O People Analytics é um campo emergente que está redefinindo a gestão de pessoas em empresas por todo o mundo. À medida que avançamos em uma era dominada por Big Data e inteligência artificial, torna-se imperativo adotar uma estratégia robusta de coleta, organização e análise de dados. Este método não apenas clarifica o impacto das decisões de RH, mas também propicia uma gestão de pessoal mais eficiente e estratégica.
As estatísticas são reveladoras: cerca de 70% das empresas já consideram o People Analytics como uma de suas principais prioridades, com previsões indicando que essa tendência se fortalecerá ainda mais nos próximos anos.
A necessidade de inovação é evidente, uma vez que o custo da rotatividade de funcionários continua a ser uma preocupação significativa. Estima-se que as empresas gastem aproximadamente 223 bilhões de dólares anualmente com a rotatividade de funcionários. Especificamente no Brasil, a taxa de rotatividade é a mais alta, representando um desafio considerável para as organizações. Além disso, substituir funcionários iniciantes pode custar entre 30% e 50% do salário anual, ampliando o impacto financeiro.
Através de exemplos práticos e estudos de caso, discutiremos como o People Analytics pode não apenas mitigar esses custos, mas também melhorar a produtividade e a eficiência operacional. As seções seguintes detalharão a aplicação prática dessas análises, demonstrando como elas podem transformar os processos de RH para melhor enfrentar os desafios do futuro.
Neste artigo, exploramos a ascensão do People Analytics como um elemento transformador dentro do RH. Com base em uma análise detalhada realizada pela BIP Brasil, abordaremos como as tecnologias estão permitindo uma gestão mais preditiva e assertiva do capital humano.
Objetivos e Aplicabilidade do People Analytics na Gestão de Pessoas
A BIP Brasil reconhece a necessidade de inovação contínua e competitividade no mercado, e vê o People Analytics como um facilitador chave para tomar decisões mais precisas e eficazes. Esta ferramenta não apenas fortalece a capacidade de decisão baseada em dados como também otimiza a produtividade e permite diagnósticos e projeções mais acurados que conduzem a uma redução significativa do turnover e a um aumento do engajamento dos funcionários.
- Cultura Organizacional: People Analytics possibilita uma compreensão mais profunda sobre a satisfação dos colaboradores e o clima organizacional, permitindo ajustes que promovem maior contentamento e sinergia entre as equipes.
- Gestão de Pessoas: A ferramenta ajuda no desenvolvimento de planos de carreira personalizados, destacando pontos fortes e áreas que necessitam de atenção.
- Liderança e Desenvolvimento Profissional: People Analytics facilita a criação de políticas e treinamentos que aumentam a produtividade das equipes e permite que líderes monitorem mais de perto o desempenho individual.
- Análise de Desempenho e Ambiente de Trabalho: Os dados coletados ajudam as lideranças a estabelecer metas mais realistas e a ajustar estratégias para melhorar continuamente o ambiente de trabalho e a eficiência operacional.
Benefícios do People Analytics
A adoção do People Analytics oferece múltiplos benefícios econômicos e estratégicos, incluindo:
- Aumento na Eficiência de Recrutamento: Com uma redução nos custos e tempo associados à seleção de talentos.
- Melhoria na Margem de Lucro e Diminuição das Taxas de Desligamento: O que resulta em uma força de trabalho mais estável e menos custosa.
- Aumento na Produtividade e Maior Retorno sobre os Ativos: Indicando um uso mais eficaz dos recursos disponíveis.
Cada um desses benefícios é documentado e reforçado por estudos de caso de empresas renomadas que implementaram People Analytics para otimizar suas práticas de RH. Por exemplo, conforme mencionado no relatório da Fast Company, “This is why data is now more essential than ever in HR”, empresas como a Virgin Media e a Nielsen têm economizado milhões ao otimizar seus processos de recrutamento e retenção.
Casos Relevantes de Sucesso com People Analytics
A implementação de People Analytics tem demonstrado resultados significativos em várias empresas líderes, ajudando-as a economizar recursos substanciais e aprimorar a eficiência operacional:
- Virgin Media: A empresa de telecomunicações enfrentava altas taxas de cancelamento de assinaturas após processos seletivos. Com a introdução de People Analytics, Virgin Media foi capaz de transformar um prejuízo anual de cerca de R$ 29 milhões em um lucro de aproximadamente R$ 35 milhões. Isso foi alcançado ao melhorar a experiência dos candidatos durante o processo de seleção, resultando em clientes mais satisfeitos que decidiram manter suas assinaturas.
