5 aplicaciones útiles para el análisis de datos en recursos humanos

¿La estrategia de recolección y análisis de datos de su negocio está por todas partes? ¿Existe siquiera una estrategia formal? Si usted es un profesional de recursos humanos que opera dentro de una organización donde los datos se recopilan de manera ineficiente o se subutilizan, esta guía es para usted.

Recopilar y analizar los datos de los empleados es una piedra angular de los recursos humanos estratégicos, pero también es una práctica necesaria para enfrentar los desafíos de reclutar y retener a los mejores talentos en el entorno laboral actual.

En la Encuesta de cultura empresarial de Capterra* de principios de 2022, casi un tercio (31 %) de los encuestados reveló que la rotación dentro de su departamento es más alta que antes de la pandemia de COVID-19. Y teniendo en cuenta que aproximadamente cuatro millones de estadounidenses han dejado sus trabajos todos los meses desde agosto de 2021, eso no es demasiado sorprendente.

Entonces, ¿cómo puede ayudar el análisis de datos? Identificando a los empleados que corren el riesgo de abandonar su organización, revelando las fuentes de rotación voluntaria en su lugar de trabajo y descubriendo cómo puede mejorar la experiencia de su candidato para mejorar su tasa de aceptación de ofertas. Y eso es solo la punta del iceberg cuando se trata de lo que es posible a través del análisis de datos en recursos humanos.

A continuación, explicaremos qué es el análisis de datos en RRHH y le proporcionaremos cinco aplicaciones de esta práctica, junto con sugerencias de software que pueden ayudarlo a comenzar.

¿Qué es el análisis de datos en RRHH?

El análisis de datos es el proceso de examinar datos sin procesar con el objetivo de identificar tendencias y sacar conclusiones. En el campo de los recursos humanos, el análisis de datos a menudo se implementa para ayudar a los profesionales de recursos humanos a tomar decisiones más informadas sobre el futuro de su fuerza laboral. Hay algunos subtipos notables de análisis de recursos humanos, y a continuación le daremos una breve descripción de cómo se diferencian entre sí:

• Análisis de personas: el análisis de personas, también llamado análisis de talento , consiste en recopilar información sobre el talento de su organización con el objetivo de mejorar la experiencia de los empleados. El tipo de información que se recopilaría para el análisis de personas incluye datos sobre el rendimiento y la productividad de los empleados, el equilibrio y el bienestar entre la vida laboral y personal, y la satisfacción y el compromiso de los empleados.
• Análisis de la fuerza laboral: el análisis de la fuerza laboral es una táctica que está estrechamente relacionada con la planificación estratégica de recursos humanos. Hay varios objetivos del análisis de la fuerza laboral, incluida la gestión de los niveles de personal para que estén alineados con las necesidades y prioridades comerciales, la optimización de la estructura de su organización y la preparación para el futuro de su fuerza laboral a través de una planificación de sucesión informada. Según el glosario de Capterra, el análisis de la fuerza laboral implica la recopilación de información relacionada con la contratación, la dotación de personal, la capacitación y el desarrollo, el personal y la compensación y los beneficios.
• Análisis predictivo de recursos humanos: más orientado al futuro que las dos tácticas de análisis anteriores, el análisis predictivo es una estrategia avanzada que utiliza técnicas como el análisis de regresión, estadísticas multivariadas, coincidencia de patrones, modelos predictivos y pronósticos. La tasa de adopción del análisis predictivo en recursos humanos aún es baja, pero puede ser útil para cosas como predecir cuándo los empleados corren el riesgo de abandonar la empresa.

¿Cuáles son las aplicaciones de la analítica de datos en RRHH?

El análisis de datos de recursos humanos se puede utilizar para realizar mejoras en casi todas las áreas de la gestión del capital humano. A continuación, hemos incluido ejemplos de cinco aplicaciones para el análisis de datos de recursos humanos para ilustrar cómo se puede utilizar esta práctica para ajustar diferentes procesos de recursos humanos.

Si no lo ha escuchado, es un momento difícil para los reclutadores. Estamos en medio de una continua escasez de talento, lo que significa que la búsqueda y contratación de talento de calidad es más competitiva que nunca. El análisis de datos puede ayudar al revelar dónde se puede mejorar su proceso de reclutamiento.

Por ejemplo, puede establecer objetivos de contratación y ver cómo está progresando hacia ellos, comparar sus métricas de tiempo para llenar y costo por contratación con otros estándares de la industria u organizaciones a través de la evaluación comparativa, y realizar un seguimiento de cómo sus resultados van y vienen después. haciendo ajustes a diferentes aspectos de su estrategia de reclutamiento.

¿Son efectivos sus programas de capacitación y desarrollo? Esa es una pregunta importante que deben responder los profesionales de recursos humanos, pero sin un método para medir los resultados, no hay forma de saber si los recursos y esfuerzos de sus equipos se desperdiciaron en una iniciativa de capacitación.

