¿Qué es HR Analytics?
El análisis de recursos humanos, o HR analytics, es el proceso de recopilación y análisis de datos de recursos humanos para mejorar el rendimiento de la fuerza laboral de una organización. Este método de análisis de datos toma los datos que RH recopila de forma rutinaria y los correlaciona con sus objetivos y los de la organización. Hacerlo proporciona evidencia de cómo las iniciativas de recursos humanos están contribuyendo a las metas y estrategias de la organización.
Toma tiempo e inversión llevar a los empleados a un nivel completamente productivo, no obstante, el análisis de recursos humanos proporciona información respaldada por datos sobre lo que funciona bien y lo que no, para que las organizaciones puedan realizar mejoras y planificar de manera más efectiva las acciones del futuro.
Esto es beneficioso para conocer la causa de la alta rotación de la empresa, y otro tipo de información valiosa para reducirlos problemas comunes. Al disminuir la facturación, la empresa puede aumentar sus ingresos y productividad.
¿Por qué se necesita HR Analytics?
En la mayoría de las organizaciones ya tienen datos que se recopilan de forma rutinaria, sin embargo existe la necesidad de un análisis más completo para realmente llegar a una solución. Pues, contrario a lo que se piensa, recursos humanos no puede simplemente mirar los datos que ya tiene.
En sí, los datos sin procesar no pueden proporcionar ninguna información útil por sí solos ya que sería como mirar una gran hoja de cálculo llena de números y palabras. Esto quiere decir, que sin organización ni dirección, los datos parecen no tener sentido. Aunque una vez que se gestionen, estos datos pueden ayudar a responder preguntas relevantes. A continuación de presentamos algunas de ellas:
- ¿Qué patrones pueden revelarse en la rotación de empleados?
- ¿Cuánto tiempo se tarda en contratar empleados?
- ¿Qué cantidad de inversión se necesita para que los empleados alcancen una velocidad totalmente productiva?
- ¿Cuáles de nuestros empleados tienen más probabilidades de irse dentro del año?
- ¿Las iniciativas de aprendizaje y desarrollo tienen un impacto en el desempeño de los empleados?
Generalmente, tener evidencia respaldada por datos significa que las organizaciones pueden concentrarse en realizar las mejoras necesarias y planificar iniciativas futuras.
Con la capacidad de responder preguntas organizacionales importantes sin conjeturas, que brinda HR analytics, no es sorprendente que muchas empresas que utilizan análisis de recursos humanos atribuyan la mejora del rendimiento a las iniciativas de recursos humanos.
¿Cómo pueden las organizaciones utilizar HR Analytics?
Echemos un vistazo a algunos ejemplos que utilizan problemas organizativos comunes:
Facturación
Cuando los empleados renuncian, es común no tener una comprensión real de por qué sucede. Entonces se hace uso de informes sobre las situaciones de cada caso, aunque estos siguen sin brindar una solución al problema.
Dado que la rotación es costosa en términos de pérdida de tiempo y ganancias, las organizaciones necesitan esta información para evitar que la rotación se convierta en un problema continuo.
HR Analytics puede:
- Recopilar y analizar datos anteriores sobre la rotación para identificar tendencias y patrones que indiquen por qué los empleados renuncian.
- Recopilar datos sobre el comportamiento de los empleados, como la productividad y el compromiso, para comprender mejor el estado de los empleados actuales.
- Correlacionar ambos tipos de datos para comprender los factores que conducen a la rotación.
- Ayudar a crear un modelo predictivo para rastrear y señalar mejor a los empleados que puedan caer en el patrón identificado, asociado con los empleados que han renunciado.
- Desarrollar estrategias y tomar decisiones que mejorarán el ambiente de trabajo y los niveles de compromiso.
- Identificar patrones de compromiso, satisfacción y desempeño de los empleados.
Reclutamiento
Las organizaciones buscan candidatos que no solo tengan las habilidades adecuadas, sino también los atributos correctos que coincidan con la cultura laboral y las necesidades de desempeño de la organización.
Revisar cientos o miles de currículos y basar una decisión de reclutamiento en información básica es limitante, más aún cuando los candidatos potenciales pueden pasarse por alto. Por ejemplo, una empresa puede descubrir que la creatividad es un mejor indicador de éxito que la experiencia laboral relacionada.
HR Analytics puede:
- Habilitar la recopilación rápida y automatizada de datos de candidatos de múltiples fuentes.
- Obtener una visión profunda de los candidatos considerando variables extensas, como oportunidades de desarrollo y adecuación cultural.
- Identificar candidatos con atributos que sean comparables a los empleados con mejor desempeño en la organización.
- Evitar el sesgo habitual y garantizar la igualdad de oportunidades para todos los candidatos; con un enfoque de reclutamiento basado en datos, el punto de vista y la opinión de una persona ya no pueden afectar la consideración de los solicitantes.
- Proporcionar métricas sobre cuánto tiempo lleva contratar personas para roles específicos dentro de la organización. Lo que permite que los departamentos estén más preparados e informados cuando surja la necesidad de contratar.
- Brindar datos históricos relacionados con los períodos de sobrecontratación y subcontratación, lo que permite a las organizaciones desarrollar mejores planes de contratación a largo plazo.
