Sobre a união entre Ciência de Dados e Gestão de Pessoas
Quando iniciei na Loft, um dos grandes desafios de People Analytics era, e ainda é, a análise de resultados de pesquisas (leia-se pesquisas de engajamento/clima).
Há 84 anos (digo, 9 meses), soltamos uma dessas pesquisas, que aqui chamamos de Barômetro, e a análise dos resultados foi algo com tom de:
- X% responderam a pesquisa;
- O pior índice da empresa foi da afirmativa y;
- O eNPS da empresa é z%, com ponto de atenção na área w;
- A correlação entre as afirmativas x e y é alta, porém não podemos afirmar se x causa y ou y causa x (alô, estatística)…
Concordamos que esses grandes números são importantes para um panorama geral, porém, eles não dão muita clareza quanto ao plano de ação a ser desdobrado. A análise, quando se limita ao caráter expositivo, em geral tem como resposta o doloroso “tá, e daí?”
Passado esse momento de frustração, fui em busca de um especialista dentro da Loft. Inicialmente queria tirar dúvidas teóricas de estatística e entender um pouco dos resultados alcançados.
“Oi, prazer! Tem algum conceito estatístico que me ajude a analisar resultados de uma pesquisa de forma mais robusta? Quero/preciso de luz (a.k.a. “estou desesperada”)… Topa ser meu mentor?”.
Então começamos essa linda jornada de trazer ciência de dados para gestão de pessoas.
Convidei o Victor Redivo , meu querido mentor e cientista de dados, para compartilhar junto comigo um pouco dos nossos aprendizados até aqui.
SOBRE SER MENTOR…
Eu nunca tinha orientado ninguém, mas sempre tive vontade de desenvolver pessoas e Babi parecia ser uma aluna aplicada e com um super desafio pela frente. “O que poderia dar errado? Bora.”
Eu nunca tinha sido um “professor”, mas fui aluno por muito tempo. E isso não me ajudaria em nada. Ela tinha um problema e um prazo curto.
Optamos então em começar pela aplicação, resolvendo o problema imediato. Imaginei que seria muito difícil para ela focar nos conceitos básicos quando ela precisava entregar resultado. Teríamos tempo para voltar ao básico em outro momento.
UM NOVO PROBLEMA PARA DADOS E UM NOVO MÉTODO PARA PEOPLE…
O agora nosso problema consistia em avaliar um questionário e encontrar pontos de descontentamento dos nossos colegas com a Loft. Avaliar e extrair informações de um questionário é um problema que pode ser tão difícil quanto a capacidade criativa de quem o tenta. Já havíamos encontrado grandes números, mas nos deparamos com os temidos “tá, e daí?”. A gente precisaria de mais criatividade.
Decidimos que não levaríamos certezas. O que a gente poderia fazer era gerar hipóteses e caracterizar as diferentes áreas da empresa conforme as respostas do questionário. E assim o fizemos. Usamos uma técnica de redução de dimensionalidade e avaliamos a existência de padrões nos agrupamentos encontrados. Juntamos o modelo estatístico vindo de Data Science com análise humana vinda de People Analytics.
A seguir, na Figura 1, compartilhamos resultado alcançado em um dos nossos estudos: os respondentes, identificados como promotores, neutros ou detratores, foram plotados clusters, em um mix de cores.
Essa plotagem nos permitiu entender como temas direcionados na pesquisa tinham (ou não) relação com o eNPS — importante termômetro na Loft. What?
ATERRISANDO ISSO TUDO…
Compartilhamos dois grandes insights nossos:
1) A afirmativa pior avaliada nem sempre tem impacto direto com o eNPS — embora seja sedutor pensar isso. Vimos em um estudo que, embora Lofters tenham sinalizado dor em um tema específico, continuavam sendo promotores da Loft. Logo, se olhássemos somente os resultados numéricos da pesquisa, provavelmente definiríamos um plano de ação sustentado pelo motivo errado e, provavelmente, não mudaríamos o ponteiro do eNPS — verdades difíceis de engolir! Vale dizer que esse ponto de dor precisa sim ser endereçado, mas o que não podemos é acreditar que trabalhando nessa dor teremos reflexo direto no eNPS.
2) Os direcionadores do eNPS podem não estar presentes na pesquisa. Observamos, em certo estudo, que, embora um grupo fosse detrator, eles avaliavam bem todas as outras afirmativas feitas. O que isso significa? Havia fatores externos, não endereçados nessa pesquisa, que eram pontos de dor para esse público. O que fazer nesses casos? HRBPs entram como peça fundamental para identificar temas sensíveis — potenciais causas raízes que possam justificar o descontentamento percebido no eNPS. Nesse momento, levanta-se a hipótese de que, se trabalharmos nesses pontos, teremos reflexo direto no eNPS. A reestruturação da pesquisa, agora englobando os temas sinalizados pelas HRBPs, nos permite aceitar ou refutar a hipótese feita.
E, DE QUEBRA…
Além de resultados importantes para a criação de planos de ação mais assertivos, tivemos grandes aprendizados nessa jornada mentor — mentorada:
- Empoderar pessoas é um passo crucial na geração de valor da empresa. Mesmo que alguém argumente que abdiquei algumas horas no desenvolvimento das atividades que eu era responsável… bem, elas demoraram um tempo um pouquinho maior para sair, mas a Loft ganhou uma pessoa a mais capaz de fazer análises mais profundas — Redivo, o mentor
- A gente aprende muito ensinando alguém. É clichê, mas é verdade. Seu mentorado não sabe o que ele precisa saber. Você sabe além do necessário para aplicar o conhecimento. Como definir quais são os conceitos necessários para motivar alguém a querer aprender? Esse desafio é muito interessante! Recomendo — Redivo, o mentor
- Traga diversidade para a mesa e busque soluções in house. Um problema de People não necessariamente precisa ser resolvido dentro da própria área. Cabeças com diferentes habilidades pensando juntas potencializam muito o resultado alcançado — Babi, a mentorada
- Tenha líderes que te inspirem e te façam voar (@Gabriela Canas Guilherme Marmerola) — a dupla de dois
“Finalizo com o mais profundo agradecimento à Babi, por ter sido uma super mentorada aplicada e ter me dado essa oportunidade de (tentar) ensinar a alguém alguma coisa”.
Eu, Babi, agradeço por todo o ensinamento compartilhado e pela paciência praticada! Estamos voando alto :)
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