- Nielsen: A gigante global de informações e dados descobriu que cada 1% de redução no turnover de colaboradores poderia evitar custos de aproximadamente R$ 25 milhões. A análise de People Analytics revelou que a mobilidade interna era o principal fator de retenção de talentos. As políticas ajustadas para incentivar a mobilidade interna permitiram à Nielsen economizar mais de R$ 51 milhões nos primeiros oito meses após a implementação.
- IBM: Enfrentando alta rotatividade em funções críticas, a IBM utilizou People Analytics para analisar uma ampla gama de dados, incluindo recrutamento, tempo de serviço, histórico de promoções, desempenho e salário. Este investimento resultou em uma economia de R$ 1,53 bilhões em quatro anos. A rotatividade em funções críticas caiu 25%, a produtividade aumentou e os custos de recrutamento foram reduzidos.
- Credit Suisse: A instituição financeira usou People Analytics para prever quais funcionários de alto desempenho poderiam deixar a empresa e as razões por trás dessas decisões. Gerentes especiais foram treinados para reter esses talentos de alto risco. Esse programa ajudou a economizar aproximadamente R$ 357 milhões por ano ao reduzir a rotatividade e melhorar a gestão de talentos.
Esses exemplos destacam a capacidade do People Analytics de transformar a gestão de RH em empresas de diversos setores, oferecendo insights que levam a decisões mais estratégicas e resultados financeiramente vantajosos.
A Jornada Data Driven dos Colaboradores
O People Analytics transformou a forma como as organizações gerenciam e desenvolvem seus talentos. A jornada Data Driven dos colaboradores representa um modelo estratégico que utiliza dados para guiar todas as etapas do ciclo de vida do funcionário, desde o recrutamento até a retenção e desenvolvimento. Essa abordagem não só melhora a precisão das decisões de RH mas também aumenta a eficiência e a satisfação dos colaboradores, alavancando tecnologias modernas para otimizar cada fase da gestão de pessoas.
Fases da Jornada Data Driven
- Employer Branding e Recrutamento: Foca na atração de talentos alinhados com a cultura e as necessidades da empresa, utilizando tecnologias como mídias sociais e apps corporativos para fortalecer a imagem do empregador e colocar as pessoas certas nas funções certas no momento certo.
- Avaliação e Operação: Envolve a avaliação contínua dos colaboradores para identificar áreas de desenvolvimento e apoiar suas carreiras, através de comunidades digitais e plataformas de gamificação que ajudam a medir e desenvolver as habilidades dos colaboradores de forma contínua.
- Engajamento e Desenvolvimento de Desempenho: Concentra-se em manter os colaboradores engajados e em maximizar seu potencial, utilizando plataformas de gestão de ideias e aplicativos que promovem a inovação contínua e o desenvolvimento de competências.
- Transição: Suporta a movimentação e o crescimento dos colaboradores dentro da organização, facilitando a transferência eficaz de conhecimento e know-how, utilizando plataformas de gestão do conhecimento.
Tecnologias Facilitadoras
As tecnologias desempenham um papel vital em cada fase, categorizadas em três níveis de ação: Sense & Respond (o que aconteceu e por quê), Predictive (o que pode acontecer), e Prescriptive (o que e o melhor isso poderia acontecer). Essas tecnologias incluem desde social listening e análise preditiva até recomendações para otimização de contratações e desenvolvimento de habilidades.
A figura abaixo ilustra de forma detalhada essa jornada, destacando as ferramentas e metodologias empregadas em cada etapa, facilitando o entendimento e a aplicabilidade do People Analytics.
Este modelo integrado e orientado por dados é exemplar para as organizações que buscam não apenas acompanhar mas liderar em um ambiente de negócios em constante mudança. Ao empregar estas práticas, as empresas podem esperar não apenas melhorias operacionais, mas também um aumento na retenção de talentos e uma vantagem competitiva sustentável.
Casos de Uso de People Analytics na BIP Brasil
A BIP Brasil possui uma vasta experiência nas principais áreas de People Analytics, adaptando suas soluções às necessidades únicas de cada organização. Esta expertise permite uma abordagem mais direcionada e eficaz em cada um dos seguintes domínios:
Planejamento e Otimização da Força de Trabalho Utilizando dados e análises preditivas, a BIP antecipa as necessidades futuras de talentos das organizações e otimiza a alocação de recursos. Este planejamento estratégico assegura que as empresas estejam sempre preparadas para as demandas futuras e possam agir de forma proativa em vez de reativa.
