El compromiso efectivo de las analíticas predictivas, utilizando datos pasados y presentes para prever eventos futuros, puede ayudar a las organizaciones a tomar decisiones de contratación, anticipar escasez de habilidades, prevenir la deserción de empleados y reaccionar ante el próximo evento disruptivo importante.
Esta técnica en crecimiento nos permite, a su vez, tomar decisiones informadas y adaptar estrategias comerciales. Al estudiar métricas como la rotación de personal, el rendimiento y las ausencias laborales, se pueden utilizar modelos estadísticos y de aprendizaje automático para impulsar la planificación y el crecimiento de las empresas. Los software de recursos humanos con funcionalidades de análisis predictivo como Factorial brindan una ventaja competitiva, ya que pueden recopilar datos significativos y evaluar su impacto en el bienestar y la productividad de nuestros colaboradores.
Ahora bien, el uso de analíticas predictivas ha crecido casi un 50 por ciento en los últimos tres años, según una encuesta de 2022 realizada por SkyQuest Technology. Los líderes empresariales que utilizan análisis de fuerza laboral afirman tener una mejor comprensión de sus necesidades de talento que aquellos que no lo hacen, y están más satisfechos con la función general de recursos humanos.
Sin embargo, la encuesta también reveló que el 42 por ciento de las empresas no utilizan el análisis de fuerza laboral en absoluto. Eso puede llevar a perder oportunidades y a mantener suposiciones incorrectas.
Veamos un ejemplo muy interesante, publicado en la Society for Human Resource Management, los líderes de recursos humanos en CUNA Mutual Group, una compañía de seguros estadounidense, descubrieron lo valiosas que pueden ser las revisiones regulares de las métricas de diversidad, equidad e inclusión (DE&I) de su empresa. Mientras examinaban sus procesos de contratación, encontraron una razón inesperada por la cual no estaban atrayendo tantos candidatos de color como se esperaba.
“El análisis nos ayudó a comprender que veíamos un ciclo diferente entre el momento en que se publicaba un trabajo y el momento en que los candidatos de color presentaban su solicitud”, dijo Linda Nedelcoff, vicepresidenta ejecutiva y directora de estrategia y recursos humanos de la empresa, que cuenta con 4,000 empleados. “Generalmente, presentaban su solicitud más tarde en el ciclo de publicación”.
Al revisar los datos, el equipo de recursos humanos descubrió que podrían haber estado excluyendo involuntariamente a algunos candidatos de color al crear listas de candidatos demasiado pronto después de publicar una vacante. Esa introspección los llevó a pedir a los gerentes de contratación que hicieran algunos cambios inmediatos: publicar las vacantes en sitios que atraen a más personas de color en este país, además de utilizar tablones de empleo generales; dejar cada publicación abierta durante un mínimo de dos semanas; y considerar a todo el conjunto de candidatos en su conjunto, sin importar cómo cada persona descubrió la vacante.
Como resultado, la tasa de contratación de personas de color en CUNA Mutual Group superó los estándares de la industria, según afirmó Nedelcoff. “No tengas miedo de mirar hacia atrás en el espejo retrovisor de vez en cuando”, dijo. “La base es muy importante. Si tu base no es tan sólida como crees, es posible que construyas algo sin darte cuenta”. La clave de los datos es que permiten el pivotaje. No se trata siempre de avanzar del paso uno, al dos y luego al tres, a veces debes parar en el dos y devolverte para replantear tu estrategia. Esa es la clave de los datos.
Organizaciones de todos los tamaños pueden beneficiarse al estudiar sus datos pasados y presentes, y utilizarlos para anticipar lo que el futuro pueda deparar y cómo deben reaccionar ante ello. Sin embargo, es importante tener en cuenta que las analíticas predictivas no significa simplemente perpetuar los patrones pasados en el futuro.
