Qué es la Analítica de RRHH: Cómo aprender y dominar esta habilidad

A la hora de tomar decisiones, algunos RR.HH. confían exclusivamente en su intuición, su experiencia y su instinto. Sin duda, estos factores a veces pueden conducir a ineficiencias, sesgos y oportunidades perdidas. Aquí es donde entra en juego la analítica de RR.HH. para solucionar el problema. Se trata de la aplicación de análisis de datos y métodos estadísticos a los datos de RR.HH., como el rendimiento, el compromiso, la retención y la rotación de los empleados. La analítica de RR.HH. puede ayudar a los profesionales de RR.HH. a medir el impacto de sus acciones, identificar patrones y tendencias y optimizar sus estrategias y procesos. En este artículo, profundizaremos en el análisis de RR.HH., en los sencillos pasos que puede seguir para empezar, y echaremos un vistazo a las herramientas de análisis de RR.HH.

3 razones clave por las que la analítica de RR.HH. es importante para las organizaciones

1. Decisiones basadas en hechos

En primer lugar, puede ayudar a organización a tomar decisiones basadas en datos contrastados y no en intuiciones o conjeturas. ¿Cómo? Con la analítica de RR.HH. puede identificar los factores que influyen en la rotación, el compromiso, la productividad y la satisfacción de los empleados. Al comprender estos factores, puede aprovechar la analítica de contratación para diseñar e implementar intervenciones eficaces para retener y motivar a su talento.

2. Medir el impacto de las políticas de RRHH

En segundo lugar, el análisis de RR.HH. puede ayudar a medir el impacto de las políticas y prácticas de RR.HH. en los resultados empresariales. Puede ayudarle a evaluar el retorno de la inversión (ROI) de los programas de aprendizaje y desarrollo, las estrategias de contratación, los sistemas de gestión del rendimiento y los beneficios para los empleados.

En última instancia, podrá cuantificar el valor de las iniciativas de RR.HH., justificar su gasto y asignar los recursos de su empresa de forma más eficaz.

3. Anticipar las tendencias

La tercera razón por la que la analítica de RRHH es importante es que puede ayudar a dar forma al futuro del trabajo anticipándose y respondiendo a las tendencias y retos emergentes. La analítica de RRHH puede prever la oferta y la demanda de competencias, evaluar la preparación y adaptabilidad de la mano de obra y optimizar el uso de la tecnología y la automatización, lo que se traduce en un aumento de los KPI de contratación.

La base de estas razones puede venir de una analítica de RRHH fiable y detallada reportes. Y puesto que la Adquisición de Talento forma parte de las responsabilidades de los profesionales de RRHH, puedes obtener analíticas de RRHH completas de una herramienta como Manatal. Impulsado por la IA, Manatal puede proporcionarle la contratación reportes tan rápidamente como unos pocos clics. Podrás ver qué parte fue mal o bien a lo largo del proceso de contratación y así forjar una estrategia más sólida para tu próxima campaña.

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Iniciar HR Analytics en sencillos pasos

Paso 1: Defina sus objetivos

Antes de sumergirse en el análisis de RR.HH., su empresa debe definir primero qué metas y objetivos específicos desea alcanzar mediante el uso de datos de RR.HH.. Ya se trate de mejorar la retención de empleados, optimizar los procesos de contratación o mejorar la productividad de la plantilla, tener unos objetivos claros guiará sus esfuerzos de recopilación y análisis de datos.

Paso 2: Identificar las métricas clave

Una vez que haya establecido sus objetivos, el siguiente paso es identificar las métricas clave que le ayudarán a medir y seguir el progreso hacia esos objetivos. Por ejemplo, el índice de rotación, el tiempo que se tarda en cubrir las vacantes, el grado de compromiso de los empleados o la eficacia de la formación.

Paso 3: Recopilar datos

Para comenzar con el análisis de RR.HH., su empresa necesitará recopilar datos relevantes de diversas fuentes, como los sistemas HRIS, las encuestas a los empleados, las evaluaciones de rendimiento y los registros de contratación. Asegúrese de que los datos recopilados son precisos, están actualizados y son coherentes para garantizar la fiabilidad de su análisis.

Paso 4: Analizar los datos

Una vez recopilados los datos necesarios, el siguiente paso es analizarlos para obtener información valiosa sobre la plantilla. Esto puede implicar el uso de herramientas de visualización de datos, análisis estadísticos y técnicas de modelos predictivos para identificar tendencias, patrones y correlaciones en los datos.

