People Analytics: Tudo o que você precisa saber

12/05/2021 RH Academy No comments yet

Neste artigo sobre. People Analytics você vai ser capaz de entender:

O que é People Analytics?
Por que o People Analytics é necessário?
Exemplos de como usar o People Analytics.
Como funciona o People Analytics?
Prós e contras do People Analytics.
Análise preditiva para RH.

O que é People Analytics?

People Analytics é o processo de coleta e análise de dados de Recursos Humanos ( RH ) para melhorar o desempenho da força de trabalho de uma organização. O processo também pode ser referido como análise de talentos (talent analytics), HR Analytics ou mesmo análise de força de trabalho.

Este método de análise de dados obtém dados que são coletados rotineiramente pelo RH e os correlaciona aos objetivos de RH e aos objetivos organizacionais. Isso fornece evidências mensuráveis de como as iniciativas de RH estão contribuindo para as metas e estratégias da organização.

Por exemplo, se uma empresa de engenharia de software tem alta rotatividade de funcionários, a empresa não está operando em um nível totalmente produtivo.

Leva tempo e investimento para levar os funcionários a um nível totalmente produtivo.

A análise de RH fornece uma visão baseada em dados sobre o que está funcionando bem e o que não está, para que as organizações possam fazer melhorias e planejar com mais eficácia para o futuro.

Como no exemplo acima, saber a causa da alta rotatividade da empresa pode fornecer informações valiosas sobre como ela pode ser reduzida. Ao reduzir o turnover, a empresa pode aumentar sua receita e produtividade.

Por que o People Analytics é necessário?

A maioria das organizações já possui dados que são coletados rotineiramente, então por que a necessidade de uma forma especializada de análise? O RH não pode simplesmente olhar para os dados que já possui?

Infelizmente, os dados brutos por si só não podem fornecer nenhuma visão útil. Seria como olhar para uma grande planilha cheia de números e palavras.

Sem organização ou direção, os dados parecem sem sentido.

Depois de organizados, comparados e analisados, esses dados brutos fornecem uma visão útil.

Eles podem ajudar a responder a perguntas como:

Que padrões podem ser revelados na rotatividade de funcionários?
Quanto tempo leva para contratar funcionários?
Qual montante de investimento é necessário para que os funcionários atinjam uma velocidade totalmente produtiva?
Qual dos nossos funcionários tem maior probabilidade de sair durante o ano?
As iniciativas de aprendizagem e desenvolvimento estão tendo impacto no desempenho dos funcionários ?

Ter evidências baseadas em dados significa que as organizações podem se concentrar em fazer as melhorias necessárias e planejar iniciativas futuras.

Com a capacidade de responder a questões organizacionais importantes sem qualquer suposição, não é surpreendente que muitas empresas que usam a análise de RH atribuam a melhoria de desempenho às iniciativas de RH.

Exemplos de como usar o People Analytics

Como o People Analytics pode ser usado pelas organizações?

Vamos dar uma olhada em alguns exemplos usando problemas organizacionais comuns:

1. Rotatividade

Quando os funcionários pedem demissão, geralmente não há uma compreensão real do motivo.

Pode haver relatórios ou dados coletados sobre situações individuais, mas não há como saber se há um motivo ou tendência abrangente para a rotatividade.

Com a rotatividade sendo cara em termos de perda de tempo e lucro, as organizações precisam desse insight para evitar que a rotatividade se torne um problema contínuo.

O People Analytics pode:

Coletar e analise dados anteriores sobre rotatividade para identificar tendências e padrões que indicam porque os funcionários pediram demissão.
Coletar dados sobre o comportamento dos funcionários, como produtividade e engajamento, para entender melhor o status dos funcionários atuais.
Correlacionar os dois tipos de dados para entender os fatores que levam à rotatividade.
Ajudar a criar um modelo preditivo para rastrear e sinalizar melhor os funcionários que podem se enquadrar no padrão identificado associado aos funcionários que pediram demissão.
Desenvolver estratégias e tomar decisões que irão melhorar o ambiente de trabalho e os níveis de engajamento.
Identificar os padrões de engajamento, envolvimento, satisfação e desempenho dos funcionários.

