employés.

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Impact

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Quelques mois seulement après avoir mis en place des fonctionnalités basées sur l'IA, l'organisation a constaté des améliorations tangibles en matière d'engagement, de participation et d'efficacité des programmes.

Cette augmentation de la participation aux programmes de reconnaissance s'explique par le fait que les équipes RH ont utilisé des analyses générées par l'IA pour identifier les équipes peu engagées et lancer des campagnes ciblées visant à encourager la reconnaissance.

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Par ailleurs, la rédaction de messages assistée par l'IA a permis aux employés de participer plus facilement aux activités de reconnaissance, sans effort supplémentaire.

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Conclusion

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En mettant en œuvre les fonctionnalités basées sur l'IA Empuls, l'entreprise a transformé les données relatives à la reconnaissance en une source précieuse d'informations sur l'engagement. L'analyse pilotée par l'IA a permis aux équipes RH d'identifier plus rapidement les lacunes en matière de participation, tandis que les outils assistés par l'IA ont amélioré la qualité de la reconnaissance et la participation des employés.

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Cette initiative a montré comment l'IA peut transformer les programmes de reconnaissance, qui ne sont plus de simples outils de valorisation, en plateformes d'engagement intelligentes et fondées sur les données.

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