People Analytics es el uso de herramientas analíticas basadas en datos tales como predictive analytics, text analytics, análisis relacional entre otras técnicas [1]. People Analytics utiliza Big Data e Inteligencia Artificial para responder preguntas acerca de qué pasará en el futuro con los colaboradores; con estos insights, la toma de decisiones se realizará de forma más rápida, más exacta y con mayor confiabilidad. Un número creciente de CEOs y CHROs entiende que el aplicar este tipo de herramientas para mejorar las decisiones sobre el talento puede mejorar los ingresos y las ganancias de la empresa. Como resultado, los líderes corporativos están adoptando People Analytics como herramienta estratégica esencial que impacta directamente en los resultados financieros [2].
Deloitte [3] encontró, a través de una encuesta realizada a sus clientes a nivel mundial, que el 71% de las empresas consideran People Analitycs de alta prioridad en su organización; sin embargo, sólo el 9% declara tener un buen entendimiento acerca de cuáles son las dimensiones del talento que ayudan al mejor desarrollo del trabajo en la empresa. Bersin by Deloitte [4] reportó que las empresas que comprenden y utilizan People Analytics generan 30% más retorno sobre sus acciones tomando como referencia las empresas listadas en S&P 500; asimismo, la probabilidad de reclutar al candidato correcto se incrementa en 2x y la probabilidad de reducir costos en los procesos de HR en 3x, esto debido a la velocidad en el análisis de datos y que podamos tomar mejores decisiones en base a los resultados. Por cada $1 invertido en analytics el retorno es de $9.01 en promedio [5]. Las cifras nos muestran que las organizaciones que invierten en People Analytics generan una ventaja competitiva creando valor para sus empresas.
Con este gran potencial de retorno para la empresa (30% adicional en las acciones, mejora en el reclutamiento, reducción de costos), es importante entender las múltiples aplicaciones prácticas de People Analytics, los cuales son: el reclutamiento, la retención y el desarrollo del talento humano, conocer cuáles son los drivers de los high performance en las empresas, entre otros. Sabemos que todos los procesos son importantes siendo clave el de reclutamiento.
El reclutamiento marca el inicio de la relación con el nuevo trabajador. Las pérdidas por una mala decisión en el reclutamiento pueden ascender al 30% del sueldo potencial anual del trabajador, es decir si el sueldo anual del colaborador asciende a S/ 50,000, el costo asociado por el mal reclutamiento será de S/ 15,000; adicionalmente, el mal reclutamiento no sólo impacta en los ratios financieros sino también en la productividad y la moral del equipo [6]. El recuperarse de todos estos impactos tomará tiempo por lo que la velocidad y los insights son claves para las empresas en un mercado altamente competitivo.
Un caso de éxito en el proceso de Reclutamiento es el del Call Center de Xerox en Estados Unidos [6]. La empresa puso énfasis en reclutar colaboradores que hayan realizado el mismo trabajo anteriormente y que contaran con mucha experiencia. El problema surge cuando estos colaboradores no permanecían el tiempo mínimo esperado para recuperar la inversión estimada en $ 5,000 del entrenamiento inicial. Entonces, teniendo presente este problema, desarrollaron un modelo analítico que les mostró que la experiencia laboral previa no era relevante para reclutar a un top performer. El driver relevante para un buen colaborador de Call Center era la personalidad. Los datos demostraron que las personas de tipo creativo tendían a quedarse el tiempo necesario para recuperar la inversión mientras que los de tipo inquisitivo no permanecían el tiempo suficiente. Big Data y Analytics hicieron posible que Xerox cuente con los suficientes insights para confiar el proceso de contratación de los 48,000 puestos de trabajo de su Call Center a un ‘Modelo Analítico de Reclutamiento’ desarrollado utilizando People Analytics.
Bersin [3] comentó la experiencia de un Banco Retail Canadiense el cual estuvo batallando para combatir el robo en algunas de sus sucursales y ninguna cantidad de entrenamiento parecía hacer la diferencia. Teniendo este problema en consideración el equipo de People Analytics se sumergió en la data y pudo descubrir un patrón interesante: el driver principal del robo era la distancia entre una sucursal y el supervisor de la zona. Las sucursales más alejadas eran visitadas con menor frecuencia y los empleados sintieron que nadie estaba prestando atención. Estos insights, generados por la comprensión de la data, llevaron al banco a tomar decisiones acerca de los supervisores [rotación, horarios, controles] para que pudieran pasar más tiempo en estas sucursales en riesgo, una solución increíblemente sencilla que nunca antes se le había ocurrido a nadie. «Podrían haber gastado millones de dólares en capacitación y nunca habrían movido esa aguja» comentó Bersin.
En HCP People Analytics, analizamos el caso de una Empresa Peruana de Venta de Seguros con problemas en el reclutamiento. Esto se observó cuando un importante número de colaboradores de la empresa recientemente contratados no permanecía el tiempo esperado para ser considerado como una buena contratación. Esta empresa, como la mayoría de las empresas locales, tenía poca información disponible siendo el primer reto a superar. Sólo con data podremos obtener insights, es así que con información interna y externa de los colaboradores de la empresa, utilizando Modelos de Inteligencia Artificial, encontramos patrones interesantes relevantes para la toma de decisiones. Un driver importante fue el nivel de endeudamiento en el sistema financiero del futuro colaborador. Este insight no estaba dentro de lo observado por la empresa y fue utilizado en conjunto con otras características del postulante para estimar la probabilidad de que sea una buena contratación y permanezca el tiempo mínimo esperado a través del ‘Modelo de Reclutamiento’ desarrollado.
Richard Thaler, Premio Nobel de Economía, comentó en la ‘Wharton People Analytics Conference. 2019′ que el trabajo de Recursos Humanos necesita cambiar. Necesita adoptar lo digital y volverse más analítico para ofrecer mayor valor a la empresa. Esto significa que para la Gestión del Talento en el mundo de HR, debemos basarnos en datos y utilizar Big Data e Inteligencia Artificial para desarrollar Algoritmos y Modelos Analíticos, probadamente beneficiosos para las empresas, que nos permitan alcanzar los objetivos de la organización y enfrentar el futuro con éxito: el camino es People Analytics.
Referencias
- Redefining HR using people analytics: the case of Google. 2018
- Harvard Business Review: HR Joins the Analytics Revolution. 2014
- Getting People Analytics Right: Josh Bersin Shares the Best Approach and Tools 2019
- People Analytics. State of the Market. Bersin by Deloitte. 2015
- Nucleus Research. 2019.
- People Analytics in the Era of Big Data. 2016
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