El análisis de recursos humanos es una serie de procesos que recopilan y analizan datos de RR. HH. para mejorar las organizaciones y el rendimiento de su personal.
Una organización puede recopilar datos de forma rutinaria, pero ¿qué indican los datos? Sin dirección ni proceso, los datos pueden ser no tener sentido o ser irrelevantes. El análisis de RR. HH. desglosa los datos sin procesar de los recursos humanos en conocimientos procesables y responde a preguntas importantes en el proceso. Estas preguntas son:
- ¿Qué patrones se revelan en la rotación?
- ¿Cuánto tiempo se tarda en contratar?
- ¿Qué cantidad de inversión se necesita para que los empleados puedan alcanzar una velocidad productiva?
- ¿Qué empleados tienen más probabilidades de irse dentro de un periodo de tiempo?
- ¿Las iniciativas de desarrollo afectan al rendimiento?
- Mejora de la contratación
- Reducción del abandono
- Mejora de la experiencia
- Fortalecimiento del personal
- Mejora de los procesos
- Obtención de confianza
El equipo de RR. HH. añade datos para evaluar las prácticas clave, como la selección de personal, la gestión del talento, el rendimiento y la formación. El tipo de datos que normalmente se recopilan en el análisis de RR. HH. incluye los perfiles de los empleados, así como los datos asociados con el rendimiento, la incorporación, los datos demográficos, la retención, la rotación, el ausentismo, los ascensos y los salarios.
Con los datos correctos a mano, ahora se puede colocar bajo un microscopio de medición y comparación continuas. El análisis de RR. HH. compara los datos con normas y estándares históricos a partir de un flujo de restricción (en lugar de una instantánea de un solo momento) de información, para desarrollar una imagen precisa y en tiempo real de las métricas de RR. HH. El uso eficaz de las métricas de RR. HH. en el análisis de RR. HH. depende en gran medida de los valores iniciales preestablecidos, de modo que las organizaciones puedan trazar su progreso.
Entre las métricas del análisis de RR. HH. se incluyen:
- Tiempos de contratación: cuánto tiempo se tarda en publicar trabajos hasta que termina la etapa de contratación.
- Costes de contratación: el coste asociado con la ubicación y contratación de empleados.
- Rotación de personal: la tasa de empleados que dejan de trabajar después de una cantidad específica de tiempo.
- Ausentismo: la frecuencia con la que los empleados no trabajan.
- Compromiso: medir la productividad de los empleados y su satisfacción con el trabajo que tienen asignado y las tareas relacionadas.
Esta etapa analiza los resultados de las métricas recopiladas para encontrar tendencias que puedan afectar a la organización en su totalidad y se pueden desglosar en tres formas específicas de análisis. El análisis descriptivo ayuda a interpretar y cuantificar los datos históricos, el análisis predictivo utiliza modelos estadísticos para pronosticar oportunidades futuras y el análisis prescriptivo se centra en el uso de información y conocimientos fiables para anticipar posibles consecuencias y resultados.
Con los datos recopilados, cuantificados y analizados, los conocimientos resultantes se utilizan para conformar la estrategia organizativa y mejorar las competencias de toma de decisiones.
- Tomar mejores decisiones basadas en datos
- Justificar la intervención necesaria de RR. HH.
- Evaluar eficazmente la eficacia de las intervenciones
- Aumentar el rol táctico y estratégico dentro de una organización
Los datos útiles para un equipo de RR. HH. son una medida del rendimiento, la experiencia y los resultados empresariales de los empleados. Las métricas incluyen encuestas de opinión, análisis de opinión, índice NPS de los empleados, reuniones individuales y entrevistas de salida y permanencia.
El retorno de la inversión (ROI) aumenta el valor empresarial derivado de tomar mejores decisiones con respecto al talento.
Es menos probable que los empleados satisfechos, sanos y comprometidos no puedan trabajar. Mediante el rastreo del ausentismo, las organizaciones pueden obtener información sobre la salud y la satisfacción de los empleados.
La rotación involuntaria rastrea la tasa de despido de empleados en la organización. Se averigua calculando la cantidad de empleados que han sido despedidos involuntariamente frente a la cantidad de empleados que hay una organización. La tasa de rotación involuntaria también puede proporcionar información sobre la estrategia de contratación para analizar la calidad de las contrataciones.
Si un posible empleado acepta o no una oferta de empleo puede depender de una serie de factores decisivos. Sin embargo, muchos de estos factores se relacionan directamente con la estrategia de adquisición de talentos de una empresa. Una baja tasa de aceptación de la oferta puede indicar problemas graves en el proceso de contratación. La tasa de aceptación se obtiene al tomar la cantidad de ofertas de trabajo formales dividida por la cantidad de puestos de trabajo vacantes.
Esta métrica se determina dividiendo los ingresos por la cantidad de empleados de una organización, lo que indica los ingresos medios generados por un empleado. Se trata de una medición de la eficiencia operativa y del grado de eficacia de una organización con respecto a la generación de ingresos a través de los empleados.
