People Analytics: O que é e qual sua importância

Entenda o conceito de People Analytics, sua importância e como ele otimiza a gestão estratégia de pessoas nas empresas a partir de dados.

Você já se perguntou como grandes empresas conseguem tomar decisões tão assertivas em relação às suas pessoas colaboradoras? Como sabem qual é o melhor momento para uma promoção ou quais são as áreas que precisam de mais treinamento? A resposta para essas perguntas está no People Analytics, um campo em crescimento que utiliza dados para otimizar a gestão de pessoas. Neste artigo, vamos explorar o que é People Analytics, sua origem, e como ele é aplicado atualmente.

E aí, bora entender melhor essa abordagem poderosa? Então, vamos lá!

Photo by Ryoji Iwata on Unsplash

O que é People Analytics?

Imagine que você trabalha no departamento de RH de uma empresa e percebe que a taxa de turnover (saída de colaboradores) está muito alta. Muitas pessoas talentosas estão deixando a empresa, e você não consegue entender o porquê. Sem dados concretos, a equipe de RH tenta diversas estratégias para resolver o problema, como melhorar os pacotes de benefícios, criar programas de bem-estar e até aumentar os salários. Mas nada parece funcionar, e a saída de funcionários continua alta. A frustração aumenta, e a sensação de estar “chovendo no molhado” toma conta do ambiente. Esse é um exemplo clássico de um problema de RH que, sem uma análise profunda e orientada por dados, fica muito difícil de resolver.

People Analytics entra em cena ao coletar e analisar dados dos funcionários, como feedbacks de saída, avaliações de desempenho, engajamento, entre outros. Ao identificar padrões nos dados, pode-se descobrir que, por exemplo, a maior causa do turnover é a falta de oportunidades de crescimento dentro da empresa, e não os benefícios ou salários. Com esses insights, a empresa pode criar programas específicos de desenvolvimento de carreira e promoção interna, alinhados às necessidades das pessoas colaboradoras. Dessa forma, as decisões passam a ser baseadas em evidências concretas, aumentando a retenção de talentos e, consequentemente, o desempenho organizacional.

People analytics é o uso de dados e análise estatística para tomar decisões informadas sobre a gestão de pessoas. Ele envolve a coleta, análise e interpretação de dados relacionados aos colaboradores para, por exemplo, melhorar o desempenho organizacional, melhorar processos de seleção, potencializar processos de desenvolvimento etc. De forma bastante simplificada, é transformar dados de recursos humanos em insights acionáveis. Em partes, é um movimento que tenta sair da intuição para tomada de decisão em gestão de pessoas, e adentrar na ciência para tomar decisões em gestão de pessoas. Nesse sentido, People Analytics está muito relacionado ao conceito de RH baseado em evidências.

A origem do People Analytics

A origem do People Analytics pode ser traçada até Frederick Winslow Taylor, um engenheiro mecânico que, no início do século 20, desenvolveu a gestão científica do trabalho em seu livro de 1911 intitulado Princípios de Administração Científica. O cara do Taylorismo, lembra? Taylor acreditava que, através da análise sistemática do trabalho e da utilização de dados, seria possível aumentar a eficiência e a produtividade dos trabalhadores. Para ele, o objetivo de uma boa administração deveria ser:

• Desenvolver uma ciência para cada elemento do trabalho,
• Selecionar, treinar e desenvolver a pessoa trabalhadora de forma científica,
• Cooperar com a pessoa trabalhadora, e
• Dividir a gestão e o trabalho.

Ou seja, lá em 1911 já tinha gente pensando em como usar dados de pessoas em empresas para tomar melhores decisões! Quer um exemplo de que People Analytics existe há bastante tempo? Um exemplo clássico de estudos de People Analytics, mesmo antes da era do Big Data, é o famoso Experimento de Hawthorne, conduzido na fábrica da Western Electric na década de 1920 e 1930. Este estudo tentou entender como mudanças na iluminação do ambiente de trabalho influenciavam a produtividade dos operários. O resultado, conhecido como Efeito Hawthorne, revelou que os trabalhadores aumentavam a produtividade não necessariamente pela mudança nas condiçõese físicas, mas pela atenção recebida dos pesquisadores. Este estudo foi crucial para a Psicologia Organizacional e do Trabalho porque demonstrou a importância dos fatores psicológicos e sociais no ambiente de trabalho. As conclusões destacaram que o comportamento dos trabalhadores é influenciado por aspectos mais complexos do que apenas condições físicas, abrindo caminho para uma compreensão mais holística e científica da gestão de pessoas​​​​.

Atualmente, a definição mais comum de People Analytics é algo como “a prática de coletar e analisar dados de várias fontes para tomar decisões estratégicas sobre a força de trabalho”. Isso incluiria desde dados de desempenho e engajamento até métricas de bem-estar e diversidade. Outra definição comum de ser vista é a de que People Analytics é a interseção entre estratégia de pessoas, psicologia organizacional, estatística e sistemas de tecnologia. Mas definir onde um campo reside não é a definição dele em si. Por isso, gosto de definir People Analytics assim:

People analytics é aplicar o método científico na tomada de decisão em gestão de pessoas!

Prefiro essa definição porque, com ela, fica nítido que você não precisa ter tecnologia avançada para iniciar um projeto de people analytics. Além disso, se o foco no conceito de people analytics enfocar a tecnologia ou os campos de sua interseção, é possível confundir disponibilidade de dados, análises avançadas e visualizações de dados com aplicação de people analytics. Ou seja, ter à disposição diversas bases de dados não garante uma boa aplicação de people analytics. Do mesmo jeito, fazer análises estatísticas avançadas descoladas do negócio e do problema de pessoas a se resolver não é aplicar people analytics. Ainda, não é porque um time consegue entregar muitas visualizações de dados de people analytics que essas visualizações são úteis e geram valor para o negócio.