Planejamento de Sucessão e Desenvolvimento de Liderança A BIP aplica técnicas avançadas de dados, análises e clustering para identificar funcionários com potencial de liderança. Com isso, desenvolve planos de sucessão eficazes que garantem uma transição suave em funções de liderança, fortalecendo a continuidade dos negócios e a sustentabilidade da liderança organizacional.
Gestão e Desenvolvimento de Desempenho A análise de métricas de desempenho e KPIs permite que a BIP atue estrategicamente para melhorar o desempenho individual. Essas análises ajudam a desenvolver planos de crescimento personalizados para os colaboradores, potencializando o desenvolvimento profissional e a contribuição para os objetivos da empresa.
Engajamento e Satisfação dos Funcionários Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e análise de dados, a BIP mede e analisa fatores que influenciam o envolvimento e a satisfação dos funcionários. A partir destas análises, são fornecidas recomendações estratégicas para melhorar o bem-estar e o engajamento no ambiente de trabalho.
Análise de Diversidade e Inclusão A BIP avalia dados de diversidade e utiliza sistemas avançados de análise para identificar preconceitos e promover uma cultura de inclusão. Esta abordagem baseada em dados visa melhorar a diversidade e inclusão no local de trabalho, garantindo que todas as vozes sejam ouvidas e valorizadas.
A seguir, exploraremos alguns dos casos de uso específicos onde aplicamos com sucesso nossa experiência em People Analytics.
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1) Planejamento de Recursos Humanos Baseado em Dados
O planejamento de recursos humanos deve ser rigorosamente baseado em análises de dados para garantir decisões estratégicas e operacionais eficazes. Utilizando tanto dados históricos quanto projeções futuras, a equipe de RH consegue antever as necessidades da organização, adaptando-se de maneira proativa às demandas do mercado e alinhando-se aos objetivos estratégicos da empresa.
Análise e Estratégia
A abordagem começa com a coleta de dados atuais (históricos) dos empregados, que inclui métricas sobre desempenho, habilidades, e outras variáveis relevantes. Esses dados são fundamentais para entender a configuração atual da força de trabalho e identificar padrões ou lacunas críticas que precisam ser abordadas.
Modelagem e Previsão
Com base nos dados históricos, utilizamos modelos de big data e analytics para projetar cenários futuros. Esses modelos são alinhados com a estratégia corporativa global e ajudam a definir quantas e quais habilidades serão necessárias nos próximos anos. A equipe de RH, em colaboração com os líderes de negócios, utiliza esses insights para formular estratégias de contratação, desenvolvimento e retenção que suportem tanto as necessidades imediatas quanto as futuras da organização.
Tomada de Decisão Baseada em Dados
A análise dos resultados do planejamento de RH permite à empresa não apenas prever os custos associados com a gestão de talentos, mas também ajustar proativamente suas políticas e práticas de RH. Isso inclui desde a alocação de recursos até o desenvolvimento de programas de treinamento, garantindo que o capital humano da empresa esteja sempre alinhado com as necessidades de negócios e tecnologia em constante evolução.
Identificação da Melhor Combinação
Finalmente, o processo de planejamento de RH orientado por dados culmina na identificação da melhor combinação de talentos para a empresa, permitindo que a empresa implemente sua estratégia de RH de forma mais informada e focada. Este processo não só melhora a eficiência operacional como também reforça a capacidade da empresa de se adaptar a mudanças externas e internas, mantendo uma vantagem competitiva no mercado.
2) Centralizando Dados para Eficiência Operacional
Implementamos um repositório centralizado de funcionários, visando a otimização do gerenciamento de recursos humanos através de uma base de dados precisa, integrada e uniforme. Este repositório não só serve como a espinha dorsal para todos os processos de RH, mas também facilita a exploração e extração de valor real dos dados acumulados.
Criação de um Repositório Centralizado
O objetivo é estabelecer um repositório de funcionários que atue como um único ponto de verdade para todas as informações relacionadas ao RH, eliminando redundâncias e desencontros que podem surgir de sistemas dispersos. Isso é essencial para qualquer iniciativa que vise explorar esses dados para melhorar processos internos, desde a contratação até o desenvolvimento de carreira dos colaboradores.
Estabelecendo a Base de Dados
A implementação começa com uma avaliação preliminar do departamento de RH e das fontes de dados disponíveis, garantindo que todos os dados coletados sejam completos e estejam em conformidade com as normas de governança e privacidade. Segue-se a identificação da melhor solução a ser implementada, que pode variar desde sistemas ERP proprietários até soluções personalizadas baseadas em plataformas open source.