Paso 5: Interpretar los resultados

Tras analizar los datos, es importante interpretar los resultados en el contexto de sus objetivos. Busque información práctica que pueda ayudar a tomar decisiones e impulsar cambios positivos en organización. Por ejemplo, si los datos muestran un alto índice de rotación en un departamento concreto, puede que sea necesario investigar las razones subyacentes y aplicar estrategias para abordar este problema.

Paso 6: Aplicar los cambios

Basándose en la información obtenida de sus análisis de RR.HH., su empresa debería implementar cambios o iniciativas basadas en los datos. Esto podría implicar el ajuste de las estrategias de contratación, la revisión de los programas de formación o la mejora de las iniciativas de compromiso de los empleados para abordar las áreas de mejora identificadas.

Tenga en cuenta que el análisis de RR.HH. no es un proyecto único, sino un proceso continuo que requiere colaboración, experimentación y aprendizaje. Las organizaciones que adoptan la analítica de RR.HH. pueden beneficiarse de una mejor toma de decisiones, un mayor rendimiento y una mayor agilidad. No es sólo una herramienta para los profesionales de RR.HH., sino también un socio estratégico para los líderes empresariales. Por este motivo, la analítica de RR.HH. es importante para las empresas de todos los sectores.

Ejemplos de herramientas de análisis de RR.HH. para mejorar sus competencias analíticas

Existen muchas herramientas de análisis de RRHH. Puedes certificarte con algunas de ellas para mejorar tus conocimientos analíticos. Estas son algunas herramientas que merece la pena conocer:

• R: Es un lenguaje de programación muy utilizado para el análisis estadístico y la visualización. Puede manejar grandes conjuntos de datos y cuenta con una rica biblioteca de paquetes que permiten realizar diversos tipos de análisis y visualizaciones.

• Python: Otro lenguaje de programación que se puede utilizar para el análisis de datos. Es más fácil de aprender que R pero ofrece algo menos de funcionalidades. También cuenta con un gran número de paquetes que apoyan el análisis de datos.
• Excel: Programa informático de hoja de cálculo que se utiliza habitualmente para el análisis básico de datos. Puede realizar cálculos, crear gráficos y aplicar filtros. Sin embargo, tiene limitaciones en cuanto al tamaño de los datos, la complejidad y la automatización.

• Power BI: Herramienta de inteligencia empresarial que permite a usuarios crear cuadros de mando interactivos y reportes a partir de diversas fuentes de datos. Tiene una interfaz fácil de usar usuario y permite visualizar, explorar y compartir datos.

• Tableau: Otra herramienta de inteligencia empresarial especializada en la visualización de datos. Permite a usuarios crear impresionantes diagramas y gráficos a partir de distintos tipos de datos. También admite la combinación, el filtrado y la narración de datos.

• Visier: Una plataforma de análisis de RRHH basada en la nube que integra datos de múltiples fuentes y proporciona cuadros de mando listos para usar y reportes sobre diversos temas de RRHH como planificación de la plantilla, adquisición de talento, diversidad e inclusión, compromiso de los empleados, retención, rendimiento, aprendizaje, compensación, etc.

• Crunchr: Una plataforma de análisis de RRHH basada en la nube que consolida datos de diferentes sistemas de RRHH en un solo lugar. Ofrece cuadros de mando predefinidos y personalizables sobre diversos temas de RRHH, como la planificación de la plantilla, la gestión del talento, la experiencia de los empleados, etc.

• Qualtrics: Un software de encuestas que ayuda a las organizaciones a recabar opiniones de los empleados sobre diversos aspectos como el compromiso, la satisfacción, el bienestar, la cultura, etc. También proporciona herramientas de análisis para analizar los resultados de la encuesta y generar información.