Un enfoque efectivo para medir el impacto de los programas de capacitación y desarrollo implica pedir retroalimentación a los empleados a través de una encuesta o de uno a uno con el gerente, así como recopilar y analizar datos relacionados con la finalización y comprensión de los programas.

En algunos casos, el análisis predictivo también se puede usar para crear rutas de aprendizaje personalizadas para los empleados e incluso adaptar el contenido de la capacitación para satisfacer diferentes estilos de aprendizaje.

En la Encuesta de estrategia de reclutamiento de Capterra** de julio de 2021, el 51 % de los empleados con responsabilidades de reclutamiento revelaron que la cantidad de vacantes para las que están reclutando activamente es más alta que el promedio. La escasez de talento es parcialmente culpable, pero los niveles récord de rotación en curso son otro factor importante que contribuye al excedente de puestos vacantes.

Sabiendo eso, descubrir fuentes de rotación es una prioridad para los líderes de recursos humanos. Y, como era de esperar, los datos son una de las mejores formas de hacerlo. Por ejemplo, puede recopilar información de los empleados que se van a través de entrevistas y encuestas de salida y luego usar software de análisis para identificar puntos en común entre los resultados.

Uno de los mayores gastos para cualquier negocio es la compensación de los empleados. Esto, junto con el hecho de que actualmente nos encontramos en un entorno inflacionario, ha hecho que el análisis de compensación sea una práctica más esencial que nunca para los gerentes de recursos humanos.

Por ejemplo, nuestra Encuesta de estrategia de reclutamiento* reveló que solo el 13 % de los empleadores no están considerando aumentar la compensación como un medio para atraer a los solicitantes de empleo a su organización. Entonces, si tiene dificultades para reclutar talento de calidad y es parte de esa minoría, es hora de adoptar un enfoque más intencional para la planificación de la compensación. Puede hacer esto comparando los rangos de salario de su organización con los de empresas similares, revisando las tasas de adopción de diferentes beneficios para determinar dónde se deben realizar cambios y evaluando las brechas de equidad salarial.

Desde la perspectiva del departamento de recursos humanos, la productividad se refiere a la eficiencia con la que se utilizan recursos como el talento, el dinero y el tiempo. El análisis de datos es particularmente útil cuando se trata de medir la productividad, pero el tipo de datos de productividad que debe analizar depende de su objetivo.

Por ejemplo, algunas métricas (como los ingresos por empleado de tiempo completo) son útiles para juzgar la productividad de su fuerza laboral en su conjunto, mientras que otras (como la tasa de finalización de proyectos) son más útiles para medir el desempeño de un equipo o individuo. Además, puede medir la eficiencia con la que se asignan los recursos mediante el seguimiento de las tasas de adopción de diferentes herramientas o beneficios.

Utilice los datos de su organización para tomar mejores decisiones y cumplir sus objetivos

De acuerdo con nuestra Encuesta de estrategia de reclutamiento**, más de una cuarta parte (27 %) de los profesionales de recursos humanos que encuestamos ya tienen un software de análisis de reclutamiento y un 52 % adicional está considerando o planea comprarlo en el futuro.

Si usted es parte de la minoría que no está considerando invertir en una herramienta que facilita el análisis de datos, tenemos que preguntar: ¿Por qué no?

Cuando los datos informan cada decisión que toma su departamento de recursos humanos, desde el reclutamiento y la retención hasta la capacitación y la productividad, el resultado será una función comercial de recursos humanos mucho más efectiva.

Y aunque poner en marcha una estrategia de análisis de datos puede parecer una práctica desalentadora, no tiene por qué serlo. Comience con las tres sugerencias que incluimos anteriormente en esta guía:

Metodología

* La Encuesta de cultura empresarial 2022 de Capterra se realizó en diciembre de 2021 entre 958 empleados en empresas de EE. UU. con al menos seis empleados: 332 que trabajan completamente en el sitio (por ejemplo, en una oficina, tienda u otra ubicación central), 300 que trabajan completamente remoto , y 326 que dividen su tiempo entre trabajar en el sitio y remoto (es decir, un modelo híbrido). El objetivo de esta encuesta era aprender cómo los formatos de trabajo híbrido y remoto impactan en diferentes aspectos de la cultura de la empresa.

** La Encuesta de estrategia de reclutamiento de Capterra se realizó en julio de 2021. Recopilamos 300 respuestas de trabajadores con responsabilidades de reclutamiento en empleadores de EE. UU. El objetivo de esta encuesta era saber cuánto luchan las empresas con el reclutamiento y la contratación, y qué soluciones han considerado para mejorar los resultados del reclutamiento y la contratación.

Nota: Las aplicaciones mencionadas en este artículo son ejemplos para mostrar una característica en contexto y no pretenden ser respaldos o recomendaciones. Se han obtenido de fuentes que se creían fiables en el momento de la publicación.