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Red Teaming : définir des stratégies de gestion des objections et plus encore

by marco

Introduction

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La plupart des entreprises utilisent aujourd’hui des techniques d’entretien comportemental très désuètes (des questions de style années 1980 datant d’avant l’analytique et le numérique) pour comprendre qui pourrait être le meilleur leader pour construire, gérer ou restructurer leurs fonctions d’analytique. Cet article souligne que les techniques existantes peuvent amener les cadres supérieurs à évaluer et à embaucher le mauvais responsable de l’analyse. Ce guide « comment faire » peut devenir le meilleur ami du responsable du recrutement car il aidera à créer un meilleur résultat d’embauche.

Erreur courante d’embauche n ° 1

Graphiques, données, calculatrice

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Concentrez vos questions d’entretien sur les capacités d’embauche ou de licenciement et les questions traditionnelles sur les forces et les faiblesses destinées aux managers généralistes. Oubliez de sonder les principales compétences de leadership requises dans l’analyse de données : la capacité à motiver des talents hautement quantitatifs, la capacité de conduire un changement de culture d’analyse de données, la maîtrise de la nature multidisciplinaire de l’analyse et la capacité de connecter les informations à la stratégie. Rejeter l’idée qu’il existe des CDAO fractionnaires ou la génération un et la génération deux semble sage, car beaucoup croient fondamentalement et ont vu que l’analyse de données pour fonctionner doit être une boucle d’apprentissage liée et se renforçant continuellement nécessitant une expérience multidisciplinaire. Dans certains cas, les employeurs ne sont pas prêts pour le rôle de CDAO et n’ont pas la maturité, le changement de leadership et le niveau de transformation ou de préparation pour faire de ce rôle une réalité. Ce n’est ni mauvais ni bon. C’est comme ça, et tout est parfait. Les choses évoluent au fur et à mesure que les organisations sont prêtes.

Que faire à propos de l’erreur d’embauche courante n° 1 :

Travaillez avec des entreprises telles que CustomerIntelligence.net, Gartner et Forrester ou d’autres experts en analyse de données pour développer une batterie de questions plus spécialisées qui sonderont les dimensions traditionnelles du leadership ainsi que l’expertise en la matière et la capacité de traduire et de communiquer efficacement les informations analytiques dans la stratégie commerciale. Envisagez de demander les commentaires à 360 degrés du leader de l’analyse de données sur ses postes les plus récents (les deux derniers). Les évaluations à 360 degrés administrées dans le rôle sont un meilleur baromètre que ce que toute question de référence ou d’entretien comportemental pourrait déterminer. De nombreuses grandes entreprises ont des évaluations solides dans lesquelles elles ont investi, et beaucoup peuvent être partagées.

Erreur commune d’embauche n ° 2

Concept de leader de l'analyse de données

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Embauchez le leader de l’analyse de données sur la base d’un seul critère pour vous aider dans votre rôle de responsable du recrutement. Très souvent, les managers se concentrent sur les grands ahas ou d’autres initiatives éclair (se concentrer uniquement sur l’analyse sociale, l’analyse des enchères d’en-tête, le ciblage générationnel et l’IA générative, par exemple) sans examiner les compétences plus larges du leader de l’analyse ou des informations. devra démontrer. Le responsable du recrutement peut commencer par indiquer au professionnel de l’analyse de données ses besoins pour le poste, et le candidat peut ensuite relier son expérience à ses besoins. Il s’agit d’un bien meilleur échange axé sur les besoins que des questions telles que : « Alors, pouvez-vous me parler de vous ? » Si nous pensons que les leaders de l’analyse de données résolvent les problèmes de l’entreprise, le rôle réel concerne-t-il uniquement la configuration de la technologie ? Nous pouvons enseigner et embaucher des compétences techniques (fondamentales), mais avons-nous un leader capable de mettre en place une gouvernance de l’analyse des données et de nous aider à résoudre nos problèmes commerciaux ?

Que faire à propos de l’erreur d’embauche courante n° 2 :

Le leader de l’analyse de données doit être capable de construire une plate-forme intégrée d’intelligence stratégique basée sur une feuille de route commerciale ; cette plate-forme comprendrait des capacités telles que l’analyse du comportement des clients, la recherche marketing, d’autres compétences de recherche et la capacité d’interconnecter la veille concurrentielle dans leurs recommandations. La plate-forme devient la base qui permettra à l’analytique de générer de grands progrès et de l’innovation de manière continue plutôt qu’occasionnellement.

