Las tecnologías del Big Data han potenciado a lo grande el valor de los datos que se manejan en los procesos de selección de perfiles profesionales. ¿Sus beneficios para las empresas? Para empezar, una optimización en los procesos de selección de personal, pero va mucho más allá. En este artículo te lo contamos con ejemplos reales de la aplicación del HR Analytics en las empresas.
HR ANALYTICS VS PEOPLE ANALYTICS
El Big data aplicado a los Recursos Humanos (HR Analytics) puede ayudar a mitigar el absentismo laboral o incluso a identificar líderes ocultos dentro de la empresa. Es importante, aún así, diferenciar dos conceptos que son generalmente entendidos como uno solo: HR Analytics frente a People Analytics. ¿Cuál es el matiz entre estos dos conceptos relacionados con el uso de los datos para mejorar determinados procesos en las organizaciones?
Expertos como David Geen (IBM), Andy Campbell (Oracle) o Luk Smeyers (iNoxtix by Deloitte) coinciden en un matiz diferencial entre ambos términos, y es que, con el paso del tiempo, las organizaciones han comprendido que la utilidad del Big Data no se limita solamente a las tareas propias de los Recursos Humanos, sino a las de cualquier otro área en la empresa. De esta forma, los beneficios del Big Data quedan ahora englobados de una forma más general en el término People Anlytics.
En este artículo nos vamos a centrar específicamente en los beneficios del Big Data para los departamentos de Recursos Humanos de las organizaciones.
BENEFICIOS DEL HR ANALYTICS: EJEMPLOS
Así pues, la implementación de las tecnologías para la interpretación de los datos puede ofrecer grandes ventajas para una mejor gestión de los recursos humanos en las empresas.
Por ejemplo:
Predecir posibles bajas entre los empleados
Al comprender qué empleados corren el riesgo de estar en busca de un cambio laboral, las empresas pueden identificar las principales razones que pueden estar motivando este tipo de situaciones. Pero ¿cómo las nuevas tecnologías de HR Analytics pueden saber cuándo alguien está a punto de buscar un cambio de trabajo?
Como siempre en estos casos, el responsable es el algoritmo de rigor que, analizando diferentes parámetros de información, puede elaborar una predicción sobre lo propenso que puede ser un empleado a buscar nuevas oportunidades de trabajo: trabajos anteriores, nivel de estudios o la presión a la que esté expuestos en el día a día.
Y tiene toda lógica: si un empleado junior de nuestra compañía acaba de completar un MBA, ¿no es lógico que tenga en mente la aspiración de un mejor puesto de trabajo?
Entender las causas del absentismo laboral
Las causas por la que al menos un millón de empleados en España no acuden a sus puestos de trabajo cada día son de lo más diversas (justificadas y no justificadas), pero en cualquier caso, el problema es el mismo para las empresas.
En este caso, el uso de tecnologías de HR Analytics puede ayudar a detectar los motivos que pueden estar motivando un elevado nivel de absentismo dentro de la empresa. Por ejemplo ¿los resultados en las encuestas de satisfacción laboral por parte de los empleados muestran una tendencia negativa? Esto podría perfectamente elaborar la predicción de un próximo pico de absentismo laboral en la empresa.
Incluso se puede dar el caso de un responsable de departamento demasiado estricto con las bajas por enfermedad, esto puede provocar una alta tasa de contagios entre los componentes del equipo: si una persona enferma se ve obligada a acudir al trabajo, puede estar agravando el problema generando aún más ausencias en el equipo.
Las variables pueden ser muchas, pero las tecnologías de HR Analytics están ahí para extraer la información de valor para la empresa.
Minimizar la pérdida de talento
Las grandes organizaciones son muy conscientes de algo: la pérdida de empleados con un alto potencial de aporte de valor para la empresa tiene un impacto muy negativo en la organización. Retener el talento es clave para estas.
Por eso, muchas organizaciones recurren al uso del HR Analytics para poder predecir qué perfiles de alto valor (tanto en la actualidad como en el futuro) son más proclives a abandonar el barco en un corto plazo de tiempo.
Por ejemplo, el proveedor de software turístico Sabre consiguió reducir sus tasas de pérdida de talento de un 7,5% a un 5% a través de la implementación de programas de fidelización en base a la información obtenida del Big Data.
Estos son solo tres ejemplos del potencial que tiene el análisis de los datos para mejorar la gestión de los recursos humanos de la empresa, pero cada día surgen nuevas aplicaciones del HR Analytics que no dejarán de sorprendernos una vez más.
