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Come usare gli analytics per ottimizzare gli interventi sul mercato del lavoro

I centri pubblici per l’impiego stanno intervenendo per ridurre il mismatch tra domanda e offerta di competenze professionali e migliorare il funzionamento del mercato del lavoro. Ma questi interventi stanno ottenendo gli effetti sperati?

Introduzione


Un sistema efficace di servizi pubblici per il lavoro mira a facilitare l’accesso al mercato del lavoro, riducendo il divario tra domanda e offerta di competenze professionali e fornendo servizi attivi di assistenza nell’ottica di assicurare un impiego stabile. Si tratta di obiettivi ambiziosi, considerate le attuali tendenze negli Stati Uniti e in Europa.

Gli esperti del mercato del lavoro stimano che nel 2020, a causa del divario di competenze , si registreranno cinque milioni di posizioni lavorative vacanti negli Stati Uniti, mentre in Europa vi sarà un ammanco di 900.000 lavoratori qualificati nel settore ICT e delle tecnologie dell’informazione . Inoltre, da un’indagine condotta da Accenture nel 2013 in 11 Paesi, è emerso che il 66% dei funzionari dei centri pubblici per l’impiego ritiene di avere dati insufficienti e conoscenze limitate riguardo alle competenze di cui le aziende avranno bisogno in futuro.3

Per affrontare queste problematiche i centri pubblici per l’impiego stanno aumentando gli investimenti per realizzare interventi mirati sul mercato del lavoro, tuttavia risulta ancora insufficiente la loro capacità di misurarne gli effetti e di valutare se questi interventi stiano ottenendo i risultati sperati. Con una maggiore trasparenza, capacità previsionale e conoscenza analitica dei dati, questi enti sarebbero in grado di fornire risposte più efficaci.

I centri pubblici per l’impiego e le agenzie per il lavoro che ricorrono alla conoscenza analitica dei dati e alle soluzioni per l’analisi avanzata delle informazioni possono ottimizzare i loro interventi sul mercato del lavoro. Accenture ha condotto un’indagine tra i dipendenti e gli alti funzionari delle principali organizzazioni che gestiscono i servizi pubblici del lavoro in nove paesi (Francia, Germania, India, Irlanda, Norvegia, Singapore, Svezia, Regno Unito e Stati Uniti) al fine di stabilire in che modo questi enti misurano i propri risultati, definiscono l’efficacia dei loro interventi e utilizzano gli analytics.4

1J. Benitez; “Closing the skills gap with a talent supply chain;” settembre 2014; http://www.uschamberfoundation.org/closing-skills-gap-talent-supply-chain
2DigitalEurope; FACTS AND FIGURES; http://www.digitaleurope.org/Ourwork/BoostingDigitalGrowth/eSkillsinEurope/FactsandFigures.aspx

3Indagine Accenture sui funzionari dei servizi di collocamento pubblici, 2013
4Ricerca Accenture sulle organizzazioni del lavoro, 2015

Principali Risultati

Le organizzazioni che gestiscono i servizi pubblici del lavoro riconoscono quali principali fattori di successo l’aumento del tasso di partecipazione al lavoro e la riduzione del divario tra domanda e offerta di competenze professionali. L’80% del campione dispone di un sistema di misurazione del successo e dell’efficacia degli interventi attuati, eppure solo il 9% considera tale sistema “molto efficace”.

Oltre la metà (54%) degli intervistati ritiene che manchino gli strumenti, le competenze professionali e le risorse per poter misurare adeguatamente il successo e l’efficacia degli interventi sul mercato del lavoro.

Cosa impedisce a queste organizzazioni di trarre il massimo vantaggio dall’uso degli analytics? Uno dei principali ostacoli è la carenza di risorse. Secondo la maggioranza (80%) degli intervistati, l’uso degli analytics aiuterebbe a migliorare l’efficacia degli interventi sul mercato del lavoro, ma mancano le risorse adatte per farlo:

  • Per il 78% sono necessari più analisti specializzati
  • Per il 68% sono necessari dati migliori
  • Per 61% sono necessari strumenti tecnologici più avanzati

Indicazioni

Dai risultati emersi si evince come gli analytics e gli strumenti per l’analisi avanzata dei dati possano avere un ruolo chiave nel migliorare il processo decisionale e nel determinare in modo rapido quali siano gli interventi efficaci e quelli inefficaci, in modo da poter reindirizzare le risorse verso le misure a maggior valore aggiunto per il mercato del lavoro. Solo sviluppando le giuste competenze (talenti con skills specialistici) e adottando soluzioni tecnologiche dedicate, le organizzazioni che gestiscono i servizi pubblici per il lavoro possono trarre vantaggi reali dalla conoscenza analitica dei dati.



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