¿Cómo funciona HR Analytics?
HR Analytics se compone de varios componentes que se alimentan entre sí. Para obtener los conocimientos de resolución de problemas que promete HR Analytics, primero se deben recopilar datos. Luego, los datos deben monitorearse y compararse con otros datos, como información histórica, normas o promedios. Esto ayuda a identificar tendencias o patrones. Es en este punto que los resultados pueden ser analizados en la etapa analítica. Finalmente, se debe aplicar el conocimiento a las decisiones organizacionales.
Echemos un vistazo más de cerca a cómo funciona el proceso:
1. Recopilación de datos
- Brindar datos históricos relacionados con los períodos de sobrecontratación y subcontratación, lo que permite a las organizaciones desarrollar mejores planes de contratación a largo plazo.
¿Cómo funciona HR Analytics?
HR Analytics se compone de varios componentes que se alimentan entre sí para obtener los conocimientos de resolución de problemas que promete HR Analytics. Para ello primero se deben recopilar datos, y luego monitorearlos y compararlos con otros datos, como información histórica, normas o promedios. Esto ayuda a identificar tendencias o patrones. Es en este punto que los resultados pueden ser analizados en la etapa analítica. Finalmente, se debe aplicar el conocimiento obtenido a las decisiones organizacionales.
Echemos un vistazo más de cerca a cómo funciona el proceso:
1. Recopilación de datos
Big data se refiere a la gran cantidad de información que RH recopila y agrega con el fin de analizar y evaluar las prácticas clave, incluido el reclutamiento, la gestión del talento, la capacitación y el desempeño.
La recopilación y el seguimiento de datos de alta calidad es el primer componente vital del análisis de recursos humanos.
Los datos deben ser fácilmente obtenibles y capaces de integrarse en un sistema de informes. Los datos pueden provenir de sistemas de recursos humanos ya existentes, sistemas de aprendizaje y desarrollo, o de nuevos métodos de recopilación de datos, como sistemas basados en la nube, dispositivos móviles e incluso tecnología portátil.
La herramienta que recopila los datos también debe poder agregarlos, lo que significa que debe ofrecer la capacidad de ordenar y organizar los datos para futuros análisis.
¿Qué tipo de datos se recopilan?
- Perfiles de empleados
- Desempeño
- Datos sobre de alto rendimiento
- Datos sobre de bajo rendimiento
- Historial de salarios y ascensos
- Datos demográficos
- Inducción
- Capacitación
- Compromiso
- Retención
- Rotación
- Absentismo
2. Medición
En la etapa de medición de HR analytics, los datos inician un proceso de medición y comparación continuas. A las cuales también se les conoce como métricas de recursos humanos. En él se comparan los datos recopilados con las normas históricas y los estándares organizacionales. Por consiguiente el proceso no puede basarse en una sola instantánea de datos, sino que requiere una alimentación continua de datos a lo largo del tiempo.
Asimismo los datos necesitan una línea base de comparación, por ejemplo, ¿cómo sabe una organización cuál es un rango aceptable de ausentismo si no se define primero? En el análisis de recursos humanos, las métricas clave que se monitorean son:
Desempeño de la organización:
Los datos se recopilan y comparan para comprender mejor la rotación, el ausentismo y los resultados de contratación.
Operaciones:
Los datos se monitorean para determinar la eficacia y la eficiencia de los procedimientos e iniciativas del día a día de RH.
Optimización de procesos:
En esta área se combina datos tanto del desempeño organizacional como de las métricas de operaciones para después identificar dónde se pueden realizar mejoras en el proceso.
Tiempo de contratación:
La cantidad de días que se tarda en publicar trabajos y finalizar la contratación de candidatos. Esta métrica se supervisa a lo largo del tiempo y se compara con la tasa organizativa deseada.
Costo de reclutamiento para contratar:
El costo total relacionado con el reclutamiento y la contratación de candidatos. Esta métrica se supervisa a lo largo del tiempo para realizar un seguimiento de los costes típicos relacionados con la contratación de tipos específicos de candidatos.
Rotación:
Esta métrica se refiere a la tasa de renuncia de los empleados después de un año trabajando dentro de la organización. Que después se monitorea a lo largo del tiempo y se compara con la tasa u objetivo aceptable de la organización.
Ausentismo:
La cantidad de días y la frecuencia con que los empleados están fuera de sus puestos de trabajo es una métrica que se monitorea a lo largo del tiempo y que se compara con la tasa establecida en la organización.
Calificación de compromiso:
La medida de la productividad y la satisfacción de los empleados para medir el nivel de compromiso que tienen los empleados en su trabajo. Esto se puede medir a través de encuestas, evaluaciones de desempeño o medidas de productividad.
3. Análisis
La etapa analítica revisa los resultados de los informes de métricas para identificar tendencias y patrones que pueden tener un impacto organizacional. Se utilizan diferentes métodos analíticos, dependiendo del resultado deseado. Estos incluyen: análisis descriptivo, análisis prescriptivo y análisis predictivo.
4. Aplicación
Cuando se analizan las métricas los hallazgos se utilizan como información procesable para después tomar decisiones organizacionales más precisas.
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