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People Analytics e Modelos Preditivos como ferramenta de transformação do RH
People analytics é uma abordagem centrada no desenvolvimento dos Recursos Humanos com base em dados. Essa metodologia de gestão de pessoas tem feito sucesso porque combina o modelo tradicional de gerenciamento com uma tomada de decisão mais inteligente e estratégica.
Utilizar a intuição como norte de uma decisão não é de todo precipitado. A experiência é relevante e eficiente, mas em um cenário que há dados que podem ser usados, desperdiçá-los parece contraditório demais. O RH é um setor dinâmico justamente porque muda conforme o mundo evolui. Se não for possível dar vez aos novos modelos de fazer gestão de pessoas, então alguma prática organizacional precisa ser revista.
A estratégia data-driven é possível porque o people analytics funciona a partir de coleta, análise e resultados desses dados. A coleta pode usar avaliações de desempenho, pesquisas de feedback, PDI e históricos para reunir essas informações. A análise dos comportamentos pode incluir regressão linear, análise de variância e machine learning para agrupar os dados. Já a visualização pode ser feita por um especialista ou ferramentas de BI e planilhas.
Até aqui acredito que o people analytics já te convenceu a ser implementado aí na sua empresa, mas ainda falta uma informação importante: modelos preditivos. São ferramentas que utilizam algoritmos e técnicas estatísticas para fazer análise sobre eventos futuros com base em dados históricos e padrões identificados. Tudo isso é bastante utilizado para a antecipação de rotatividade, planejamento de sucessão e otimização do recrutamento.
Em vez de um RH reativo, people analytics combinado aos modelos preditivos, permitem que as organizações sejam proativas, transformando dados em insights para melhorar a eficiência operacional, engajamento dos colaboradores e alcançar os objetivos estratégicos da empresa.
Retenção de talentos
Ter informações concretas é melhor do que supor. Uma das áreas mais impactadas pelos modelos preditivos e o people analytics é a retenção de talentos. A rotatividade de funcionários pode ser extremamente onerosa, tanto em termos de custos diretos de recrutamento e treinamento quanto em termos de perda de conhecimento e produtividade.
Um estudo da consultoria organizacional Korn Ferry aponta que a substituição de um funcionário tem um custo médio entre 120% a 200% do seu salário. Investir em talentos internos elimina esse gasto, ao mesmo tempo que valoriza as pessoas que já passaram pelo crivo do RH, dando a oportunidade de crescimento que o funcionário tanto espera.
Modelos preditivos analisam dados como satisfação no trabalho, avaliações de desempenho e padrões de absenteísmo para prever quais funcionários têm maior probabilidade de deixar a empresa. Com essa informação, os gestores podem implementar estratégias de retenção específicas, como oportunidades de desenvolvimento de carreira, ajustes salariais ou melhorias no ambiente de trabalho, antes que os funcionários tomem a decisão de sair. Exatamente como dissemos acima.
A alta taxa de turnover é uma realidade. Uma pesquisa da Gallup destaca que só 23% dos profissionais estão envolvidos com o trabalho, enquanto 59% apenas cumprem o seu papel. O baixo envolvimento do colaborador é uma preocupação de toda empresa, mas a decisão de fazer algo em relação aos dados é papel do RH.
Planejamento de sucessão
Outro aspecto importante é o planejamento de sucessão. Identificar e preparar futuros líderes permite a continuidade e sustentabilidade dos negócios, especialmente em tempos de mudanças rápidas.
Os modelos preditivos fazem com que que as empresas identifiquem funcionários com alto potencial de liderança com base em dados de desempenho e outros indicadores relevantes. Com essa previsão, é possível começar a desenvolver essas pessoas desde cedo, oferecendo treinamentos específicos e oportunidades de crescimento que garantem uma transição mais efetiva quando as oportunidades surgirem.
