Claves de people analytics para aportar valor al negocio

Editorial ORH Chile1 septiembre 202011min
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La sombra de los analytics es alargada y ha alcanzado a los procesos de gestión de recursos humanos con el necesario objetivo no sólo de medir sino de aportar información para tomar decisiones adaptadas al negocio y también a las personas. 

Conceptos como People Analytics, HR Analytics, Talent Analytics y Workforce Analytics empiezan a ser muy habituales en los departamentos de Recursos Humanos, para los que convertir los datos de los empleados en información relevante para tomar mejores decisiones es un imperativo del negocio. Los People Analytics son precisamente eso: una metodología y un proceso integrado de análisis de datos que facilita evidencias que pueden ser utilizadas para mejorar la calidad de las decisiones sobre las personas y mejorar con ello el rendimiento individual y/o organizacional. Dicho así parece fácil pero, ¿qué necesitamos tener en cuenta a la hora de abordar un proyecto de esta naturaleza sin morir en el intento?

A través de People Analytics, Recursos Humanos puede tomar decisiones basadas en datos que aporten valor al negocio en el marco de las nuevas necesidades de la economía digital

 

1. ANALÍTICA Y ESTRATEGIA

En primer lugar, depende de que esté alineado con la estrategia de la organización y del negocio y que trascienda del silo de recursos humanos. Es decir, que surjan para dar respuesta a una pregunta que tiene que estar relacionada con los retos a los que se enfrenta la organización y a cómo impactan en las decisiones sobre personas (por ejemplo, ante procesos de diversificación, transformación, internacionalización, cambios en la estructura de la empresa, nuevos productos, mercados o canales, etc.). Para cualquiera de ellos, el área de gestión de talento puede, a través de los HR Analytics, identificar personas que se asemejen a perfiles de éxito del pasado o perfiles de éxito futuros, personas con alto riesgo de abandono de la organización, personas que son influencers, innovadores o expertos de conocimiento, personas que internamente podrían ser los managers en un periodo de tiempo, o qué personas son las más indicadas para qué tareas o proyectos. Así, la analítica nos permite optimizar decisiones sobre el relevo generacional del equipo directivo, los procesos masivos de selección, la fidelización de personas con riesgo de salida de la organización, la identificación de potencial, la adecuación persona-puesto, la optimización de equipos de trabajo, las decisiones sobre qué iniciativas de recursos humanos implementar para conseguir una mejora del engagement y la motivación, entre otros.

2. CALIDAD Y CANTIDAD DE LOS DATOS

En todos los proyectos hay una fase de extracción, tratamiento y limpieza de datos previa a la analítica. Si bien es cierto que esperar a tener muchos datos y perfectos no es muy realista, sí que es necesario recoger cuanta más información mejor, revisar que sea útil y que los datos cuenten con una calidad mínima. Se deben identificar las fuentes de información de las que disponemos acerca de nuestros empleados, dónde están, quién tiene acceso y qué calidad tienen. En ocasiones, la evaluación del desempeño, por ejemplo, al estar vinculada a remuneración tiene un valor uniforme para casi toda la plantilla, por lo que no es un dato útil.

 

Este es un momento idóneo para identificar fuentes de información complementarias o áreas de mejora en la recogida de datos. Y en paralelo, se deben considerar herramientas de evaluación psicológica, que enriquecen sensiblemente los resultados de la analítica posterior.

 

También es interesante construir un cuadro de mando de recursos humanos con datos generales que permitan hacer comparativas con el sector y el mercado en general, pero también indicadores de personas vinculados a la estrategia de la organización. Si, por ejemplo, hay una estrategia de internacionalización, es interesante conocer la movilidad geográfica, el conocimiento de idiomas y la experiencia requerida de todas las personas, y actuar en consecuencia para poder dar la mejor respuesta al negocio en el plazo deseado. Suele ser muy útil en este caso utilizar herramientas de visualización que faciliten la forma de mostrar la información de dicho cuadro de mando. Trabajaremos con los datos de personas disponibles (biográficos, experiencia, antigüedad, puesto, retribución, formación, desempeño, etc.); también con datos de negocio (facturación, margen, satisfacción del cliente, etc.); y en ocasiones con datos de contexto como la meteorología, los datos económicos, etc. Tener todos los datos integrados facilita mucho la fase inicial del proyecto; sin embargo, la calidad de los datos será la que marque el valor de las conclusiones, por lo que es importante resaltar que la dispersión de información no es un impedimento para poner en marcha un proyecto de analítica.