Identificação e Implementação da Solução
Após a avaliação, é escolhida a solução mais adequada para as necessidades específicas da empresa. Isso envolve o scouting de soluções ERP que melhor se integrem com as operações existentes, bem como a customização de bancos de dados personalizados para atender às necessidades únicas da empresa. A implementação da solução inclui suporte extensivo durante os processos de integração de sistemas, garantindo uma transição suave e funcionalidade plena desde o início.
Governança e Confiabilidade
O repositório centralizado de funcionários não apenas facilita a governança consistente em toda a empresa, como também assegura a confiabilidade dos dados. Ele oferece uma fonte única e ambientada para todos os relatórios e análises corporativos, o que permite decisões mais rápidas e fundamentadas. Além disso, assegura que as informações estejam sempre atualizadas e sejam facilmente acessíveis aos gestores e à equipe de RH, melhorando a eficiência operacional e a satisfação dos funcionários.
3) Análise de Retenção de Funcionários: Estratégias Proativas de Machine Learning
Introdução à Retenção de Funcionários
Adotamos um processo avançado baseado em machine learning para identificar os sinais de que um funcionário pode estar considerando a saída da empresa. Este sistema não só prevê possíveis demissões, como também ajuda a compreender as causas subjacentes, permitindo intervenções proativas para reduzir a rotatividade.
Compreendendo a Saída de Funcionários
O processo foi desenhado para entender por que funcionários deixam a empresa e identificar quais características eles têm em comum. Isso permite à empresa antecipar demissões e implementar estratégias para diminuir a rotatividade antes que ela impacte negativamente a organização.
Machine Learning na Prática
O primeiro passo envolve a definição de KPIs específicos de função que ajudam a determinar o risco de um colaborador deixar a empresa. A seleção e preparação dos dados é importante para garantir que o modelo de machine learning seja alimentado com informações precisas e relevantes.
Modelagem e Ação com Base nos Dados
Uma vez que os dados são preparados, eles são utilizados para treinar um modelo que pode prever a probabilidade de demissão. Este modelo é constantemente ajustado com base em feedbacks para melhorar sua precisão. A integração dos outputs do modelo com os sistemas de dados centralizados garante que todas as informações relevantes estejam acessíveis e sejam utilizadas para tomada de decisão estratégica.
Benefícios da Análise de Retenção
A eficácia e inovação deste processo residem na sua capacidade de manter funcionários-chave, melhorando a fidelização e a retenção. Além disso, ao reduzir a rotatividade, a empresa economiza significativamente em custos associados ao recrutamento e treinamento de novos funcionários, melhorando o valor geral do capital humano.
Próximas Etapas e Ações Futuras
As estratégias futuras incluem a implementação de ações de retenção personalizadas, como programas de treinamento e bônus, que são adaptadas às necessidades e ao papel específico de cada funcionário na organização. Isso não só melhora a satisfação e o engajamento do funcionário, como também solidifica a reputação da empresa como um excelente lugar para trabalhar.
A imagem abaixo detalha um processo de três etapas utilizado para coletar, modelar e produzir saídas de dados no contexto de retenção de funcionários. Aqui está uma descrição detalhada de cada etapa representada:
A primeira etapa, denominada Coleta de Dados, foca na agregação de uma variedade de dados relevantes para a análise de retenção:
- Dados Sociais: Incluem informações do perfil público em redes sociais como LinkedIn, Facebook, Twitter, que abrangem aniversário, formação, tópicos de posts, interesses, entre outros.
- Dados dos Funcionários: Englobam pesquisas de desligamento, dados demográficos, competências, histórico de emprego e mais.
- Insumos Facultativos: Incorporam resultados de uma Avaliação de Necessidades Organizacionais (ONA) e KPIs/scores de talentos do modelo.
O segundo painel é a Construção do Modelo e descreve o desenvolvimento de modelos analíticos dinâmicos para prever a retenção:
- Modelos Dinâmicos: Adapta-se ao longo do tempo às mudanças nas características dos funcionários e são aprimorados continuamente com algoritmos de aprendizado de máquina e retrofits.
- Complexidade dos Modelos: Combina modelos de diferentes famílias para alcançar melhor eficácia preditiva, evitando a limitação de modelos isolados.
Por fim, a última etapa mostra como os dados e modelos são transformados em outputs práticos:
- Caminho de Previsão: Indica a probabilidade de eventos futuros, como desligamentos, baseando-se em trabalhos anteriores e cooperação atual.
