HR Analytics: qué es, cómo funciona y por qué elegirlas
Que el análisis de datos se ha convertido en una herramienta indispensable para muchas empresas está claro. Que adaptar soluciones big data RRHH en todos los sectores es una cuenta pendiente, también. De ahí que sea una de las principales tendencias en HR para 2022.
Y es que, en España, dichas respuestas métricas no acaban de desvincularse del sector de la banca, los seguros o las comunicaciones. En este sentido, lo que se conoce como HR Analytics tiene mucho camino por delante. Sin embargo, todo apunta a que el próximo 2022 será decisivo al respecto.
1. ¿Qué es el HR Analytics?
Las soluciones tecnológicas HR Analytics, vinculadas al big data o análisis de macrodatos, se centran específicamente en la métrica de Recursos Humanos.
Es decir, hablamos de softwares capaces de medir, por ejemplo, el impacto de los beneficios sociales sobre la productividad de una plantilla. Pero no solo eso, también el bienestar de los empleados. Incluso pueden predecir la tendencia de rotación de los profesionales contratados con la política de empresa y condiciones actuales. Útil, ¿verdad?
La tecnología HR Analytics permite así vincular los procesos más emocionales de una empresa con el nivel de desarrollo y crecimiento de la misma.
Los datos sobre empleados, pero también sobre sus necesidades, expectativas y rutinas diarias, ofrecen mucho al futuro de las empresas en el camino hacia la mejora continua.
2. Beneficios del HR Analytics
Los beneficios de las soluciones HR Analytics para las empresas son muchos y de enorme alcance.
No solo se toman en cuenta datos y variables antes desaprovechados, sino que se emplean de forma práctica. En otras palabras, se consideran en tomas de decisión determinantes para el futuro empresarial.
· Mejora en las condiciones de los trabajadores
Reducir el absentismo, el nivel de rotación de empleados o atraer aquellos talentos más disputados. El estudio de macrodatos desde el departamento de RRHH es una herramienta muy útil para luchar contra grandes lastres empresariales.
Imaginemos por un momento que podemos, a través de un software informático, procesar todas las respuestas brindadas por la plantilla a través de un cuestionario. Sabríamos los motivos más habituales que empujan al abandono, las principales causas de estrés o las necesidades con mayor demanda.
Diseñar medidas correctoras en base a estos datos sería mucho más fácil. Y mejor aún, con mayor probabilidad de éxito en la consecución de los objetivos.
· Incremento del nivel de productividad
Si sabemos qué dificulta el día a día de los trabajadores y trabajadoras, podremos poner un remedio seguro.
Las razones pueden ser varias: desde la falta de herramientas tecnológicas a un ambiente de trabajo asfixiante. Se trata de conocerlas y priorizarlas.
Una vez detectadas, será fácil contrarrestar dichos defectos para aumentar el nivel de productividad de la plantilla en su conjunto, y de colectivos o departamentos en particular.
Pensemos por un instante cual ardua sería esta tarea sin un soporte informático de nuestra parte. En empresas de más de 50 trabajadores estaríamos hablando ya de una labor titánica. En empresas de más de 250 o con buena parte del personal en situación de teletrabajo, sencillamente imposible.
Gracias a lo que hoy conocemos como HR Analytics, motivar a los trabajadores, mejorar los procesos e incrementar la producción es mucho más sencillo. También contribuir a la motivación y la corresponsabilidad de la plantilla, mejorando así la experiencia de empleado.
· Ahorro de costes y mayor sostenibilidad
Desde el punto de vista puramente material. El análisis de datos ayuda al departamento de RRHH a analizar, valorar y anticiparse a posibles vicisitudes.
Se trata, con los datos en la mano, de prever el alcance de las medidas actuales. Por ejemplo, de la contratación de nuevo personal técnico en función de las previsiones de crecimiento de ventas de servicios.
Normalmente, los softwares de HR Analytics son muy sencillos e intuitivos. Fáciles de usar para cualquier persona que quiera introducir, analizar, extraer o extrapolar datos. Incluso visualizarlos de forma dinámica y clara. Esto supone además un ahorro considerable de tiempo para departamentos como el de RRHH, ya de por sí sobrecargados.
En definitiva, el análisis de macrodatos ofrece claridad a la hora de tomar decisiones estratégicas a un coste asequible.
3. Métricas decisivas en HR
La eficiencia de los planes de beneficios es uno de los valores más analizados.