 

3. EQUIPOS MULTIDISCIPLINARES

Estos proyectos requieren de equipos multidisciplinares integrados por psicólogos, psicómetras, expertos en negocio y estrategia, expertos en arquitectura, desarrolladores de software, científicos de datos y lingüistas computacionales. Con todos ellos podremos optimizar el uso de la técnica más indicada para cada caso.

La analítica descriptiva nos permite conocer qué está ocurriendo ahora (por ejemplo, qué tienen en común los managers de éxito en la organización) y obtener palancas para actuar: podemos identificar personas con potencial para promocionar y formar en aquellas competencias que se identifiquen como áreas de mejora. Si lo que queremos es identificar personas con riesgo de abandono de la organización o dar un scoring a las personas que optan a una vacante interna o externa en función de su parecido a un criterio de éxito previamente definido, recurriremos a modelos de machine learning. Si nos encontramos con datos no estructurados, que generalmente suponen una parte muy relevante de la información, recurriremos al procesamiento de lenguaje natural (PLN), que incluye las distintas técnicas para trabajar con el lenguaje humano por medio de algoritmos, tanto en su forma escrita como en su forma oral. De este modo podemos, por ejemplo, analizar de manera automática los comentarios recibidos en la encuesta de un servicio de atención al empleado, y detectar a tiempo real algunos comentarios negativos que nos permitan priorizar las respuestas, así como, en general, retroalimentar los procesos internos.

 

4. PROTECCIÓN DE DATOS

Los datos se refieren a personas y, por lo tanto, contienen información sensible. Por ello es necesario el cumplimiento normativo en lo que se refiere a protección de datos, así como ser rigurosos con la seguridad de la información. Y en términos de ética es importante medir muy bien para qué se van a usar los datos y el impacto que puede tener en las personas, acompañando todo ello con una adecuada comunicación interna.

 

5. COORDINACIÓN INTERDEPARTAMENTAL

Los proyectos de People Analytics implican a muchas áreas de la organización: recursos humanos, negocio, legal, sistemas de la información, calidad, etc. De ahí que sea necesario contar de manera coordinada con todos los implicados desde el origen ya que necesitaremos su colaboración para poder realizar el proyecto. Para ello deben conocer el porqué de la iniciativa, qué objetivos persigue, qué beneficios puede aportar, las fases del proyecto y la participación de cada implicado. Igualmente, los resultados del proyecto deben comunicarse a todos los implicados, así como el plan de acción que del proyecto se derive. Es clave que los resultados lleven a la acción.

 
ONA – ORGANIZATIONAL NETWORK ANALYSIS
¿Qué es?

Dentro de los proyectos de People Analytics se encuentra el análisis de redes organizativas, conocido como ONA (Organizational Network Analysis). Esta metodología permite, principalmente a través de encuestas relacionales (cuestionario on line en el que los participantes reportan con quién y cómo se relaciona) aunque también mediante huella digital o ambas, identificar determinados perfiles: líderes ocultos, innovadores, influencers, expertos. Por ejemplo, puede ser muy útil para identificar personas que pueden facilitar procesos de cambio o expertos en áreas de conocimiento.

¿Quiénes pueden sacar el máximo partido del ONA?

Perfiles expertos en psicología, estadística, psicometría, matemáticas, programación y análisis de redes. Por supuesto, siempre en coordinación con otros profesionales expertos en los procesos y el negocio de una determinada organización.

EN CONCLUSIÓN

La clave del éxito de las organizaciones son sus personas. Términos procedentes del marketing tales como experiencia candidato, experiencia empleado, marca empleadora, etc. ponen de relieve la necesidad de situar a las personas en el centro de la estrategia. Al igual que las áreas de marketing vienen trabajando desde hace tiempo el conocimiento del cliente para personalizar los servicios y mensajes, los departamentos de recursos humanos deben conocer más a sus colaboradores para facilitar la atracción y fidelización del talento. People Analytics es una potente herramienta de ayuda para las áreas de talento a la hora de fundamentar la solvencia de sus decisiones en datos, aportando valor al negocio y adoptando un rol más proactivo y estratégico en las organizaciones.

Artículo escrito por SARA ESTIRADO, People Analytics – Client partner en Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) para Observatorio de Recursos Humanos 

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