Como People Analytics está redefinindo a tomada de decisões estratégicas
Written by Daniel Donato — People Analytics Specialist at AMARO
Tomamos decisões todos os dias — ao aprovar um candidato que passou por todas as etapas do funil de recrutamento, ao levar uma proposta de plano de desenvolvimento de colaboradores para os C-Levels, ao propor um novo plano para retenção de talentos, e por aí vai. Decisões importantes, porém que podem se tornar meras opiniões se não forem embasadas em dados. Dito isso, o time de People Analytics transforma ideias e crenças subjetivas em fatos objetivos, sendo capaz de predizer padrões e tendências.
Uma pesquisa realizada pela Sage (link), mostra que embora 83% dos líderes de RH concordem que as decisões estratégicas devam ser baseadas em dados, apenas 37% de fato usam dados e analytics para resolver seus problemas. A Pesquisa de Global HR Trends 2020 do Linkedin mostra que dentro de 5 anos People Analytics será a prioridade número um dentro do RH pelo fato de tornar as decisões mais assertivas.
A TRANSFORMAÇÃO DIGITAL DO RH
O RH está tentando correr atrás quando se fala em tomar decisões baseadas em dados. Os maiores desafios que dificultam esse avanço são: disponibilidade de pessoas com habilidades em ciência de dados e estatística, escassez de dados estruturados e a falta de tecnologia.
As perguntas vão muito além de demografia e métricas tradicionais como turnover, tempo de contratação ou a quantidade pessoas de alta performance que existem na organização. Questões como: “Quem eu devo desligar?”, “Como melhorar a eficiência na contratação visando retorno financeiro?” ou “Quanto o investimento em capacitação de funcionários me retorna em rentabilidade?” se tornam cada vez mais importantes. O melhor é que todas essas respostas podem ser encontradas através de People Analytics.
Para responder todas essas perguntas, precisamos nos expor mais aos dados através da ciência de pessoas — entendendo mais dos padrões, estruturas e fluxo de processos que, uma vez definidos, trarão melhores explicações para os problemas que surgem. Em outras palavras, ao controlar os inputs, os outputs também podem ser influenciados.
POR ONDE COMEÇAR?
Você pode começar a gerar valor com People Analytics desta forma: olhe para o futuro, o que está acontecendo à sua volta? Quais as empresas que estão se destacando em análise de pessoas? Quais são os cases? Siga hashtags relacionadas e leia livros sobre o tema — olhar para o futuro vai te dar visão. Com isso, busque nos dados padrões que vão lhe gerar hipóteses e lembre-se: toda hipótese pode (e deve) ser testada. Combine e agrupe dados e compare-os para gerar insights — com eles, você poderá traçar planos de ação que agregam valor para o negócio e responderá as perguntas de quem precisa tomar a decisão.
Resumindo:
- Se questione sobre onde você está e para onde quer ir
- Busque pessoas e novas habilidades (data science, statistics, machine learning, psicologia organizacional)
- Automatize os processos de RH
- Consolide e estruture os dados
- Comece criando dashboards que mostrem tendências, não somente uma demografia
- Teste ideias e hipóteses
- Olhe para o futuro e responda as perguntas do negócio
O mindset de quem quer começar a implantar People Analytics vem de uma reflexão de onde você está e onde você quer chegar que em algumas vezes já é suficiente para chegar a um objetivo mesmo antes de rodar algum algoritmo ou modelo preditivo.
Dados sem visão e interpretação são quase inúteis
Não transforme a área de People Analytics da sua empresa em uma mera fornecedora de relatórios que são atualizados com os números mês após mês — isso a tornará uma área predestinada a mesmice, que só está lá para “apagar fogo”. Estruture relatórios que mostrem tendências e que possuem relação entre eles, mas cuidado: nem sempre o que aconteceu no passado é uma garantia de que acontecerá novamente no futuro. Dito isso, veja a seguir como o People Analytics foi implantado na AMARO.
PEOPLE ANALYTICS NA AMARO
A jornada do colaborador
O primeiro passo foi entender todo o workflow de dados — quando falo “todo” quero dizer ter uma visão do processo da jornada do colaborador desde do planejamento de uma nova vaga até um desligamento.