Las implicaciones son significativas porque la gestión del talento en muchas empresas ha girado tradicionalmente en torno a las relaciones interpersonales o toma de decisiones basada en una experiencia previa, más que en un análisis profundo de la información. El People Analytics proporciona una exclusiva oportunidad para profesionales de capital humano y gerentes de adquisición de talento para posicionarse como socios estratégicos de los altos ejecutivos; esto, basándose en hechos, utilizando técnicas analíticamente probadas para reclutar y retener a los mejores colaboradores que generan un valor superior en las empresas.
Desarrollando una Estrategia de RRHH Basada en Datos
Para desarrollar una estrategia de recursos humanos basada en datos, se deben seguir varias etapas clave.
- En la Etapa uno, se crea un plan con objetivos claros, que incluye establecer la misión y los valores del departamento de RRHH, comprender a los empleados y sus necesidades, vincular las actividades de RRHH a la creación de valor para la empresa y evaluar los riesgos internos y externos.
- En la Etapa dos, se plantean las preguntas correctas para guiar la recopilación y análisis de datos. Se determina qué preguntas necesitan ser respondidas, qué datos se requieren para obtener esas respuestas, cómo se analizarán los datos y cómo se informarán los hallazgos. Esta etapa es fundamental para definir el enfoque de la estrategia basada en datos.
- En la tercera fase, se identifican las fuentes de datos clave para RRHH. Estas fuentes pueden incluir datos de actividad (registros de acciones y evaluaciones de desempeño), datos conversacionales (percepciones de los empleados obtenidas de entrevistas de retiro y encuestas) y datos de sensores (información capturada por sensores como temperatura y seguridad en el lugar de trabajo). También se pueden utilizar datos de fotos y videos para el reclutamiento y la evaluación emocional y de actitudes.
- La Etapa cuatro se centra en los ciclos de datos en la estrategia de Analítica de Personas. Aquí se abordan aspectos como el almacenamiento de datos, la limpieza de los mismos para eliminar inconsistencias y la transformación de datos para su compatibilidad e integración con otras fuentes. Esta etapa garantiza el acceso inmediato, confiable y seguro a la información.
- Finalmente, en la Etapa 5, se comunican y visualizan los hallazgos de los datos. La comunicación clara y precisa de los resultados es esencial, y la visualización de datos ayuda a resaltar tendencias y proporcionar información completa sobre la fuerza laboral en diferentes escenarios. Esto permite comprender la situación actual, planificar acciones y tomar decisiones informadas que respalden los objetivos estratégicos de la empresa.
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Beneficios de las analíticas predictivas en Recursos Humanos
Contratación más inteligente
Las analíticas predictivas puede ayudarnos a llevar a cabo una contratación más ingeniosa, como vimos en el ejemplo de arriba. Sabemos que contratar y hacer crecer el talento es fundamental para las empresas, y es ahí donde entra en juego el análisis predictivo. Esta poderosa herramienta permite tomar decisiones informadas basadas en datos pasados y presentes para predecir el futuro.
Ya no basta con conocer simplemente la cantidad de empleados, ahora se espera que te anticipes a las necesidades de habilidades futuras y abordes las preocupaciones de rotación de personal. Es importante adaptar tu forma de contratar considerando las capacidades necesarias tanto para los empleados actuales como para los futuros talentos.
De este modo, puedes utilizar el análisis predictivo para construir perfiles de empleados ideales basados en las habilidades y atributos de aquellos que han tenido éxito en tu organización. Esto te ayudará a identificar candidatos que tienen más probabilidades de destacar y quedarse. En un mercado laboral competitivo, contar con esta ventaja puede marcar la diferencia al acortar el tiempo de contratación y encontrar a los candidatos adecuados.
Fidelizando al Mejor Talento
Contratar a un empleado es solo la mitad de la batalla. La otra consideración clave es cómo mantenerlos en la organización. La retención de empleados es un área en la que las empresas pueden hacer un buen uso de las analíticas predictivas.
Los datos que la mayoría de los departamentos de RRHH u organizaciones ya rastrean, como los niveles de compromiso de los empleados, el tiempo desde la última promoción y las calificaciones de las evaluaciones de desempeño, se pueden ingresar en un software predictivo como Factorial para ayudar a identificar factores que indican qué empleados podrían ser propensos a irse.
