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People Analytics, el poder de los datos

Deja atrás las suposiciones. Mejor básate en información de calidad para encontrar la raíz, pero también la solución a los problemas que enfrenta tu fuerza laboral. Aquí, casos puntuales para ayudar a tus equipos y al negocio en general a ser cada vez más exitosos.

Solo 4 de cada 10 profesionales de RRHH son capaces de leer, crear y comunicar datos para influenciar la toma de decisiones, asegura la academia AIHR, especializada en people analytics. 

Su director, Erik van Vulpen, advierte que la falta de alfabetización de datos (data literacy) en el área de las personas es uno de los mayores cuellos de botella para los negocios. “El valor añadido de los profesionales de RRHH está en traducir los resultados analíticos y convertir su conocimiento en acciones (…) Tienen que ser capaces de acceder a tableros y recuperar datos relevantes para dar mejores consejos”, dice.

Sin embargo, esta realidad está cambiando. “Hace una década, el área de Recursos Humanos de la mayoría de las organizaciones era una función administrativa, que priorizaba las necesidades y los procesos y tenía una capacidad analítica limitada”, explica el Boston Consulting Group (BCG). Pero hoy las organizaciones líderes están yendo más allá: se están planteando “cómo puede RRHH apoyar explícitamente al negocio”, cómo puede convertirse en un consejero estratégico del C-suite.

¿Te gustaría ser parte de esta transformación? En esta nota te presentaremos 5 áreas en las que tu conocimiento de people analytics podrá, literalmente, “salvar” a tu empresa.

Conectando las pistas

Hace unos años, Graeme Johnson había sido nombrado mánager de Recursos Humanos en la empresa de telefonía y cable Virgin Media. Ahí, uno de sus primeros objetivos fue conocer cuál era la imagen que tenían de la marca los candidatos que habían sido rechazados en los procesos de selección.

Comenzó revisando las encuestas posteriores a la entrevista, donde encontró importantes quejas sobre la mala experiencia de reclutamiento por la que habían pasado esos aspirantes. Después, notó que el 18% de ellos eran clientes de Virgin Media y que el Net Promoter Score —que evalúa cuán probable sería que le recomendaran la compañía a otra persona— indicaba que el 65% eran ahora abiertos detractores de la marca. 

Cada hallazgo parecía ser un síntoma de algo más profundo. Decidió buscar un poco más y ahí dio con un dato absolutamente inesperado: alrededor del 6% de los candidatos rechazados habían cancelado su suscripción de cable lo que, en conjunto, representaba una pérdida de 5,4 millones de dólares anuales para la organización. 

¡Johnson estaba frente a un gran descubrimiento! Había detectado que las fallas en el proceso de reclutamiento no solo habían comprometido la marca empleadora, sino también la cantidad de clientes y, con ello, las ganancias de la empresa.

Así como este, hay muchísimos casos que esperan ser resueltos. Casos en los que el uso de las people analytics —que comprenden la creación, lectura y análisis adecuado de datos en el área de RRHH— pueden hacer la diferencia.

¡Veamos algunos de ellos!

Casos emblemáticos

Aquí te presentamos varios ejemplos de cómo el uso adecuado de los datos fue crucial para encontrar la verdadera raíz de los asuntos que estaban afectando a estas organizaciones. Para ello, los agrupamos en 5 temas clave de RRHH:

1. Reclutar y seleccionar personal. A través de analíticas y herramientas de inteligencia artificial, la empresa Unilever revolucionó su proceso de contratación de pasantes y roles del nivel inicial. ¿Cómo? Al recibir las postulaciones, un algoritmo derivaría a los candidatos a participar en un videojuego en el que pondrían a prueba sus habilidades. Luego, si éstos cumplían con las expectativas del cargo, los invitaba a una entrevista en HireVue, en la que podrían registrar en video las respuestas a preguntas preestablecidas; la tecnología analizaría sus palabras clave, entonación e incluso su lenguaje corporal. Finalmente, los aspirantes seleccionados pasarían a una entrevista con el mánager de contratación. De esta manera, la compañía logró agilizar su sistema de contrataciones.