2. Recrutamento

As organizações estão buscando candidatos que não apenas tenham as habilidades certas, mas também os atributos certos que correspondam à cultura de trabalho da organização e às necessidades de desempenho.

Peneirar centenas ou milhares de currículos e basear uma decisão de recrutamento em informações básicas é limitante, ainda mais quando os candidatos em potencial podem ser esquecidos. Por exemplo, uma empresa pode descobrir que a criatividade é um melhor indicador de sucesso do que a experiência de trabalho relacionada.

O People Analytics pode:

Habilitar a coleta rápida e automatizada de dados candidatos de várias fontes.
Obter uma visão profunda dos candidatos considerando variáveis extensas, como oportunidades de desenvolvimento e adequação cultural.
Identificar candidatos com atributos comparáveis aos funcionários de melhor desempenho da organização.
Evitar o preconceito habitual e garanta oportunidades iguais para todos os candidatos; Com uma abordagem de recrutamento baseada em dados, o ponto de vista e a opinião de uma pessoa não podem mais afetar a consideração dos candidatos.
Fornecer métricas de quanto tempo leva para contratar para funções específicas dentro da organização, permitindo que os departamentos estejam mais preparados e informados quando surgir a necessidade de contratar.
Fornecer dados históricos relativos a períodos de contratação excessiva e insuficiente, permitindo que as organizações desenvolvam melhores planos de contratação de longo prazo.

Como funciona o RH Analytics?

Compreendendo o processo de People Analytics

O People Analytics é composto de vários componentes que se alimentam uns aos outros.

Para obter os insights de resolução de problemas que o HR Analytics promete, primeiro os dados devem ser coletados .
Os dados precisam ser monitorados e medidos em comparação com outros dados, como informações históricas, normas ou médias.
Isso ajuda a identificar tendências ou padrões. É neste ponto que os resultados podem ser analisados na fase analítica.
A etapa final é aplicar o insight às decisões organizacionais.

Vamos dar uma olhada em como funciona o processo:

1. Coletando dados

Big data refere-se à grande quantidade de informações que são coletadas e agregadas pelo RH com o objetivo de analisar e avaliar as principais práticas de RH, incluindo recrutamento, gestão de talentos, treinamento e desempenho.

Coletar e rastrear dados de alta qualidade é o primeiro componente vital da análise de RH.

Os dados precisam ser facilmente obtidos e integrados em um sistema de relatórios. Os dados podem vir de sistemas de RH já instalados, sistemas de aprendizagem e desenvolvimento ou de novos métodos de coleta de dados, como sistemas baseados em nuvem, dispositivos móveis e até mesmo tecnologia vestível.

O sistema que coleta os dados também precisa ser capaz de agregá-los, o que significa que deve oferecer a capacidade de classificar e organizar os dados para análises futuras.

Que tipo de dados são coletados?

perfis de funcionários
atuação
dados sobre empresas de alto desempenho
dados de baixo desempenho
salário e histórico de promoção
dados demográficos
embarque
Treinamento
noivado
retenção
volume de negócios
absentismo

2. Medição

Na etapa de medição, os dados iniciam um processo de medição e comparação contínua, também conhecido como métricas de RH.

A análise de RH compara os dados coletados com as normas históricas e padrões organizacionais. O processo não pode depender de um único instantâneo de dados, mas requer uma alimentação contínua de dados ao longo do tempo.

Os dados também precisam de uma linha de base de comparação. Por exemplo, como uma organização sabe o que é um intervalo aceitável de ausentes se não for definido primeiro?

No People Analytics, as principais métricas monitoradas são:

Desempenho organizacional:
Os dados são coletados e comparados para entender melhor a rotatividade, o absenteísmo e os resultados do recrutamento.

Operações:
Os dados operacionais são monitorados para determinar a eficácia e eficiência dos procedimentos e iniciativas diárias de RH.

Otimização de processos
Esta área combina dados de desempenho organizacional e métricas de operações para identificar onde melhorias no processo podem ser feitas.

