¿Sabes la importancia que tiene la analítica de datos en RRHH?
Las áreas que solían determinarse únicamente a través de la retroalimentación y revisión humana, incluidas las promociones, las tasas salariales, el abandono y la retención, y la capacitación y el desarrollo, ahora son cada vez más decisiones basadas en datos informadas por análisis impulsados por inteligencia artificial. Un diferenciador de valor clave de estas métricas derivadas de IA es que se pueden recopilar y analizar en tiempo real para ayudar a respaldar las decisiones en el momento.
Aquí hay cinco formas en que los equipos de recursos humanos y gestión del talento están aplicando analítica de datos en RRHH para cultivar el desarrollo de los empleados y crear organizaciones de alto rendimiento. También te dejamos aquí algo que puede interesarte si estás pensando en mejorar o implementar la analítica de datos en RRHH.
Medición de desempeño
Las organizaciones pueden usar herramientas de análisis para establecer puntos de referencia de desempeño de los empleados y luego capacitar a los empleados existentes y entrantes para que comprendan esas cualidades y su impacto. Deloitte , junto con otras empresas, analiza datos de rendimiento humano, datos de viaje y horas de facturación para ayudar a las personas a mejorar su rendimiento profesional, así como su bienestar y energía. Las organizaciones pueden incluso utilizar los datos recopilados de los equipos de mayor rendimiento o de los empleados individuales como un medio para comprender los procesos efectivos y establecer puntos de referencia estándar para que los sigan otros grupos de la organización.
Informar las decisiones de promoción y salario
Una de las principales desmotivaciones para muchos empleados de alto rendimiento es ver a los compañeros de bajo rendimiento recibir promociones. Adoptar un enfoque basado en datos puede ayudar a los líderes organizacionales a observar la tasa a la que los empleados reciben promociones y aumentos y qué factores clave impulsan estas decisiones. Por ejemplo, es posible que un nuevo empleado haya logrado un desempeño de ventas sobresaliente, pero un compañero con más antigüedad puede haber brindado un desempeño de calidad constante a lo largo del tiempo. ¿Qué métrica de rendimiento tiene más peso y durante qué período de tiempo se mide el rendimiento? ¿Debe la tenencia ser un factor en absoluto? Recopilar y usar más tipos y fuentes de datos y usarlos para entrenar algoritmos de inteligencia artificial luego puede ayudar a los gerentes a tomar decisiones menos sesgadas y garantizar que los datos generados por el desempeño sean una parte más importante de la ecuación.
Comprender la deserción y aumentar la retención
La analítica de datos en RRHH basada en el desempeño también se puede aplicar para predecir qué empleados podrían ser más propensos a irse, al tiempo que cuenta una historia sobre qué factores contribuyen al desgaste. El dinero puede ser un factor menos importante que la calidad de los gerentes y supervisores, según la consultora de gestión McKinsey & Co.. Por ejemplo, McKinsey cita un estudio de caso de una importante compañía de seguros de EE. UU. que implementó un programa de bonificación en un esfuerzo por retener a los empleados, pero tuvo poco éxito. Luego, la empresa comenzó a aplicar análisis de datos para comprender a los trabajadores en riesgo y descubrió una tendencia: las personas que estaban en equipos más pequeños, pasaban más tiempo entre promociones y que reportaban a gerentes de bajo rendimiento tenían más probabilidades de irse. En lugar de invertir dinero en estos empleados, la empresa comenzó a invertir recursos para formar gerentes más fuertes.
Las organizaciones también pueden recopilar datos sobre su tasa de rotación (deserción voluntaria e involuntaria dividida por el recuento promedio) para comprender las tendencias y abordar los picos repentinos. Por ejemplo, un aumento en la deserción involuntaria puede ser una indicación de que el proceso de reclutamiento y capacitación necesita una revisión; un aumento en la deserción voluntaria puede requerir inmersiones más profundas en departamentos o gerentes específicos.
Examinar el compromiso de los empleados
Una métrica crucial para cualquier departamento de recursos humanos es el compromiso de los empleados. Estos datos generalmente se recopilan a través de encuestas de compromiso de los empleados realizadas por proveedores de encuestas subcontratados. Sin embargo, más organizaciones están viendo el beneficio de traer esto internamente a sus departamentos de recursos humanos para obtener resultados más rápidos y mantener la propiedad de los datos de sus empleados. En lugar de las extensas encuestas que muchos empleados temen (y algunos ni siquiera completan), los departamentos internos de recursos humanos pueden usar encuestas breves y pequeñas para monitorear regularmente el compromiso y, con la ayuda de las herramientas de IA , obtener información de datos inmediata.
Medición del desarrollo de los empleados y los resultados del aprendizaje
Un programa de capacitación vibrante puede beneficiar a las organizaciones con una fuerza laboral más productiva y una mejor retención. En lugar de hacer a los empleados algunas preguntas estáticas al finalizar la capacitación, las organizaciones pueden cambiar el enfoque de la satisfacción con la capacitación a la comprensión del programa, siguiendo el progreso real del empleado a lo largo de la capacitación. Las empresas pueden ir un paso más allá al aplicar análisis predictivos para personalizar el contenido de capacitación que se adapte mejor a los estilos de aprendizaje de los empleados a nivel individual. A nivel organizacional, el análisis predictivo puede evaluar los puntos débiles de la capacitación (como cuando disminuye el compromiso de los empleados). En última instancia, estos datos pueden analizar patrones que hacen que una capacitación sea exitosa y dirigir a las empresas a mejorar el contenido en los lugares correctos.
Convirtiendo la analítica de datos en RRHH en análisis de personas
Si bien estas métricas de datos inteligentes sin duda brindan a los profesionales de recursos humanos un conocimiento valioso, es crucial que los recursos humanos continúen manteniendo el elemento humano de su función para garantizar que estas herramientas realmente agreguen valor humano. Una forma es usar el análisis detrás de estas cinco aplicaciones para informar el diseño organizacional a través de una estrategia predictiva que puede ayudar a guiar las especificaciones de puestos futuros, ayudar a preparar a los trabajadores para mejorar sus habilidades para estos roles y satisfacer las necesidades de la organización.
Con aproximadamente el 40% de las empresas en todo el mundo automatizando sus departamentos de recursos humanos, un departamento de recursos humanos rico en datos necesita profesionales expertos en competencias analíticas para interpretar y aprovechar el poder detrás de la inteligencia basada en datos. Ampliar las habilidades y el conocimiento en minería y gestión de datos, aplicaciones de aprendizaje automático y análisis empresarial puede proporcionar a los profesionales de recursos humanos (y sus organizaciones) una ventaja competitiva.