➡️ Leia também: Como o RH estratégico impulsiona o desenvolvimento de líderes
Otimização do Recrutamento
A proatividade se estende também ao recrutamento. Tradicionalmente, as empresas iniciam processos de recrutamento quando surge uma vaga, o que pode resultar em longos períodos de inatividade e perda de produtividade. Usando modelos preditivos, é possível prever necessidades de contratação com base em tendências de negócios e crescimento projetado.
Essa antecipação permite que o RH inicie o recrutamento antes que a vaga seja aberta e o prazo apertado, assegurando que os candidatos com maior fit estejam prontos quando as vagas surgirem. Além disso, ao analisar os perfis de maior desempenho dos funcionários atuais, os modelos preditivos podem ajudar a refinar os critérios de seleção.
Essas são apenas algumas possibilidades de como é possível trabalhar com dados preditivos na área de RH. Contudo, ressaltamos que a implementação de uma análise preditiva requer um esforço significativo, desde a coleta e limpeza dos dados até a construção e validação dos modelos.
Desafios enfrentados na implementação de People Analytics
Um dos principais desafios é garantir a qualidade dos dados. Muitos sistemas de RH têm dados fragmentados, inconsistentes ou incompletos, o que pode levar a análises imprecisas. Implementar um processo robusto de coleta, limpeza e organização dos dados é fundamental. Isso requer a integração de diferentes sistemas e a padronização das informações.
A equipe de RH tradicionalmente não possui habilidades analíticas avançadas, como estatística, ciência de dados ou modelagem preditiva. Isso pode limitar a capacidade de implementar e interpretar insights de people analytics. Investir em treinamento ou contratar profissionais com conhecimento em análise de dados pode ser uma solução. Parcerias entre RH e equipes de ciência de dados também facilitam a implementação.
Aqui é importante destacar que para o RH se dedicar a atividades de inteligência de negócio é necessária uma virada de chave da empresa como um todo. Enquanto a equipe precisar lidar com operações burocráticas e obrigatórias, ficará difícil focar os esforços nessa parte estratégia que assegura o crescimento da organização. Para isso, a solução é ter uma empresa especializada em BPO de Folha de Pagamento tomando à frente das rotinas do departamento pessoal, oferecendo apoio constante e informações orientadas por dados vindos da folha de pagamento, da gestão de benefícios e ponto.
Muitas empresas têm sistemas de gestão de RH desconectados, o que torna difícil a integração de todos os dados relevantes em uma plataforma única. A falta de um sistema unificado pode dificultar a aplicação de People Analytics de forma eficiente, mas não é um impeditivo, o importante mesmo é fazer o que for possível com o que se tem.
Se a sua empresa estiver em um momento que seja possível investir, adote uma plataforma de HRIS (Human Resources Information System) que integre todas as áreas de RH para tornar o trabalho mais tranquilo. Ferramentas como Workday, SuccessFactors ou ADP podem ajudar a centralizar dados e melhorar a acessibilidade.
Como people analytics lida com dados pessoais e sensíveis dos colaboradores, há desafios legais a serem considerados, como garantir o cumprimento da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Implementar políticas de privacidade rigorosas, utilizar anonimização e criptografia de dados e garantir que o uso dos dados seja transparente e ético são práticas recomendadas. Além disso, envolver o departamento jurídico e de compliance na implementação de people analytics respalda a empresa e facilita a conformidade.
A implementação de people analytics pode exigir um investimento significativo em tecnologia, ferramentas de análise e desenvolvimento de competências. As empresas podem ter dificuldade em justificar esse custo inicial, especialmente se o ROI não for evidente a curto prazo. Focar em quick wins e em pilotos de pequena escala pode demonstrar o valor do investimento desde cedo. Ao mostrar resultados iniciais, como a melhora em processos de recrutamento ou retenção, o RH justifica um investimento maior.
Exemplo de como transformar dados em ações
Segundo um estudo da Harvard Business Review, cerca de 70% das organizações veem a metodologia do people analytics como uma de suas prioridades atualmente. Mas como, efetivamente, implementar análise de dados e transformar os resultados em em ações concretas? Nós entendemos que existe uma grande dificuldade das equipes nesse sentido, por isso separamos um exemplo que pode ajudar a elucidar as ideias por aí.