Exemplos de métricas de People Analytics

Aqui estão alguns exemplos de métricas específicas que podem ser medidas pelo RH:

Tempo para contratar/fechar a vaga – O número de dias necessários para publicar vagas e finalizar a contratação de candidatos. Essa métrica é monitorada ao longo do tempo e comparada à taxa organizacional desejada.
Custo de recrutamento para contratar – O custo total envolvido no recrutamento e contratação de candidatos. Essa métrica é monitorada ao longo do tempo para rastrear os custos típicos envolvidos no recrutamento de tipos específicos de candidatos.
Rotatividade – Taxa de desligamento dos funcionários após um determinado ano de emprego na organização. Essa métrica é monitorada ao longo do tempo e comparada à taxa ou meta aceitável da organização.
Absenteísmo – O número de dias e a frequência com que os funcionários ficam longe de seus empregos. Essa métrica é monitorada ao longo do tempo e comparada à taxa ou meta aceitável da organização.
Avaliação de engajamento – A medição da produtividade e satisfação dos funcionários para avaliar o nível de engajamento dos funcionários em seu trabalho. Isso pode ser medido por meio de pesquisas, avaliações de desempenho ou medidas de produtividade.

3. Análise

O estágio analítico revisa os resultados do relatório de métricas para identificar tendências e padrões que podem ter um impacto organizacional.

Existem diferentes métodos analíticos usados, dependendo do resultado desejado. Isso inclui: análise descritiva, análise prescritiva e análise preditiva.

A Análise Descritiva concentra-se exclusivamente na compreensão dos dados históricos e no que pode ser melhorado.

A Análise Preditiva usa modelos estatísticos para analisar dados históricos a fim de prever riscos ou oportunidades futuras.

A Análise Prescritiva leva a Análise Preditiva um passo adiante e prevê consequências para os resultados previstos.

Exemplos de Análises:

Aqui estão alguns exemplos de métricas na fase de análise:

Tempo de contratação – o tempo decorrido entre a publicação de uma vaga e a contratação real é uma métrica que permite ao RH obter informações sobre a eficiência do processo de contratação; ele solicita investigação sobre o que está funcionando e o que não está funcionando. Demora muito para encontrar o candidato certo? Quais fatores podem estar impactando o resultado?
Rotatividade – Métricas de rotatividade que indicam a taxa em que os funcionários deixam a organização após a contratação podem ser analisadas para determinar quais departamentos específicos da organização estão lutando contra a retenção e os possíveis fatores envolvidos, como insatisfação com o ambiente de trabalho ou falta de suporte de treinamento.
Absenteísmo – A métrica que indica com que frequência e por quanto tempo os funcionários ficam longe de seus empregos em comparação com a norma estabelecida pela organização pode ser um indicador de engajamento dos funcionários. Como o absenteísmo pode custar caro para a produtividade de uma organização, a métrica permite que o RH investigue as possíveis razões para as altas taxas de ausência.

4. Aplicação

Depois que as métricas são analisadas, as descobertas são usadas como insights acionáveis para a tomada de decisões organizacionais.

Exemplos de como aplicar insights de análise de RH:

Aqui estão alguns exemplos de como aplicar a análise obtida a partir de análises de RH para a tomada de decisões:

Tempo de contratação – Se as descobertas determinarem que o tempo de contratação está demorando muito e o próprio formulário de emprego for considerado a barreira, as organizações podem tomar uma decisão informada sobre como melhorar a eficácia e acessibilidade do procedimento de pedido de emprego.
Rotatividade – entender por que os funcionários deixam a organização significa que decisões podem ser tomadas para evitar ou reduzir a rotatividade. Se a falta de suporte de treinamento for identificada como um fator contribuinte, então iniciativas para melhorar o treinamento contínuo podem ser implementadas.
Absenteísmo – compreender os motivos da ausência de longo prazo do funcionário permite que as organizações desenvolvam estratégias para melhorar os fatores do ambiente de trabalho que afetam o engajamento dos funcionários.

Prós e contras do People Analytics:

A análise de RH está se tornando rapidamente uma adição desejada às práticas de RH.

Os dados que são coletados rotineiramente em toda a organização não oferecem valor sem agregação e análise, tornando a análise de RH uma ferramenta valiosa para o insight medido que antes não existia.

Mas enquanto a análise de RH oferece para mover a prática de RH do nível operacional para o nível estratégico, não é sem desafios.

