People Analytics y la transformación de los recursos humanos

El volumen de datos que recogen desde recursos humanos sigue creciendo, pero el mero hecho de tenerlos no es suficiente para tener éxito. Analizarlos y sacar conclusiones es necesario para poder determinar la causa de los problemas y anticiparnos a sucesos futuros basándonos en pruebas sólidas. El conocido como People Analytics, permite a las empresas aprovechar los datos para optimizar la experiencia de los empleados, crear la mejor estructura organizativa posible y maximizar la productividad. ¿Quieres saber qué es People Analytics y cuál es su papel en la transformación de los recursos humanos? ¡Sigue leyendo!

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¿Qué es People Analytics?

People Analytics es la práctica de recopilar y aplicar datos organizacionales, de personas y talento, para mejorar los resultados comerciales. Permite a los departamentos de recursos humanos obtener conocimientos basados en datos para tomar decisiones clave en términos, por ejemplo, de contratación. El objetivo es sacar el máximo provecho de estos datos y usarlos para mejorar el rendimiento de la organización.

El término People Analytics ha evolucionado considerablemente desde que se utilizó por primera vez en las organizaciones a mediados del siglo XX. Desde entonces, ha habido una clara transición de la analítica prescriptiva a la analítica predictiva. Ahora las organizaciones pueden estar mejor preparadas para afrontar el dinamismo de su entorno operativo y ser proactivas en vez de reactivas. Por ejemplo, la ciencia de datos sofisticada, la visualización interactiva de datos y el machine learning no formaban parte del proceso hasta hace unas décadas. 

Beneficios y ejemplos de aplicar People Analytics

Una de las mejores formas de contextualizar la importancia y los beneficios de los sistemas de people analytics es analizar algunos de los casos más exitosos del mercado. Con ese fin, a continuación, se describen los beneficios de aplicar la analítica a los diversos desafíos y responsabilidades del departamento de recursos humanos, con base en la evidencia encontrada por algunos analistas destacados.

1# Analizar la rotación de los empleados

El Wall Street Journal publicó un artículo en 2015 que puede traducirse al español como «Algoritmos para advertir a los jefes que los trabajadores pueden renunciar». Este artículo explora cómo Credit Suisse puede predecir quién es probable que abandone la empresa. Este es uno de los primeros proyectos en analizar la rotación indeseada de empleados. 

Los analistas de recursos humanos de Credit Suisse no solo pudieron predecir quién podría dejar el banco, sino que también identificaron por qué ciertos empleados lo hicieron. Esta información se proporcionó a los gerentes de forma anónima para que pudieran reducir los factores de riesgo de rotación y mantener una mejor cohesión del equipo.

Además, del análisis se propuso una formación para que los gerentes estuviesen mejor capacitados para retener a los empleados de alto rendimiento que están en riesgo de desgaste. Credit Suisse estima el ROI del proyecto en $70 millones por año.

2# Aumentar el nivel de compromiso

Otra experiencia de análisis de personas se publicó en Harvard Business Review con el título «Análisis del talento competitivo». Los investigadores de la escuela de negocios buscaron probar la hipótesis de que existe una correlación entre el compromiso y el desempeño financiero. En otras palabras, el valor intangible de un compromiso se puede medir en términos de rendimiento de la inversión.

Este artículo destaca específicamente la iniciativa de BestBuy, una empresa miembro del Fortune 500, una de las mayores empresas minoristas y de comercio electrónico del mundo. Según esta investigación, Best Buy descubrió que cada aumento del 0,1 % en el compromiso aumenta los ingresos por tienda en $100 000 anuales. Como resultado del análisis, la empresa decidió intensificar su encuesta de compromiso de los empleados y realizarla trimestralmente en lugar de anualmente.

3# Detectar el desgaste del empleado

Por otro lado, Experian consideraba que el desgaste o cansancio de los empleados era muy perjudicial para su actividad. Achacaban a ello que la rotación no deseada fuese de entre un 3 y un 4%.

Por ello, decidieron construir un modelo predictivo con doscientas variables, como el tamaño de los equipos de trabajo y otros parámetros organizacionales de cada departamento. El modelo también se alimentaba con datos sobre la valoración que recibían los supervisores y gerentes, así como el tiempo perdido por cada trabajador durante su traslado diario a la oficina, etc.