Erreur courante d’embauche n ° 3

La femme travaille un travail d'analyse de données

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En supposant que les chefs d’entreprise ayant une formation en reporting ou en métrique, en particulier dans les ventes/marketing, sont en effet des leaders de l’analyse ou du renseignement. Les responsables de l’analyse ont généralement des rotations dans l’analyse de données, Agile, la science des données, la recherche, le CRM, la stratégie Big Data, la base de données ou le marketing numérique et représentent des parcours multidisciplinaires.

Que faire à propos de l’erreur d’embauche courante n ° 3

Assurez-vous que le responsable de l’analyse des données est bien équilibré. Le responsable de l’analyse ou des connaissances est une recrue cruciale ; leur rôle est axé sur la résolution de questions et la résolution de problèmes dans diverses disciplines, très souvent aux plus hauts niveaux de l’organisation. Ils doivent savoir comment évaluer la technologie en fonction des problèmes des propriétaires d’entreprise et des achats des parties prenantes.

Erreur courante d’embauche n ° 4

Graphiques, données

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Embauchez des dirigeants qui n’ont effectué des rotations que dans un seul secteur d’activité. Ne pas avoir une large exposition aux secteurs d’activité peut entraver la capacité du dirigeant à comprendre les données ou à connaître les bonnes questions à poser pour diverses entreprises. Embauchez uniquement un leader ayant une expérience de plateforme sans rotation dans la gouvernance ou l’analyse des données. Le rôle de CDAO est un rôle multidisciplinaire hybride. Il serait intéressant que quelqu’un revienne en arrière et nomme des personnes ou des titres qui ont été parmi les premiers rôles de CDO ou CDAO. Quelqu’un est-il prêt à relever ce défi ? Cela nous aiderait à mieux comprendre l’évolution.

Que faire à propos de l’erreur d’embauche courante #4 :

Assurez-vous que le responsable de l’analyse de données a des rotations dans tous les aspects de l’analyse de données. Dans de nombreux rôles aujourd’hui, le responsable de l’analyse est un cadre de niveau C. Par conséquent, une connaissance des affaires, une connaissance de l’industrie et une connaissance et une expérience approfondies de l’analyse de données sont essentielles. Certains des meilleurs leaders de l’analyse ont effectué des rotations prenant en charge les différents types de produits ou de clients. Ils ont gravi les échelons en gérant les différents sous-composants de l’analytique : insights, modélisation, BI, science des données, stratégie et gouvernance des données, mar tech, exécution, etc. C’est un point essentiel : chaque équipe sous la direction du responsable de l’analyse des données pensera que la pratique ou la fonction CDAO ne concerne que ce qu’elle fait, disant souvent que nous avons tout couvert quand ce n’est pas le cas. Les points douloureux sont tellement plus larges.

Les connaissances intersectorielles peuvent être utiles car elles peuvent apporter une perspective différente ou extérieure. Cependant, il est essentiel de ne pas sous-estimer la valeur critique d’avoir un responsable de l’analyse de données (ou à tout le moins l’équipe sous ses ordres) qui maîtrise si possible les données de votre propre industrie. Il peut y avoir des croisements si le rôle est intérimaire, et le premier CDAO commencera la fonction avec un plan de perfectionnement ou d’apport d’expertise de l’industrie plus tard.

Les embauches croisées peuvent être appropriées à des niveaux d’analyse de données plus subalternes. Cela peut être problématique au niveau le plus élevé, en particulier lorsque l’analyse des données est censée orienter la stratégie et que les réglementations relatives à l’utilisation des données sont complexes. L’environnement réglementaire des sept dernières années a changé à jamais la façon dont les données peuvent être exploitées, principalement dans les services financiers (cartes, assurance et banque) pour le ciblage des clients et la gestion des risques. Connaître la complexité des données permet au responsable de l’analyse de respecter les réglementations et d’exploiter ce qui est permis pour les opportunités de croissance de l’entreprise. Sachez donc que si vous souhaitez embaucher en dehors de votre secteur, il existe un risque culturel / d’adéquation. En outre, une question à poser aux candidats concerne la vitesse à laquelle les projets et les changements se produisent dans l’entreprise dans laquelle ils se trouvent actuellement par rapport à votre entreprise. La façon dont une entreprise technologique fait avancer les choses peut être très différente de celle d’un éditeur de livres ou d’une banque, par exemple.

