People Analytics: definición e implantación desde RRHH

No te hagas más preguntas: sigue leyendo este artículo. Aquí te explicamos en profundidad sobre este método de investigación que está revolucionando la manera en la que las empresas gestionan su talento humano, para la toma de decisiones estratégicas.

¿Qué es People Analytics?

People Analytics es una metodología que permite a Recursos Humanos tomar decisiones basadas en datos sobre el talento, la experiencia del empleado, el desempeño y la evolución de los equipos. Su objetivo es convertir la información de las personas en insights accionables para anticipar necesidades, mejorar la gestión del talento y responder a retos estratégicos de la organización. En este artículo explicamos qué es People Analytics, cómo aplicarlo desde RRHH y cómo implementar un sistema eficaz en 6 pasos a través de datos, retos, sistema, análisis, acción y recurrencia.

Según Gal, Jensen y Stein en su libro “The basic principles of People Analytics”, se trata de un “acercamiento impulsado por datos para administrar personas en el trabajo. People Analytics va más allá del área de Recursos Humanos y funciona como un eje central entre la analítica de recursos humanos, la analítica administrativa y la analítica financiera”. 

En este punto, es clave saber que, solo ofreciendo la mejor experiencia de empleado, aseguraremos la atracción y fidelización del talento en nuestra compañía, por lo que se hace de vital importancia poder anticiparnos a sus comportamientos. Así, tener un sistema de people analytics, nos ayudará a entender perfectamente a cada empleado, sus retos y su experiencia en cada uno de los momentos del journey. Podremos tener datos de su onboarding, de su día a día o de su desarrollo, entre muchos otros momentos.

People Analytics vs conceptos relacionados

El concepto “People Analytics” ha pasado de ser una tendencia a ser una herramienta que nos permite cambiar la forma en la que gestionamos las personas dentro de una organización. Sin embargo, antes de definir este concepto, es importante diferenciar otros términos que entran en juego en la ecuación:

• Inteligencia artificial: este término es muy amplio y su definición puede variar según el recurso al que acudamos. Generalmente se usa para describir máquinas que simulan la inteligencia humana y sus habilidades cognitivas.
• Machine learning: se considera una rama de la inteligencia artificial que construye modelos matemáticos capaces de aprender de los datos. El aprendizaje empieza alimentando el modelo con datos, y el propio modelo acaba identificando ciertos patrones que pueden ser utilizados para realizar predicciones.
• Deep learning: usa exclusivamente redes neuronales profundas para extraer patrones de los datos. Cuando la cantidad de datos y el poder de computación son grandes, el deep learning tiende a ser mejor que la mayoría de los modelos de machine learning. 
• Ciencia de datos: es un campo interdisciplinar que une la inteligencia artificial, el conocimiento de un particular dominio, y la estadística. Los científicos de datos usan diferentes métodos científicos, procesos y algoritmos para obtener conocimiento e “insights” de los datos. Hoy en día, los datos son tan valiosos que, si son bien gestionados, se pueden convertir en una fuente de ingresos.
• Big Data: trata de analizar de manera eficiente cantidades enormes de datos que no pueden ser procesadas con las técnicas de procesamiento de datos tradicionales. Normalmente, cuanta más cantidad de información tengamos, mayor precisión tendremos en las predicciones.

Medición y aplicación desde Recursos Humanos

People Analytics permite a Recursos Humanos medir el impacto de sus decisiones mediante datos objetivos. Su finalidad es convertir los datos en información útil para optimizar la gestión del talento, mejorar la experiencia del empleado y favorecer una toma de decisiones basada en evidencias.

Algunos de los KPIs que pueden analizarse desde People Analytics para mejorar la gestión de personas son:

• Tasa de rotación voluntaria e involuntaria.
• Tiempo medio de contratación.
• Coste por incorporación.
• Nivel de compromiso o Employee Engagement.
• Absentismo laboral.
• Productividad por equipos.
• Evaluaciones de desempeño.
• Participación y eficacia de los programas de formación.
• Diversidad e inclusión.

Una vez definidos los indicadores, el siguiente paso es integrar los datos procedentes de diferentes fuentes, como el software de gestión de RR. HH., encuestas de clima laboral, plataformas de formación, evaluaciones de desempeño o herramientas de gestión de proyectos. Cuanto más completos, fiables y actualizados sean los datos, mayor será la capacidad de la organización para identificar relaciones entre variables y comprender qué factores influyen en el rendimiento, el compromiso, la satisfacción o la rotación del talento.

Sin embargo, el valor de People Analytics no reside únicamente en medir indicadores, sino en analizar la información para detectar patrones, identificar riesgos, realizar predicciones y anticipar escenarios. Gracias a la analítica de personas, Recursos Humanos puede descubrir qué características comparten los empleados con mejor desempeño, qué factores aumentan la probabilidad de rotación o qué iniciativas de formación generan un mayor retorno sobre la inversión.