McKinsey asegura que “un algoritmo puede escanear currículos de una forma más eficiente que un ser humano”, y que además podrá tomar mejores decisiones respecto a los talentos, “tal como lo hemos medido por el éxito de los nuevos empleados en sus nuevos roles y al remover sesgos inconscientes del proceso de reclutamiento y selección”. Agrega que el uso de analíticas avanzadas ayudará a llevar a RRHH al mundo 3.0. 

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2.  Monitorear habilidades. Para abordar el gran desafío de reskilling al que se enfrentan los profesionales y las empresas de todos los sectores hacen falta datos.

Jean-Paul Lucassen, experto en planificación de estrategias laborales, explica que las people analytics son capaces de mostrarnos cuál es la combinación de habilidades necesaria para conformar equipos de alto desempeño: “Podemos asumir que la mezcla perfecta de personas y habilidades en un departamento de Marketing sería diferente a la mezcla necesaria para un equipo de ingenieros. Si podemos comprender realmente cómo funcionan estos mixes, imagina cómo podríamos ayudar al reclutamiento para encontrar y seleccionar a las personas indicadas y también ayudar a los mánagers a desarrollar sus equipos y a incrementar el valor del negocio”.

Incluso, el BBVA desarrolló una aplicación a la que sus trabajadores pueden acceder con el fin de conocer cuál es la formación que necesitan para alcanzar determinado puesto y recibir sugerencias sobre las capacitaciones que les conviene tomar.

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3. Seleccionar nuevos líderes. Se pueden utilizar las analíticas para planificar quiénes podrían ser los próximos líderes de una organización. “Elegir de tres a cinco sucesores potenciales para los roles más importantes de liderazgo ha probado ser una parte clave de las mejores prácticas para el desarrollo organizacional y el manejo de talento”, señala McKinsey.

Esto se logra al analizar las experiencias de los empleados exitosos y sus habilidades en un rol específico, lo que permite detectar potenciales sucesores automáticamente y conectarlos con oportunidades de capacitación para prepararlos mejor para su nuevo rol. Además, los datos pueden ser actualizados frecuentemente con muy poco esfuerzo.

Otro ejemplo clave ha sido el Proyecto Oxígeno de Google. Con él, la empresa ha estudiado durante más de 10 años cuáles son los comportamientos que esperan los trabajadores de sus mánagers, para así poder entrenarlos y facilitarles el desarrollo de las habilidades que necesitan. Esto les ha permitido mejorar la rotación de personal, la satisfacción de los colaboradores y también su desempeño. 

Asimismo, las investigaciones pueden ayudarnos a convencer a los líderes de hacer cambios en sus prácticas. “Si yo digo ‘esto es lo que tienes que hacer’, va a haber resistencia. Pero si les dices a los líderes ‘esto es lo que recomendamos hacer y estos son los datos que lo respaldan’, la resistencia va a ser más fácil de sortear. Esa es la magia de los datos”, reflexiona el especialista Sergio García Mora, profesor en la diplomatura de people analytics en la Escuela de Innovación ITBA, en nuestro pódcast HR Express.

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4. Mejorar la experiencia del colaborador. En un mundo en el que el 46% de los trabajadores está insatisfecho con su experiencia laboral, según cifras de Gartner, lo primero que debemos hacer es averiguar el por qué.

En este sentido, la empresa española Naturgy comenzó a utilizar el Procesamiento de Lenguaje Natural (PNL) para relevar las respuestas que dejaban sus trabajadores en el campo de texto libre que estaba al final de cada encuesta. Con esto, lograron identificar los “hot topics” que afectaban a sus colaboradores y empezaron a tomar medidas para responder mejor a las quejas, consultas y preocupaciones que surgían. 

Delia Majarín, líder de People Analytics en el grupo Telefónica y cofundadora del think tank People Analytics Spain, asegura que el PLN está cobrando cada vez mayor relevancia en Recursos Humanos, debido a que “el texto está muy presente en las encuestas de clima, el feedback, etcétera”.