Las métricas más empleadas van desde la formación de los trabajadores (el éxito de la misma, el gasto destinado y su repercusión en la actividad empresarial) al impacto de los servicios diseñados para promover la salud física y mental.
Si el análisis de estos datos muestran, por ejemplo, que las cifras de absentismo bajan y los niveles de productividad suben, RRHH sabrá que está brindando el plan de beneficios adecuado. De lo contrario, tendrá que abordar su reformulación.
De la misma manera, si suben los niveles de aceptación de ofertas de empleo tras incorporar a dicho plan paquetes de ocio o seguros de salud, RRHH sabrá qué conceptos atraen a los nuevos perfiles de trabajadores.
La tasa de abandono voluntaria del puesto de trabajo y el tiempo de contratación son métricas ineludibles. Estas dan una idea del nivel de rotación que sostiene la empresa. Y este está ligado inevitablemente a la calidad del trabajo ofertado y a las condiciones laborales.
4. Cómo implementar HR Analytics en la empresa
Existen una serie de pasos definidos en la implementación de HR Analytics en una empresa. De su correcta aplicación dependerá el resultado satisfactorio de las métricas.
Paso 1. Proceso de investigación
Para corregir grandes males hay que detectar ese cúmulo de pequeños problemas que los ocasionan.
Esto es necesario para abordar soluciones concretas. Solo problemas exactos demandan dichas respuestas. Es decir, desde RRHH tendrán que especificar y priorizar cada uno de los inconvenientes que desean resolver para cumplir los objetivos empresariales.
Para ello, necesitan la ayuda de variables ya cuantificadas o, si no existen, de la plantilla en última instancia.
Un formulario con preguntas medidas obtendrá respuestas válidas, esto es: clasificables y susceptibles de análisis. Para ser más precisos, basadas en datos. En este sentido, identificar las métricas que van a abordarse es decisivo.
Paso 2. Identificación de criterios y variables
¿Qué queremos medir exactamente? ¿Qué vamos a tomar en cuenta y qué no? Responder a estas preguntas en función de los objetivos perseguidos evita sesgos indeseados.
Debemos saber qué tipo de información vamos a tomar en cuenta (depuración) y cómo la vamos a gestionar.
La forma de estructurar los datos e incorporarlos a nuestro sistema big data es importante. Después, tendremos que escoger el modelo de analítica de datos que deseamos: descriptivo, predictivo, etc.
Paso 3. Interpretación de los datos
El modelo lanzará conclusiones matemáticas de forma automatizada. Está en manos de los profesionales realizar la correcta lectura de todos ellos.
Las conclusiones podrán identificarse más fácilmente si empleamos un software de cálculo y extracción de datos altamente eficiente.
En muchas ocasiones, estos datos no vienen sino a corroborar nuestra intuición respecto a ciertas dificultades. Tanto mejor. Estaremos más abiertos a la solución si el resultado es el esperado.
Así, con las conclusiones en la mano, podremos tomar las decisiones, diseñar e implementar las acciones correctas.
5. Recomendaciones para que tu solución de HR Analytics triunfe
Existen dos factores que no debemos olvidar a la hora de adoptar una solución de HR Analytics:
· En primer lugar, es necesario comunicar los resultados a las partes implicadas con total transparencia, al menos si se desea generar conocimiento en el seno empresarial. Los datos representan un gran valor hoy en día para el futuro de cualquier organización.
· En segundo lugar, no podemos dejar de lado la protección de datos, pues es vital a la hora de promover soluciones basadas en big data de forma legítima. De lo contrario, estaremos perdiendo toda credibilidad.
Para aquellas empresas que se inician en RH Analytics, es aconsejable comenzar por pequeños proyectos piloto. Pruebas que aborden situaciones no muy complejas, fácilmente medibles y de sencilla solución. Su éxito animará a RRHH a continuar con acciones de mayor calado.
Por otra parte, no hay que olvidar que las hipótesis no son siempre infalibles, y que los datos también fallan. Aun así, no hay que desesperarse. Se trata de una carrera de fondo cuyos resultados serán altamente visibles a medio y largo plazo.
Para finalizar, esta tecnología está hecha por y para profesionales. No se debe olvidar a los primeros a la hora de gestionar dicha herramienta, ni obviar a los segundos a la hora de aplicar cualquier plan de acción.
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