Uma empresa global de petróleo com subsidiária em diversos locais ao redor do mundo, convocou esforços da equipe de RH para ajudar a melhorar um processo financeiro que ocorria mensalmente em todas as subsidiárias. As dificuldades desse time foram as diferenças das regras contábeis locais que impedia uma padronização perfeita, além da dispersão geográfica dificultar a coleta de informações.
Então, em vez de começar com pesquisa de campo, o time de análise usou os dados para estabelecer uma linha de base para o tempo gasto no processo financeiro em cada subsidiária e mapear quais eram as equipes envolvidas nele.
O resultado foi impactante. O país mais eficiente estava 16% acima dos demais com redução de 71 horas gastas e 40 pessoas a menos envolvidas no processo. Tanto a equipe de coleta, quanto os representantes da subsidiária ficaram impressionados com os números, pois eles não faziam ideia de como eram eficientes.
A partir desses dados, foi possível colocar a subsidiária em destaque, entendendo como eram feitos os seus processos e replicando, com ajustes, para as demais. Assim, entendemos que sem a coleta e análise de dados seria quase impossível descobrir um resultado tão impressionante e espalhar para o restante da empresa.
Exemplo na Bernhoeft
Aqui na Bernhoeft, estamos sempre entendendo como usar mais e difundir essa cultura dentro do time de gente.
Por exemplo, utilizamos o People Analytics de forma estratégica para entender e antecipar os movimentos dos nossos colaboradores, o que nos permite agir de forma proativa e focada em retenção de talentos. Um dos aspectos centrais que analisamos é o motivo dos desligamentos. Estudamos atentamente os dados relacionados aos colaboradores que deixam a empresa, identificando os fatores que levaram à sua saída, bem como dados demográficos, desempenho e o tempo médio de permanência.
Essas informações são cruzadas com os resultados da nossa pesquisa semanal de engajamento, que é aplicada de forma contínua através de uma plataforma digital. Ao fazer essa conexão entre as percepções de engajamento e os dados de desligamento, conseguimos identificar padrões de comportamento e riscos potenciais de saída, especialmente em grupos específicos.
“Isso tudo permite que o time de Gente e as lideranças se antecipem a possíveis saídas e tomem ações preventivas, como reavaliação de processos internos ou acompanhamento mais próximo de determinados times. Isso nos ajuda a identificar problemas antes que eles se tornem críticos.” — Rafaela Lucena, Sócia de Soluções em RH.
Essas análises nos dão uma visão mais completa e estratégica dos nossos times, permitindo que o RH tenha um papel cada vez mais proativo e alinhado com os objetivos de negócio.
Caso de sucesso e como foi estruturado
Utiliza people analytics para prever a probabilidade de um colaborador deixar a empresa e desenvolve planos personalizados de retenção baseados nos resultados obtidos. Para isso, coleta uma grande quantidade de dados sobre seus funcionários, incluindo: dados demográficos (idade, gênero, escolaridade), dados de desempenho, dados comportamentais e de feedback.
Utilizando algoritmos de aprendizado de máquina, analisa esses dados para identificar padrões e correlações que indicam a probabilidade de um funcionário deixar a empresa. Por exemplo, uma análise pode revelar que funcionários com determinada faixa etária e tempo de casa, que receberam avaliações abaixo do esperado nos últimos seis meses, têm maior probabilidade de procurar novas oportunidades.
Com base nos padrões identificados, constrói modelos preditivos que calculam a probabilidade de um funcionário sair da empresa em um determinado período e o porquê. Esses modelos são atualizados constantemente para garantir a precisão das variações, e os motivos são diversos, abarcando: falta de oportunidades de crescimento, salário não competitivo com o mercado e desequilíbrio entre vida pessoal e profissional.
Então, o Google desenvolve planos personalizados de retenção para cada funcionário em risco de deixar a empresa. Esses planos podem incluir mentoria, reconhecimento e flexibilidade.
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