Erreur courante d’embauche n ° 5

L'homme regarde les graphiques et les données

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Embaucher le leader de l’analyse de données au mauvais niveau. Les entreprises sont souvent encore en train de développer ce que font les fonctions d’analyse de données et où elles rapportent. Si le responsable de l’analyse de données est placé dans la mauvaise hiérarchie de reporting, cela peut se retourner contre le candidat et l’entreprise. Par exemple, l’analyse de données nécessite souvent le soutien de la direction car la fonction nécessite des investissements et, en tant que discipline relativement nouvelle, peut nécessiter le parrainage de la haute direction pour éliminer les obstacles et accroître l’adoption. En outre, les meilleurs responsables et fonctions d’analyse de données doivent s’efforcer de fournir un point de vue indépendant sur les mesures commerciales ou fonctionnelles et une source de vérité. Étant donné que la plupart des rôles de direction en analyse de données sont des rôles de leadership du changement, le responsable du recrutement doit être le décideur ultime dans tout processus de recrutement. Veillez également à ce que les membres du comité de recrutement n’aient pas de conflits d’intérêts ou d’agendas sous-jacents pour le rôle d’analyse de données. Vous pouvez inclure d’autres experts en données et en analyse, mais assurez-vous que si le rôle est appelé à restructurer un domaine, les personnes qui effectuent les entretiens ne sont pas les personnes concernées comme exemple de conflits potentiels.

Que faire à propos de l’erreur d’embauche n ° 5 :

Assurez-vous que le leader relève du bon cadre supérieur au sommet de l’organisation ou au sein du secteur d’activité. Par exemple, si le rôle concerne un secteur d’activité, la structure hiérarchique idéale consiste à ce que le responsable de l’analyse fournisse des faits et des données pour aider à la prise de décision du chef de l’entreprise. L’état parfait est que l’analyse de données fasse rapport aux plus hauts niveaux de l’organisation, très probablement en tant que conseiller de confiance du PDG, du directeur de l’exploitation, du président d’entreprise ou du directeur marketing pour aider les dirigeants à prendre les meilleures décisions en fonction de tout ce que l’analyse de données a à offrir. . En règle générale, les fonctions d’analyse de données consistent à rechercher des opportunités et pas seulement à réaliser des économies. Les investissements réalisés par les dirigeants dans l’analytique peuvent être décuplés. Par conséquent, nous recommandons que les responsables de l’analyse de données ne relèvent pas de fonctions qui ne sont que des types de rôles de support ou de maîtrise des coûts. Des rôles tels que le CTO, les chefs de cabinet ou d’autres fonctions administratives principales, qui ont tendance à être davantage des services de soutien ou partagés, ne font que souligner le coût ou les aspects défensifs du rôle et notent l’amélioration de l’activité. Les responsables et les fonctions d’analyse de données doivent être là où ils peuvent le mieux éclairer la stratégie et stimuler la croissance et l’avantage concurrentiel. (Bien que nous reconnaissions qu’il existe de nombreuses façons différentes de s’organiser, nous suggérons ceci comme un baromètre.)

De plus en plus, je vois que le rôle de CDAO relève du rôle de CIO, et les gens me demandent si je pense que c’est une bonne chose. Cela dépendra de l’importance qu’ils accordent au CDO/CDAO. S’il ne s’agit que de données, ce sera un défi pour tout le monde, et nous vous expliquerons pourquoi dans les prochains articles. De plus, une chose que je peux dire à propos du rapport au CIO si le CIO est également le COO, comme c’est le cas dans de nombreuses organisations, c’est que cela peut être utile du point de vue de l’investissement. Néanmoins, cela dépend du niveau d’autorité budgétaire du DSI et s’il peut véritablement défendre son rôle dans l’ensemble de l’entreprise.

En conclusion, l’analyse de données est un domaine en évolution et prend enfin tout son sens au sein des organisations ; par conséquent, l’embauche d’un leader de l’analyse de données nécessite un soin et une attention particuliers et va au-delà des entretiens comportementaux de la direction générale en faveur d’une approche intégrée plus robuste. Il est essentiel que le responsable du recrutement s’assure que les RH, les recruteurs et tous les membres de l’équipe impliqués dans la décision d’embauche comprennent le phénomène évoqué dans cet article. Les leaders de l’analyse de données (un véritable rôle multidisciplinaire) doivent être évalués sur les dimensions du leadership, l’expérience en la matière, les rotations et les contacts et connaissances de l’industrie. Le point de vue de cet article espère ouvrir un débat plus approfondi sur l’embauche du responsable de l’analyse de données tout en soutenant que la méthode traditionnelle pour ce domaine plus récent, plus axé sur la technologie et les connaissances ne peut plus produire les meilleurs résultats d’embauche.

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