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Digital HR + People Analytics

En un mercado tan competitivo, tener ciertas ventajas al tomar decisiones podría ser crucial. La posibilidad de predecir las consecuencias o los escenarios posibles de las decisiones supone una  superioridad que puede determinar el curso y hasta el éxito de las mismas.

People Analytics es la metodología a través de la cual se intenta predecir el comportamiento del personal de una empresa  a través del análisis de datos.

La digitalización de Recursos Humanos

La transformación digital y la creciente capacidad de las empresas para almacenar y analizar datos es uno de los retos a los que se enfrentan los/as profesionales de RRHH. Tradicionalmente, este departamento quedaba al margen por carecer de herramientas capaces de cuantificar parámetros como eficiencia, motivación, satisfacción y productividad de los empleados. Para ello, es indispensable trabajar integrando diferentes áreas del conocimiento como matemáticas, programación y conocimiento del dominio.

HR Analytics es la aplicación sistemática de modelos predictivos sobre datos de colaboradores/as con el objetivo de encontrar factores causales que ayuden a predecir el rendimiento laboral.

Martin Edwards y Kristin Edwards en Predictive HR Analytics

¿Qué beneficios y aplicaciones puede tener HR Analytics?

Una buena práctica de People Analytics permite que Recursos Humanos contribuya, a través de diversos proyectos e iniciativas, no solo a que el talento sea una ventaja competitiva, sino también a mejorar los resultados de la compañía.

Un proceso de HR Analytics no se trata de datos. Se trata de preguntas. La clave es hacer las preguntas correctas. El beneficio principal es conocer y, a partir de ahí, tomar las decisiones correctas en base a esa información.

Considerando donde pongamos el foco, la analítica nos ayudara a responder diferentes preguntas:

  • Pasado: conoceremos que sucedió, el cómo y el por qué.
  • Presente: nos permite interiorizarnos en lo que está pasando ahora y establecer sistemas de alertas o impulsar acciones inmediatas sobre un problema determinado.
  • Futuro: podremos anticipar que sucederá al tomar determinadas acciones. En esta línea existen la analítica predictiva y la prescriptiva.

Lo más importante en un proceso de People Analytic es tener el foco muy claro, saber qué es lo que queremos conocer, obtener o predecir con la analítica que estamos realizando.

Seleccionar proyectos con impacto en el negocio.

El trabajo de HR Analytics debe enfocarse en elegir proyectos de interés estratégico para la organización. Es decir, que debe priorizarse la solución de un problema de negocio que sea relevante. Veamos algunos ejemplos:

Vincular rasgos profesionales con los resultados comerciales: a través del análisis de talentos de la plantilla, se pueden identificar ciertos rasgos, patrones o skills que caractericen a empleados con un desempeño por encima de la media en algún área concreta. Esto permite optimizar el proceso de selección y contratar a candidatos con los mismos rasgos.

Problemas de rotación: haciendo un análisis de las renuncias y los motivos tras ellas, la empresa podrá identificar a los empleados con más probabilidades de irse de la organización y tomar medidas para evitarlo.

Mejorar el rendimiento: HR Analytics permite evaluar los niveles de desempeño y si están recompensados adecuadamente.  Si aquellos que tienen niveles más altos abandonan la empresa, probablemente no se sientan lo suficientemente reconocidos. Por otro lado, puede determinarse si las promociones o aumentos de sueldos afectan directamente en la productividad de los colaboradores.

Optimizar la inversión en formación: la analítica permite visualizar el tiempo que demoran los empleados en mostrar mejoras tras una formación y cómo esto impacta en el negocio.

Para el área de RRHH, poner en marcha proyectos de HR Analytics lo alinea con la estrategia corporativa. Facilita poder  contribuir de forma mucho más relevante en la consecución de resultados cumpliendo con los  objetivos estratégicos de la organización.  

Digital HR + People Analytics

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