People Analytics o análisis de datos de personas se trata de aplicar enfoques basados en datos para entender mejor a la fuerza laboral y cómo gestionar e involucrar a tus empleados.
Consiste en comprender a las personas y su comportamiento en la empresa a través de datos y actuar en base a esos datos para tomar decisiones, crear experiencias aún mejores para los colaboradores y, en última instancia, una fuerza laboral leal y productiva.
Proceso
El proceso de un proyectos de People Analytics puede ser diferente en cada organización, pero por lo general incluye estos pasos:
1. Definir el problema y los requerimientos de los interesados
El primer paso en cualquier proyecto de People Analytics será definir el objetivo del análisis, a veces llamado «enunciado del problema». Esencialmente, estás haciendo una pregunta acerca de un problema comercial que estás tratando de resolver. Este problema a resolver o pregunta a contestar usualmente nace de ti mismo o de tu equipo o algún interesado o stakeholder que puede ser un líder o gerente o cualquier miembro de la organización, en cuyo caso hay que aclarar sus necesidades y expectativas.
2. Identificar las fuentes de datos
Con el objetivo definido, ahora debemos identificar las fuentes de datos que ayudarán a responder las preguntas de investigación. Las fuentes de datos pueden ser públicas o privadas. por ejemplo, encuestas de satisfacción, indicadores, bases de datos ya sea de la organización o externa tal vez del gobierno, etc
3. Recolectar datos
Ahora que has definido tu objetivo, el siguiente paso será establecer una estrategia para recopilar y agregar los datos apropiados. ¿Utilizarás datos cuantitativos (numéricos) o cualitativos (descriptivos)? ¿Estos datos se ajustan a los datos de primera, segunda o tercera fuente?
4. Limpiar los datos
Desafortunadamente, los datos recopilados no están listos automáticamente para el análisis, primero tendrás que limpiarlos. Esta fase del proceso puede ocupar la mayor parte del tiempo. Durante el proceso de limpieza de datos, es probable tengas que:
- eliminar errores importantes, duplicados y valores atípicos
- eliminar puntos de datos no deseados
- estructurar los datos, es decir, corregir errores tipográficos, problemas de diseño, etc.
- Rellenar observaciones vacías
5. Analizar los datos
Ahora que hemos terminado de limpiar los datos, ¡es hora de analizarlos! En esta etapa buscamos tendencias, anomalías y se usan pruebas estadísticas o se crean modelos predictivos dependiendo del nivel y el objetivo del proyecto.
6. Visualizar y compartir sus hallazgos
Una vez realizado nuestro análisis y hemos obtenido insights; todo lo que queda por hacer es compartir esta información. Esto lo podemos hacer con ayuda de Excel, Tableau, Power BI, Google Data Studio, etc.
Beneficios
Los posibles beneficios del uso de análisis de personas son realmente significativos e incluyen:
- Ahorrar tiempo en buscar, contratar, capacitar y desarrollar a los colaboradores puede llevar mucho tiempo y no siempre apoya directamente los objetivos estratégicos.
- Mejorar la experiencia de los colaboradores al determinar qué quieren y necesitan, creando así un mejor entorno social y laboral.
- Mejorar la retención. People Analytics puede ayudarte a descubrir los motivos de los sentimientos negativos de los colaboradores y, al mismo tiempo, revelar por qué permanecen en la empresa.
- Crea información procesable. La visualización de datos ayuda a proporcionar a los colaboradores información que pueden entender, así saben dónde ajustar su desempeño.
- Fortalecer la toma de decisiones. El análisis de datos proporciona hechos que las personas pueden usar para informar y empoderar su proceso de toma de decisiones. Utilizando los datos de los colaboradores, People Analytics permite a los departamentos de recursos humanos tomar decisiones que son menos subjetivas y basadas en las emociones y, en cambio, dependen más en datos.
Aplicaciones de People Analytics
Existe una gran cantidad de proyectos o aplicaciones de People Analytics que puedes realizar en tu organización. Algunos ejemplos en orden de complejidad incluyen:
- Dashboard de reclutamiento
- Análisis de impulsores clave de la satisfacción laboral
- Optimizar la planificación de la fuerza laboral
- Modelos predictivo que calculan la probabilidad de rotación de un colaborador
Herramientas
Estas son algunas de las herramientas más utilizadas para la realización de proyectos de People Analytics.
Excel
Excel es una de las primeras herramientas que todo profesional de recursos humanos debería dominar para realizar un proyecto de People Analytics.
Una de las principales ventajas de Excel es que es muy intuitivo para la mayoría de las personas y, por lo tanto, es fácil de usar.
Con Excel puedes gestionar grandes cantidades de información de tus colaboradores y crear diferentes reportes y gráficos con facilidad y rapidez.
Si quieres aprender Excel para recursos humanos este curso es para ti:
Power BI
Power BI es una herramienta de visualización de datos de Microsoft, diseñada específicamente para el análisis de datos y creación de reportes y dashboards interactivos.
Si quieres crear dashboards avanzados de tus procesos de recursos humanos, tal vez quieras probar esta herramienta.
SPSS
Mientras que Power BI se usa principalmente para la visualización de datos, SPSS se usa para analizar datos.
SPSS es una de las herramientas de análisis más utilizadas en las ciencias sociales. Gracias a su interfaz fácil de usar, puedes analizar datos sin tener un gran conocimiento estadístico.
SPSS también comparte muchas similitudes con Excel, lo que facilita el trabajo y el análisis estadístico.
R
R es un lenguaje de programación, excelente para el análisis estadístico y la visualización y es ideal para explorar conjuntos de datos masivos. Te permite analizar y limpiar conjuntos de datos con millones de filas de datos. También le permite visualizar tus datos y análisis.
R es útil porque te permite trabajar con conjuntos de datos mucho más grandes que con Excel. Además, R tiene una gran cantidad de librerías o paquetes que puedes instalar para extender las funcionalidades básicas del lenguaje.
Python
Python es otro lenguaje de programación que se usa bastante para el análisis de datos.
Tiene una comunidad bastante activa por lo que tiene una variedad de paquetes diseñados para cualquier tipo de análisis.
Indicadores que deberías medir
People analytics muchas veces usa métricas para mejorar los procesos y el rendimiento. Estas métricas brindan insights para los equipos de recursos humanos, la administración y otras áreas de tu empresa.
Estas métricas te ayudan a rastrear la efectividad de las iniciativas de recursos humanos y sus efectos en las estrategias comerciales y los resultados financieros. Algunas de estas métricas incluyen:
- Costo promedio por contratación
- Costo de capacitación promedio
- Tasa de rotación
- Tasa de rotación involuntaria
- Tasa de rotación voluntaria
- Ingresos por colaborador
- Costo de personal de recursos humanos por colaborador
- Satisfacción laboral
- Tiempo de contratación
- Tiempo para llenar una vacante
- Tasa de aceptación de ofertas
- eNPS o Employee Net Promoter Score