- Avaliação Média: Mostra scores e métricas específicas, como o nível de cooperação e a pontuação de risco de demissão.
Este fluxo não só informa a tomada de decisões estratégicas de RH, mas também permite intervenções proativas para melhorar a retenção e satisfação dos funcionários, fundamentais para a saúde organizacional a longo prazo. Dessa forma é possível visualizar claramente a metodologia e os tipos de análise que podem ser aplicados em dados de RH para prever e influenciar resultados futuros.
4) Otimização de Treinamentos de Pessoas
A otimização do treinamento é direcionada pelo uso de tecnologias avançadas de aprendizado de máquina para identificar e implementar os programas de treinamento mais eficazes, visando elevar o desempenho e o engajamento dos funcionários. A meta é também alocar de maneira mais eficiente os recursos econômicos dedicados à formação profissional.
Processo de Otimização de Treinamento
- Avaliação e Processamento de Dados:
- Avaliação de Programas: Análise das iniciativas de formação existentes e taxas de adesão dos funcionários.
- Coleta de Dados: Elaboração de dados detalhados sobre as participações e feedbacks dos colaboradores para entender o impacto dos programas atuais.
- Análise de Resultados: Uso de outputs dos modelos para avaliar o sucesso das iniciativas e identificar áreas de melhoria.
- Construção do Modelo:
- Modelagem de Correspondência: Desenvolvimento de modelos para combinar as necessidades de treinamento com as características dos funcionários, garantindo o máximo impacto.
- Análise de Resultados: Avaliação contínua dos resultados para assegurar que os objetivos de treinamento estejam sendo alcançados eficazmente.
- Execução e Implementação:
- Introdução de Novas Iniciativas: Aplicação dos insights do modelo para introduzir novas iniciativas de formação.
- Alteração de Programas Existentes: Ajustes em programas correntes com base na análise de dados e feedbacks para melhorar a aderência e eficácia.
Benefícios do Processo de Otimização
- Eficácia: Implementação de modelos baseados em desempenho real que aprimoram a qualidade do treinamento.
- Melhor Combinação: Identificação das melhores práticas de treinamento para maximizar o retorno sobre o investimento e a satisfação dos funcionários.
- Redução de Custos: Otimização dos gastos com treinamento, garantindo que cada real investido contribua significativamente para o desenvolvimento dos colaboradores.
Este processo não apenas aprimora a gestão dos recursos destinados ao desenvolvimento profissional, mas também assegura que os programas de treinamento sejam continuamente atualizados e alinhados com as necessidades e expectativas dos funcionários.
A imagem abaixo detalha o fluxo avançado de “Desenvolvimento, Treinamento e Remuneração de Pessoas”, uma extensão dos processos de otimização discutidos anteriormente. Este esquema divide-se em três etapas principais:
- Coleta de Dados: Coleta informações tanto de perfis públicos em redes sociais quanto de dados internos dos funcionários, incluindo demografia, planos de carreira e habilidades.
- Construção do Modelo: Utiliza modelos dinâmicos e complexos que se adaptam e evoluem com o tempo para melhor prever as necessidades de treinamento e desenvolvimento com base nos dados coletados.
- Produção de Outputs: Os resultados são visualizados em um formato que mostra o caminho de previsão para a cooperação, habilidades principais e avaliações médias, fornecendo insights práticos sobre onde direcionar esforços de treinamento.
Este sistema avançado permite uma alocação mais eficiente de recursos para treinamento e desenvolvimento, alinhando-se com os objetivos de otimização e melhoria contínua dos programas de capacitação.
O Poder de People Analytics na transformação da Gestão de Pessoas com o apoio da BIP Brasil
Ao longo deste artigo, exploramos diversos casos de uso na BIP Brasil onde o People Analytics serve como o cerne da inovação e da eficiência organizacional. Desde o planejamento estratégico de RH até a otimização de processos, a capacidade de coletar, analisar e interpretar dados sobre o capital humano permite que a organização não apenas acompanhe a dinâmica de sua força de trabalho, mas também antecipe necessidades e ajuste estratégias proativamente.
Integrando as práticas de People Analytics nas operações diárias, a BIP Brasil não apenas melhora a eficiência operacional, mas também eleva a satisfação dos funcionários de diversas empresas e impulsiona uma cultura de melhoria contínua. Este compromisso com a análise e o desenvolvimento baseados em dados está redefinindo como percebemos e aproveitamos nosso ativo mais valioso – as pessoas.
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