Identificar por qué los empleados tienen más probabilidades de abandonar una empresa puede ayudar a RRHH a tomar medidas diseñadas para evitar que se vayan. A largo plazo, esto puede ahorrarle a las empresas dinero en contratación, capacitación y productividad perdida.
Realizar pequeños cambios en los procesos de RRHH puede contrarrestar algunas de las razones comunes por las cuales los empleados pueden abandonar un trabajo. Tomemos como ejemplo la insatisfacción con la compensación y la falta de interacción con su supervisor.
Asegurar una comunicación constante y efectiva entre los gerentes y los empleados puede marcar una gran diferencia en la retención de talento. Además, brindar oportunidades de desarrollo y crecimiento, reconocer los logros y mantener una cultura de trabajo positiva y colaborativa son aspectos clave para fomentar el compromiso y la lealtad.
Enfoque Estratégico
A pesar del fuerte respaldo de los líderes empresariales, solo el 20 por ciento de las organizaciones utilizan ampliamente el análisis de datos, según reveló SkyQuest. Los principales obstáculos citados son la falta de recursos económicos, la falta de habilidades y la falta de datos.
Estas dificultades pueden experimentarlas tanto las empresas grandes como las pequeñas. Las empresas más grandes pueden sentirse abrumadas por la cantidad excesiva de datos, mientras que las más pequeñas pueden no tener suficientes datos para obtener conclusiones útiles. Por ejemplo, analizar datos históricos sobre por qué las gerentes mujeres abandonan una empresa puede no ser particularmente útil para aquellas empresas que solo han tenido unas pocas gerentes mujeres. Sin embargo, existen medidas que el área de Recursos Humanos puede tomar para abordar estos problemas.
Puede ser útil enfocarse en utilizar el análisis predictivo en algunas áreas clave en lugar de intentar hacer pronósticos para múltiples áreas a la vez. Con Factorial, por ejemplo, puedes empezar tu piloto con un área específica para identificar qué oportunidades te puede brindar un software completo como nosotros.
CUNA Mutual Group, por ejemplo, decidió centrarse en el uso de análisis predictivo para planificar esfuerzos de diversidad, equidad e inclusión en toda la empresa.
La empresa también confía en el análisis de datos para evaluar y personalizar la forma en que capacita a los gerentes. Los líderes de RRHH combinan principios de ciencias del comportamiento con análisis de comportamiento para determinar qué tipo de capacitación y en qué etapa de sus carreras los gerentes podrían beneficiarse más.
Otras grandes marcas como Google están utilizando esta tecnología para atraer, retener y maximizar la productividad de su talento. Aquí te presentamos algunos ejemplos emocionantes de análisis predictivo en acción:
- Credit Suisse: Utilizando un software de análisis predictivo, este banco global identificó las causas detrás de la rotación de empleados. Gracias a los datos recopilados, brindaron capacitación especializada a los gerentes para retener a los empleados de alto rendimiento, lo que les permitió ahorrar millones de dólares al año.
- Nielsen: Con el objetivo de reducir la rotación, Nielsen utilizó el análisis predictivo para identificar a las personas en riesgo de abandonar la empresa. Esto les permitió lanzar iniciativas exitosas y reducir la tasa de deserción a cero, ahorrando millones en costos de contratación.
- Google: La gigante tecnológica utiliza el análisis predictivo en su proceso de contratación para identificar a los candidatos más prometedores. Además, han desarrollado algoritmos que predicen la probabilidad de que los empleados abandonen la empresa, permitiendo tomar medidas preventivas y mantener bajos los niveles de rotación.
En resumen, las analíticas predictivas ofrecen a las empresas la capacidad de gestionar el talento de manera más efectiva, tomar decisiones estratégicas y dar forma a un futuro prometedor. Desde la contratación más inteligente hasta la retención del mejor talento y el enfoque estratégico, estas herramientas basadas en datos brindan una ventaja competitiva. Es hora de aprovechar el poder de las analíticas predictivas y construir una gestión del talento inteligente y orientada al futuro.
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