Trabajar más feliz: los beneficios del uso de Analytics

El uso de Analytics permite conocer y gestionar mejor a los empleados, repercutiendo positivamente en los resultados del negocio. People Analytics es el análisis de datos de personas para aprender sobre ellas. Se refiere al entorno de los empleados y se trata de un fenómeno que ha crecido mucho en los últimos años. Si tenemos en cuenta que cada persona es en sí misma una fuente de datos, nos encontramos en un entorno Big Data, con las 3 v’s:

• Volumen: somos muchos.
• Velocidad: cada segundo generamos datos distintos.
• Variedad: somos muy diferentes.

Cinco áreas para mejorar la gestión de los empleados

El hecho de que People Analytics sea algo cada vez más demandado no es casualidad. Hay estudios que demuestran que en la medida en que conocemos y gestionamos mejor a nuestros empleados, el negocio va mejor.

Son muchas las cosas que se pueden hacer y podemos clasificarlas dentro de 5 áreas principales:

1. Reclutamiento: una de las cosas que podemos hacer es seleccionar el mejor talento, analizar qué candidatos tienen mayor probabilidad de tener éxito en la compañía para un puesto concreto. Para ello, podríamos analizar un histórico de datos de empleados con un currículum determinado y analizando cómo fue su progresión en la empresa, el éxito que tuvieron. Una vez construido el modelo matemático se podría aplicar a cada nuevo candidato.    
2. Desarrollo: podemos pensar en análisis para mejorar el rendimiento. Por ejemplo, conocer qué programas de formación funcionan mejor en el rendimiento de los empleados ¿Cómo conseguir llegar a esto? A partir de construir una BBDD con todos los cursos, recoger la evaluación que hubo de los mismos y la evolución de los empleados posterior a dichas formaciones. La utilidad de estos modelos sería aplicarlos a posteriori para ofrecer a cada empleado la mejor formación.
3. Engagement:  podríamos identificar qué empleados podrían querer dejar la compañía e intentar realizar acciones para retenerlos. Utilizaríamos un histórico de empleados, con sus características, las de su puesto y quiénes se fueron de la compañía, con las razones. La manera de sacar partido a este tipo de modelos sería aplicando cada cierto tiempo el modelo a los empleados y viendo si hubiese alguno que estuviera cerca de dejar la empresa.
4. Compensación: la analítica de datos nos ayudaría por ejemplo a conocer hasta qué punto es importante la retribución para los empleados y de qué manera la podemos mejorar. Para ello, en la encuesta sobre Clima Laboral, podríamos dedicar un espacio a la retribución y posibles palancas de la misma (% de variable, número de pagas, incrementos, etc.). A partir de esto, construir modelos para aplicar en la medida de lo posible las mejoras por tipología de empleado y teniendo en cuenta el impacto.
5. Organización: podríamos conocer las relaciones formales e informales entre los miembros de la compañía, conociendo cómo son los empleados más allá de su puesto jerárquico. Cómo se relacionan y qué valor puede tener eso para la empresa. Un ejemplo del dato fuente aquí sería el flujo de correos electrónicos, con los datos de emisor y receptor, sin tener acceso al contenido de los e-mails.

El secreto está en los datos

En todo este tipo de análisis los datos son la clave del éxito. En People Analytics manejamos datos internos, que son los que mejor conocemos y más habituados estamos a utilizar, y que nos dan información sobre nuestra compañía desde diferentes puntos de vista que de otra forma no podríamos tener. Y los datos externos, que son datos que, a priori, no pertenecen a la compañía, pero a los que se puede recurrir para obtener información.

Por último, comentar que People Analytics ha de ser un proceso de mejora continua, no se trata de hacer un modelo y dejarlo estar:

• Se debe comprobar cómo funciona.
• Alimentarlo con nuevos datos.
• Mejorarlo de manera permanente.

Para ello, acompañar los datos y el análisis con un buen desarrollo tecnológico, que permita visualizar los resultados y fabricar escenarios predictivos, será clave en el mercado actual.