Depois de estruturar a informação de pessoas, garantimos que houvesse qualidade na entrada de dados. Workflow de aprovações, regras, protocolos nomenclaturas e premissas de negócios ajudaram a estabelecer essa qualidade de dados e como seriam metrificados.
Consolidação dos Dados
Consolidar os dados e garantir que as informações ficassem dispostas em tempo real era um desafio, tanto financeiro quanto técnico. Através de Saas, linguagem e aplicativos como Airtable, Zapier, Formulários, scripts, bots, Python e Javascript, conseguimos conectar dados de diversas partes da jornada. A consolidação desses dados e a garantia de serem informações confiáveis, além de trazer um ganho financeiro significativo, deixou a informação disponível de forma self-service para C-Levels, áreas de RH e gerentes.
“Construa a experiência do colaborador baseada em dados”
Analítica dos dados
Os problemas e desafios de pessoas surgem a cada momento. Então, olhamos sempre para onde queremos chegar e utilizamos os dados para trazer a resposta certa em meio a tantas alternativas.
Algumas iniciativas que criamos baseadas em dados:
- Criação de perfis de sucesso para as vagas relacionadas ao core business
- Modelos descritivos e preditivos para reduzir o turnover voluntário de áreas críticas
- Prever o impacto dos treinamentos na produtividade dos colaboradores
- Identificar falhas e habilidades dentro da organização e prever ganho de competências para eficiência
Para exemplificar como usamos este conceito na prática: certa vez tínhamos uma dúvida em relação a dar ou não uma bonificação para determinada área da organização com o objetivo de reduzir o turnover — prontamente levamos o desafio para o cenário analítico em busca de obter respostas. Através de uma análise profunda, identificamos que 62% das pessoas saiam da empresa por não terem um propósito vinculado ao seu desenvolvimento e não necessariamente por questões de remuneração. Através desta descoberta, ao invés de simplesmente instituir um bônus, criamos planos de ação que contribuíssem no desenvolvimento e dessem mais visão de carreira aos colaboradores.
O resultado foi perceptível — tivemos uma redução considerável de turnover, aumento no engajamento e redução na incidência de pagamento de bônus, além da economia com custos de desligamentos, a melhora da nossa percepção de marca empregadora e maior retenção de talentos. Agora, nosso novo projeto é a construção de um modelo preditivo para identificar quando um determinado funcionário irá sair da empresa.
CONCLUSÃO
Segundo o Emerging Jobs Report 2020 do Linkedin: Artificial Intelligence, Robotics Engineering e Data Science são as top três profissões com maior crescimento e procura do mercado. Além disso, em 2012, Data Science foi eleita por Davenport a profissão mais sexy do século XXI — leia-se “sexy” como raro de ser encontrado, em alta demanda. Ou seja, cerque-se de conhecimento relacionado a ciência de pessoas e traga essas pessoas para o RH.
A jornada do colaborador gera uma enorme quantidade de dados todos os dias, principalmente informação não estruturada (imagens, vídeos, mensagens de voz). Assim, um ponto importante é o cuidado e tratamento dos dados e a transparência de como eles são tratados e coletados — a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) tem sido implantada nas organizações para garantir o bom uso dessas informações.
Em breve, toda burocracia de processos do RH será feita por computadores e robôs do começo ao fim. Desde o pagamento e gerenciamento de benefícios, até o disparo de alertas aos gestores de funcionários que estão prestes a sair da empresa. O sistema também será capaz de identificar e abrir vagas direto na plataforma de recrutamento, ranqueando e trazendo o candidato mais apto para determinada função. Processos de avaliação 360 serão eliminados por um acompanhamento de produtividade e desempenho em tempo real. A análise de redes colaborativas elegerá os colaboradores-chave para serem embaixadores da cultura e irá sugerir o melhor treinamento para equipes baseado em habilidades e competências escassas. Pode parecer assustador, mas devemos enxergar essas inovações como uma oportunidade de termos mais tempo para questionar e pensar nas pessoas. Afinal, estas seguem sendo o principal “asset” dentro de uma empresa — pessoas não são formadas por um algoritmo e nem queremos que assim seja.