Como surgiu o termo People Analytics?

O termo “People Analytics” começou a ganhar força na última década, especialmente com o avanço das tecnologias de big data e machine learning. Empresas do Vale do Silício, como Google e Facebook (hoje em dia conhecida como “Meta”), foram pioneiras na utilização de dados para gerir e entender melhor seus colaboradores, o que impulsionou a popularização do conceito.

De fato, a psicologia organizacional e do trabalho (Industrial-Organizational Psychology) já realizava, há décadas, muitas das práticas que hoje dizemos fazer parte do People Analytics. A psicologia organizacional e do trabalho (uma parte dela, pelo menos) sempre buscou entender e otimizar o comportamento humano nas organizações através da coleta e análise de dados sobre turnover, engajamento, satisfação, relação entre satisfação e performance, relação entre ausência do trabalho e satisfação com o trabalho, seleção de pessoal, burnout, entre outros conceitos e associações. A diferença é que, embora as práticas não sejam novas, o termo “People Analytics” ganhou notoriedade com o exemplo do Google e a disponibilidade massiva de dados proporcionada pelo Big Data.

Em 2005, a Google começou a ter problemas de recrutamento e seleção — muitas pessoas candidatas se aplicavam para muitas vagas. Com um volume gigantesco de candidaturas para as vagas, começou a ser necessário pensar em uma forma diferente de filtrar essas candidaturas. A solução no momento foi aplicar questionários com as pessoas candidatas, tentando filtrar elas de acordo com algum critério pré-estabelecido na literatura. Mas aí, surgiu a ideia de entender competências-chave das pessoas que performavam acima da média na Google, e usar questionar sobre essas competências-chave na seleção. Ou seja, só começou a passar no processo quem tinha mais potencial de se tornar uma pessoa com alto desempenho na empresa. Foi nessa conjuntura, na Google, que surgiu o termo “People Analytics”, de acordo com Mike West, autor de People Analytics para leigos.

People Analytics (como uma função organizacional) foi cunhado no Google em 2007, originado do jargão único do Google para “Recursos Humanos”, ao qual o Google se refere simplesmente como People Operations (em tradução livre, “Operações de Pessoas”). Se RH é People Operations, como devemos chamar a análise para RH? A resposta foi “People Analytics”. Quem são as pessoas que realizam o trabalho de People Analytics? “People Analysts”.

A importância do People Analytics

A aplicação do People Analytics pode trazer diversos benefícios para as empresas, tais como:

• Tomada de decisão baseada em dados: Permite que as decisões sejam feitas com base em evidências concretas, ao invés de intuições ou suposições.
• Identificação de talentos: Facilita a identificação de pessoas colaboradoras com potencial para assumir novas funções ou responsabilidades.
• Aumento da retenção: Ajuda a entender os motivos de saída das pessoas colaboradoras e a desenvolver estratégias para aumentar a retenção.
• Melhoria do engajamento: Fornece insights sobre o que motiva as pessoas colaboradoras, permitindo ações direcionadas para aumentar o engajamento.
• Otimização de treinamento e desenvolvimento: Identifica as áreas onde o treinamento é mais necessário, otimizando os recursos dedicados a essas atividades.

Ferramentas e técnicas de People Analytics

Para implementar o People Analytics, as empresas utilizam diversas ferramentas e técnicas, como:

• Sistemas de Gestão de Recursos Humanos (HRMS): Softwares que centralizam dados de funcionários, desde informações pessoais até desempenho e feedbacks.
• Big Data e Machine Learning: Técnicas de análise de dados que permitem identificar padrões e prever comportamentos futuros.
• Dashboards e visualizações: Ferramentas de visualização de dados que tornam mais fácil a interpretação dos dados e a comunicação dos insights para as partes interessadas. Algumas dessas podem ser Tableau, PowerBI, Looker etc.

Conclusão

Se a gente entender people analytics como a aplicação do método científico na tomada de decisão em gestão de pessoas, não é necessário muito para começar a fazer um trabalho decente no campo. O ideal é adotar uma postura crítica em relação à análise de dados de gestão de pessoas. Por exemplo, se existir uma demanda para criação de uma visualização que mostre as saídas da empresa, um passo importante em people analytics seria, antes de tudo, entender o propósito por trás dessa visualização, quais hipóteses o negócio entendem que seriam respondidas com essas visualizações, expectativas de impacto etc. Embora existam demandas com ganhos óbvios, a crítica é parte importante do trabalho em people analytics. Aliás, dá pra ser uma pessoa crítica e continuar sendo uma pessoa humana, sabia? Dá uma olhada aqui nos posts da Paula sobre mitos de dados e psico e também sobre visualização de dados em people.

Resumindo: people Analytics é uma abordagem poderosa que pode transformar a gestão de pessoas nas empresas. Ao utilizar dados para tomar decisões informadas, é possível melhorar o desempenho organizacional, aumentar a retenção de talentos e otimizar os recursos dedicados ao desenvolvimento dos colaboradores. Mais do que isso: começa-se a ter pensamento crítico sobre a tomada estratégica de decisão de pessoas nas empresas. Se você ainda não começou a utilizar People Analytics na sua empresa, agora pode ser um bom momento para iniciar essa jornada.

Espero que este artigo tenha ajudado você a entender melhor o que é People Analytics e como ele pode ser aplicado na prática.

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