Otro ejemplo es el de la alemana E.ON que, luego de plantearse más de 50 hipótesis y testear muchas de ellas, descubrió que la razón del creciente ausentismo en la empresa eran la necesidad de vacaciones más largas y de tomarse uno o dos días libres a mitad de año. Este hallazgo tan simple condujo a la mejora de los beneficios en la compañía.

Tal como indica Deloitte, “los datos de la fuerza laboral remota y las analíticas predictivas pueden ayudar a las organizaciones a proveerles a sus empleados experiencias de alta calidad, con una mezcla de beneficios, recompensas, asignaciones y capacitaciones basadas en sus experiencias personales y preferencias, tanto tácitas como explícitas”.

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5. Detener la rotación excesiva. En esta época de “grandes renuncias”, conocer las razones por las cuales nuestros talentos se están yendo a trabajar con la competencia, o pasándose a otros rubros, es una necesidad. 

McKinsey señala que con frecuencia las compañías buscan ganar la guerra por el talento ofreciendo sueldos o bonos con montos más elevados, sin que esto les traiga los resultados esperados. Menciona el ejemplo de una gran aseguradora estadounidense que, al notar una creciente tasa de renuncias, reunió sus datos —antecedentes demográficos, profesionales y educativos de los trabajadores, sus evaluaciones de desempeño y los niveles de compensación— para identificar cuál era el perfil de aquellos que estaban en riesgo de irse. 

“Al aplicar analíticas sofisticadas, afloró un descubrimiento: los empleados de los equipos más chicos, con períodos más largos entre ascensos y con mánagers de más bajo desempeño, eran los más propensos a renunciar”. Una vez identificado ese patrón, la organización comenzó a proporcionarles más oportunidades de desarrollo profesional y más apoyo de otros mánagers. Además, se dio cuenta de que los bonos no tenían prácticamente ningún efecto en la retención del personal.

El caso es muy parecido al de la compañía de datos Nielsen, que en 2015 diseñó un modelo predictivo con 20 variables —entre ellas edad, género, tiempo dentro de la empresa y puntuación del mánager— para determinar por qué las renuncias habían aumentado en el último tiempo. Así, detectó que un programa de movilidad interna podía ayudar a retener al personal y que cada vez que lograba disminuir en un 1% la rotación, se ahorraba hasta 5 millones de dólares en costos. 

Como ves, “los datos no siempre apuntan en la dirección que esperan los directivos más experimentados en RRHH”, como dice McKinsey. El potencial de las people analytics es infinito y los resultados de cada investigación pueden llegar a ser sorprendentes. 

¡Comienza tu camino en people analytics! Recuerda que, en palabras de García Mora, “no necesitas saber programar o automatizar todo, sino hacerte mejores preguntas y tratar de construir una historia basada en los datos”.

5 pasos para comenzar en people analytics:

Si estás pensando en crear desde cero un área de People Analytics, lo primero que debes hacer (junto a los líderes y trabajadores de la empresa) es responder a las 5 interrogantes que plantea Ana Valera, directora del Programa Avanzado de PA en Verisure Securitas Direct.
¿Cuál es la cultura del dato en la empresa? Identifica si RRHH es el único departamento que no toma decisiones basadas en datos o si Marketing y Finanzas también está en esa situación. 
¿Cuáles son las piedras en el zapato? Reconoce los desafíos principales que enfrenta la compañía.
¿Qué datos tienes ahora mismo? Determina dónde están ubicados y cuál es su calidad.
¿Quién va a empezar a trabajar con PA? Decide si será una persona sola, si armarás un equipo o si buscarás a una consultora externa.
¿Qué herramientas vas a utilizar? Puedes preguntarle a Marketing, por ejemplo, qué plataformas usa para gestionar y visualizar sus datos. Tal vez te digan que usan Qlik, Tableau, Power BI o algún otro con el que puedas comenzar.  

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Fuentes consultadas

¿Quieres tener el pulso de tu equipo y contar con datos relevantes sobre su desarrollo en la empresa? Escríbenos a info.latam@visma.com 

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