Aqui estão os prós e contras da implementação de People Analytics:

Prós :

Uma tomada de decisão mais precisa pode ser obtida graças a uma abordagem baseada em dados, que reduz a necessidade de as organizações confiarem na intuição ou suposições na tomada de decisões.
Estratégias para melhorar a retenção podem ser desenvolvidas graças a um entendimento mais profundo dos motivos pelos quais os funcionários deixam ou permanecem na organização.
O engajamento dos funcionários pode ser melhorado analisando dados sobre o comportamento dos funcionários, por exemplo, como eles trabalham com colegas de trabalho e clientes, e determinando como os processos e o ambiente podem ser ajustados.
O recrutamento e a contratação podem ser mais bem ajustados às necessidades reais do conjunto de habilidades da organização, analisando e comparando os dados dos funcionários atuais e dos candidatos em potencial.
Tendências e padrões em dados de RH podem ser úteis para previsões por meio de análises preditivas, permitindo que as organizações sejam proativas na manutenção de uma força de trabalho produtiva.

Contras :

Muitos departamentos de RH não possuem o conjunto de habilidades estatísticas e analíticas para trabalhar com grandes conjuntos de dados.
Diferentes sistemas de gerenciamento e relatórios dentro da organização podem dificultar a agregação e comparação de dados.
O acesso a dados de qualidade pode ser um problema para algumas organizações que não têm sistemas atualizados.
As organizações precisam de acesso a software analítico e de relatório de boa qualidade que possa utilizar os dados coletados.
O monitoramento e a coleta de uma quantidade maior de dados com novas tecnologias (por exemplo, sistemas baseados em nuvem, dispositivos vestíveis), bem como previsões baseadas em dados, podem criar problemas éticos.

Análise preditiva para RH

A análise preditiva analisa os dados históricos para prever o futuro. O diferenciador é a forma como os dados são usados.

Na análise padrão, os dados são coletados e analisados para relatar o que está funcionando e o que precisa ser melhorado. Na análise preditiva, os dados também são coletados, mas são usados para fazer previsões futuras sobre funcionários ou iniciativas de RH.

Isso pode incluir qualquer coisa, desde prever quais candidatos seriam mais bem-sucedidos na organização até quem corre o risco de desistir dentro de um ano.

Como funciona?

Técnicas estatísticas avançadas são usadas para criar modelos algorítmicos capazes de identificar tendências e comportamentos futuros. Essas tendências futuras podem descrever possíveis riscos ou oportunidades que as organizações podem aproveitar na tomada de decisões de longo prazo.

Exemplos preditivos de RH

Vamos dar uma olhada em como a análise preditiva pode ser usada:

Rotatividade
Com a análise preditiva, um algoritmo pode ser desenvolvido para prever a probabilidade de funcionários pedirem demissão dentro de um determinado período de tempo. Ser capaz de sinalizar quais funcionários estão em risco permite que as organizações tomem medidas preventivas e evitem o custo de perda de produtividade e o custo de recontratação.

Desempenho organizacional
Os dados históricos de desempenho organizacional podem apontar os motivos para o desempenho ruim, mas a análise preditiva pode fazer previsões sobre quais iniciativas têm maior probabilidade de melhorar o desempenho. Se os níveis de engajamento forem identificados como correlacionados ao desempenho, as organizações podem implementar iniciativas específicas que aumentam o engajamento dos funcionários.

Os benefícios e desafios da análise preditiva de RH

Benefícios: a análise preditiva de RH permite que as organizações se tornem proativas no uso de dados.

Em vez de corrigir problemas do passado, as organizações podem criar um futuro que evite problemas e resolva desafios futuros antes mesmo que eles aconteçam. Isso pode economizar em custos futuros, tanto em receita, metas e produtividade.

Desafios: A análise preditiva de RH requer um nível de habilidade, tecnologia e investimento que muitas organizações ainda não possuem.

Muitos fatores também precisam ser levados em consideração para fazer previsões sobre funcionários ou candidatos em potencial.

Os seres humanos podem ser imprevisíveis e ter diferentes personalidades, origens e experiências. Colocar as pessoas em um algoritmo preto e branco para fazer previsões sobre seu desempenho no trabalho ou futuro representa não apenas um risco, mas uma questão ética.