Durante la construcción del modelo predictivo se detectaron correlaciones entre el tamaño del equipo y la insatisfacción laboral, siendo los equipos de tamaño superior a diez o doce personas los que generaban peores sensaciones.

El equipo de análisis también identificó los desencadenantes del riesgo de fuga en proporción a la distancia del domicilio personal a la sede corporativa. Una vez validado el algoritmo de predicción, se desplegó en varias áreas geográficas.

Experian estimó un impacto financiero de unos 8.000.000 a 10.000.000 de dólares durante el primer año y medio de optimización de la estructura organizacional en base a los resultados de la analítica.

4# Disminuir el índice de absentismo laboral

El gigante de la energía E.ON evaluó que las bajas por enfermedad eran más altas de lo que pensaban que era una tasa comparable para la industria. El equipo de analistas identificó 55 hipótesis que podrían explicar el alto índice de absentismo. De estos supuestos, con los datos disponibles, pudo verificar 21 y decidió actuar sobre 11.

Una de las suposiciones en las que E.ON actuó fue que creían que las vacaciones estaban mal administradas, tanto por la renuncia de algunos empleados como por la no aprobación por parte de los supervisores. Los resultados del análisis se comparten con los gerentes para que puedan modificar su comportamiento al momento de aprobar las vacaciones y descansos de los miembros de su equipo.

5# Fomentar el engagement

La petrolera Shell interpretaba que el engagement tenía una vinculación directa con el mejor rendimiento algo, por otra parte, lógico e intuitivo, pero no habían probado la correlación de causa y efecto. Como resultado del proceso de people analytics concluyeron que cuanto mayor era el engagement, mejor se hacía el seguimiento y cumplimiento de las normas en materia de PRL. 

En consecuencia, Shell potenció las prácticas de fomento del engagement, hasta elevarlo un 1%, con la positiva consecuencia de una rebaja del 4% de los incidentes de seguridad pero también de otros parámetros de negocio.

6# Gestión de crisis

Cuando Kraft lanzó una oferta pública de adquisición sobre Unilever, el grupo de people analytics de recursos humanos se creyó capaz de poder ayudar a manejar la crisis y defenderse de los intentos hostiles de adquisición. 

El equipo analizó la red social de la organización y creó modelos para reducir costes. Además, el equipo pudo rastrear las emociones y actitudes de los empleados, lo que les permitió comprender cómo respondían a la estrategia defensiva de Unilever.

En palabras de Unilever, este apoyo de recursos humanos puede ser muy útil en la toma de decisiones durante una crisis. La información proporcionada ayuda a reducir costes y mejorar la planificación estratégica, lo que ayuda a Unilever a comunicar al mercado que su independencia producirá más valor que aceptar la oferta de adquisición de Kraft.

7# Apertura de nuevas oficinas

Por último, Cisco utiliza datos demográficos para determinar las mejores ubicaciones para abrir nuevas oficinas. Combinando una variedad de fuentes de datos, incluida la disponibilidad de espacio de oficina, los costes de bienes raíces, la adquisición de talento y la presencia universitaria, optimizan las mejores ubicaciones para evitar las crecientes guerras salariales por el talento, tan comunes en la industria de IT. Cisco afirma que cualitativamente los análisis de people analytics de su departamento de recursos humanos fortalecieron significativamente su participación de mercado

8# Mejorar el proceso de contratación

Las pruebas de evaluación en el proceso de contratación de muchas grandes empresas suelen ser similares. Rolls-Royce cree que la falta de personalización conduce a peores evaluaciones y, por lo tanto, a peores opciones y menos compromiso por los nuevos empleados. 

Rolls consideró que su rotación era innecesariamente alta, y estaba causada por la ineficacia de las pruebas de evaluación, por lo que decidió implementar evaluaciones más breves y atractivas, con el objetivo de identificar candidatos con más talento y mayor potencial. Rolls-Royce logró aumentar la cantidad de solicitudes de candidatos técnicos y comerciales. También consiguió que un promedio del 98% de los solicitantes completasen las prueba de evaluación online. De esta forma, le resultó más sencillo contratar a candidatos con el perfil deseado.

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