La aplicación de estos análisis permite:

• Optimizar los procesos de selección y contratación.
• Mejorar la retención y fidelización del talento.
• Detectar de forma anticipada riesgos de fuga de profesionales.
• Diseñar planes de desarrollo personalizados.
• Evaluar la eficacia de las acciones de formación y bienestar.
• Apoyar la planificación estratégica de la plantilla mediante modelos predictivos y cuadros de mando (dashboards).

Para que People Analytics genere resultados, la medición debe ser continua y basarse en datos fiables y actualizados. Además, es necesario revisar periódicamente los indicadores para adaptar las decisiones a las necesidades de la organización. Todo ello debe realizarse garantizando la calidad de la información y el cumplimiento de la normativa de protección de datos.

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¿Cómo implementar un sistema de People Analytics?

Existen seis puntos clave para diseñar e implantar un sistema de people analytics, un proceso que puede llevar tiempo e inversión, pero sin duda será clave para los objetivos dentro de la organización:

Datos

Sin buenos datos no podremos obtener un buen sistema de People Analytics. Aquí nos referimos a muchas fuentes de información o de voz del empleado, por lo que recomendamos empezar a hacer un inventario de todo lo que hay en la organización: hacer un listado donde se establezca cómo se tiene el dato, dónde está guardado y cada cuánto tiempo se actualiza.

Los datos más relevantes que podemos extraer de nuestros empleados son: 

• El ERP: edad, antigüedad, puesto, departamento, etc. 
• Información general: desempeño, ausencias, potencial, competencias, liderazgo, formaciones recibidas.
• Experiencia de empleado: hechos y percepciones que vive en cada momento de contacto.
• Comportamiento digital: uso de las aplicaciones, interacciones con las herramientas, etc.

Retos

Debemos tener identificados los retos principales a los que queremos dar respuesta, ya que un buen sistema es aquel que va a resolver preguntas concretas. 

Analiza tu organización con preguntas que te lleven a identificar los problemas a resolver, por ejemplo, cuestiónate lo siguiente: 

• ¿A qué retos estratégicos nos vamos a enfrentar en los próximos años?
• ¿Cómo podemos dar respuesta a ellos desde gestión de persona?
• ¿Nos está costando atraer talento a la organización?
• ¿Qué pasa durante el primer año de los empleados? 
• ¿Identifico e Invierto en los detractores crónicos? 
• ¿Cómo puedo anticiparme a hacer un buen offboarding?

Son las buenas preguntas las que nos darán buenas respuestas para identificar los retos actuales de la compañía y poder definir la estrategia.

Sistema

Cuando hablamos de People Analytics no podemos olvidarnos de hablar de los sistemas y de la tecnología que ayudarán a automatizarlo y a que no sea un trabajo manual. En este punto consideramos que hay dos sistemas que no podemos olvidar: 

• Sistema que nos ayude a medir la experiencia de empleado momento a momento.
• Sistema que nos ayude a unificar todos los datos de todas las fuentes de información.

Análisis

Uniremos todos los datos y trataremos de dar respuesta al reto a través del análisis conjunto. Para este análisis, dado el gran volumen de datos que tenemos, y con el objetivo de no solo analizar el estado actual, sino de predecir los siguientes meses, se deben usar técnicas de machine learning. La elección de cada una de ellas dependerá de la tipología de datos y del reto al que queramos dar respuesta. Con el análisis, construiremos un modelo que nos ayude a explicar cada uno de los retos.

Acción

Los análisis nos arrojarán conclusiones, prioridades y claves o perfiles de cada empleado. En este último paso tendremos que encargarnos de trasladar toda esta información obtenida en algo visible y transmisible para el resto de la organización. 

Para conseguirlo, podemos construir cuadros de mando o dashboards para ir actualizando periódicamente, o también elaborar informes para compartir los principales insights. Dependerá siempre de a quién queremos trasladar esos datos y cada cuanto tiempo. Lo principal es trasladar lo clave, no solo el dato obtenido, sino la acción a llevar a cabo para transformar y trabajar cada reto.

Recurrencia

Un buen sistema de People Analytics se basa en la continuidad. Éste va mejorando con el tiempo gracias a que va teniendo más historia, ya que vamos introduciendo más datos y mejorando la calidad de éste. De ahí que sea importante implantar una buena base de datos que haga que este proceso de recurrencia sea automático.

En definitiva, el concepto “People Analytics” ya no es solo una tendencia, sino que cada vez son más las empresas que han asumido este reto en su cultura organizacional, tras comprender que la clave del éxito empresarial reside en las personas que la conforman. 

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