La importancia de la aplicación de HR Analytics en el lugar de trabajo

La analítica de RR.HH. puede aplicarse a diversas áreas en el lugar de trabajo para mejorar los procesos y resultados de RR.HH.. Algunas de estas áreas son:

• Contratación: Las analíticas de RRHH pueden ayudar a las organizaciones a contratar el talento adecuado utilizando analíticas de adquisición de competencias, analíticas de canales de contratación y análisis de clasificación. Estos métodos pueden ayudar a identificar las habilidades y atributos que se requieren para diferentes funciones, evaluar la eficacia de diferentes fuentes de candidatos y predecir la tasa de éxito de los equipos en función de su composición.
• Desvinculación: La analítica de RRHH también puede ayudar a reducir la rotación de empleados utilizando el análisis del desgaste. Este método puede ayudar a identificar los factores que influyen en la retención de los empleados, como la satisfacción laboral, el compromiso, el rendimiento, la remuneración, etc. También puede ayudar a segmentar a los empleados en diferentes grupos de riesgo y diseñar intervenciones específicas para retenerlos.
• Formación: Con la analítica de RRHH, las organizaciones pueden personalizar los programas de formación para los empleados mediante el uso de la analítica de aprendizaje. Este método puede ayudar a evaluar las necesidades y preferencias de aprendizaje de los empleados, personalizar el contenido y la impartición de los cursos de formación y medir el impacto de la formación en el rendimiento y el comportamiento de los empleados.
• Capacidad: Las empresas pueden optimizar la capacidad y utilización de su mano de obra mediante el uso de análisis de capacidad. Podrán prever la oferta y la demanda de mano de obra, asignar recursos en función de las competencias y la disponibilidad, y supervisar la utilización y la productividad de los empleados.
• Rendimiento: Mediante el uso de análisis de rendimiento, las organizaciones pueden mejorar el rendimiento de los empleados. Esto también puede ayudar a establecer y realizar un seguimiento de los objetivos de rendimiento, proporcionar retroalimentación y coaching, y recompensar y reconocer a los empleados en función de sus logros
• Anomalía: Los análisis de RR.HH. pueden ayudar a las empresas a detectar y prevenir anomalías en los datos de RR.HH. mediante el uso de análisis de detección de anomalías. Pueden identificar valores atípicos, errores, fraudes o irregularidades en los datos de RRHH que pueden indicar problemas o riesgos potenciales.

Ejemplos de la vida real

Existen muchos ejemplos reales de implantaciones con éxito de análisis de RR.HH. que han aportado valor al negocio. He aquí algunos de ellos:

• Credit Suisse: Este banco de inversión mundial y empresa de servicios financieros utilizó un algoritmo para predecir quién podría abandonar la empresa y por qué. También formaron a gestores especiales para retener a los empleados de alto rendimiento que tenían un alto riesgo de fuga. Este programa ahorró a Credit Suisse aproximadamente 70 millones de dólares al año. [1]
• Best Buy: El famoso minorista de artículos electrónicos se basó en análisis de RR.HH. para relacionar el compromiso de los empleados con los ingresos de las tiendas. Descubrieron que un aumento del 0,1% en el compromiso se traducía en más de 100.000 dólares en ingresos operativos anuales por tienda. Esto motivó a Best Buy a realizar encuestas sobre el compromiso de los empleados trimestralmente en lugar de anualmente. [2]
• Experian: La agencia multinacional de análisis de datos e informes crediticios utilizó el análisis de RR.HH. para anticiparse a la pérdida de empleados. Utilizaron una combinación de datos internos y externos para segmentar a los empleados en diferentes grupos de riesgo y diseñar estrategias de retención específicas. También crearon un panel de control para supervisar las tendencias y los factores de abandono.
• E.ON: La empresa energética internacional abordó el absentismo laboral con análisis de RRHH. Analizaron las pautas y causas del absentismo e identificaron los factores que influían en él, como la carga de trabajo, el estrés, la salud, etc. También crearon un modelo predictivo para identificar a los empleados con riesgo de absentismo de larga duración e intervenir a tiempo. [3]

Conclusión

La analítica de RRHH es una potente herramienta que puede ayudar a las organizaciones a mejorar sus procesos y resultados de RRHH. Mediante la recopilación y el análisis de datos relacionados con las personas en organización, la analítica de RR.HH. puede ayudar a tomar decisiones basadas en datos, medir el impacto de las iniciativas de RR.HH. y dar forma al futuro del trabajo. Estas son sólo algunas de las razones clave por las que la analítica de RR.HH. es importante. Existen muchos ejemplos de implementaciones exitosas de análisis de RR.HH. que han aportado valor empresarial en diversas áreas como la contratación, el desgaste, la formación, la capacidad, el rendimiento y la detección de anomalías.

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Citaciones:

1. WSJ

2. hbr.org

3. techfunnel