El tiempo para contratar describe la cantidad de tiempo que se necesita para encontrar e incorporar nuevos talentos. Un tiempo más prolongado para contratar puede indicar ineficiencias o cuellos de botella en el proceso de contratación, mientras que un tiempo más corto para contratar puede ayudar a ofrecer una experiencia más satisfactoria a los futuros empleados.
La eficiencia de la formación se determina mediante el análisis de varios puntos de datos, como la mejora del rendimiento, la transición ascendente de los roles de los empleados y las puntuaciones de las pruebas tras la formación. La medición de la eficiencia de la formación puede proporcionar mejores conocimientos sobre la eficacia de los programas de formación de la empresa.
Los programas de formación demasiado costosos pueden ser casi tan problemáticos como ineficaces. Mide los gastos de formación por empleado. Para ello, encuentra los gastos totales de formación y luego divídelos por la cantidad total de empleados que participaron en la formación.
La tasa de rotación voluntaria es la tasa a la que los empleados optan por dejar sus trabajos y ayuda a identificar cualquier problema en la experiencia de los empleados. Se calcula dividiendo el número de empleados que han dejado sus trabajos por el número total de empleados.
El tiempo para cubrir el puesto describe el tiempo transcurrido entre el anuncio inicial de una oferta de empleo y la contratación concluyente de un nuevo empleado para cubrir el puesto. Las organizaciones se benefician cuando los puestos se cubren rápidamente, y esta métrica puede ayudar a perfeccionar las estrategias para que el proceso sea más eficiente.
Los sistemas centrales de RR. HH. tienen varios puntos de datos para las herramientas de análisis obtenidas del departamento de RR. HH.; algunas métricas pueden ser la antigüedad de los empleados, la remuneración, los registros de formación, la evaluación del rendimiento, el potencial y el valor de los empleados, las medidas disciplinarias tomadas y las jerarquías.
Un problema con estas métricas es que los datos pueden estar desconectados y es posible que no sean completamente fiables. En este caso, los científicos de los datos desempeñan un papel importante en la organización de los datos dispersos y la agrupación de puntos relevantes.
Los datos recopilados externamente implican trabajar con otros departamentos de una organización, lo que es esencial para recabar una perspectiva más amplia. Las métricas de datos externos fundamentales generalmente se clasifican en las siguientes categorías.
- Financieras: el coste de los ingresos por empleado y el coste de contratar nuevos empleados.
- Específicas de la organización: la organización y sus ofertas principales, que requieren que el equipo de RR. HH. complemente diversos análisis.
- Pasivas: los empleados constantemente proporcionan datos en un sistema de información de recursos humanos (HRIS) desde el momento en que se comunican con ellos para un trabajo. Los datos de sus publicaciones en redes sociales y encuestas de comentarios compartidos también son puntos importantes para orientar el análisis de datos de RR. HH.
- Históricas: hay muchos factores externos, como la economía global y los datos ambientales y políticos, que afectan al comportamiento de los empleados. Estos datos pueden proporcionar conocimientos que los datos internos no pueden ofrecer.
Comenzar el camino hacia el análisis de RR. HH. no es difícil. Con la información, las estrategias, las personas y la participación correctas, las organizaciones podrán disfrutar de una perspectiva procesable para optimizar el rendimiento y los procesos de RR. HH. Ten en cuenta las siguientes prácticas recomendadas:
Es fundamental que los líderes de RR. HH. preparen a los equipos y organizaciones para flujos de trabajo impulsados por análisis, que deben ocurrir antes de los aspectos operativos y matemáticos. Analizar la necesidad de análisis y preparar a tu equipo para trabajar con los datos son dos factores que deben funcionar de forma coordinada.
Los científicos de datos se están convirtiendo lentamente en un aspecto integral de los equipos de RR. HH. Estos actores clave evalúan las soluciones analíticas y su viabilidad, lo que garantiza predicciones y modelos estadísticos más sólidos y detallados.
La implementación de un proyecto pequeño y exitoso puede ayudar a convencer a los interesados de que el análisis de RR. HH. tiene un valor importante para la empresa. Estas victorias rápidas pueden ofrecer resultados tangibles y de alto impacto en menos tiempo.
Los datos recopilados por los equipos de RR. HH. se rigen en gran medida por las normas y leyes de cumplimiento. Algunas consideraciones legales son:
- Privacidad de los empleados.
- Ubicación del proveedor de análisis de RR. HH.
- Establecimiento de un objetivo de la recopilación de datos.
- Consentimiento de los empleados sobre los datos que se recopilan.
- Seguridad cuando se utiliza software de terceros.
Aunque las diferentes organizaciones pueden tener diferentes necesidades de análisis de RR. HH., las soluciones de análisis de RR. HH. eficaces tienden a tener algunos elementos en común:
- Resuelven problemas a nivel ejecutivo.
- No requieren experiencia avanzada en la ciencia de datos para su uso.
- Se basan en la nube en lugar de en las instalaciones.
- Se basan en tecnologías avanzadas de aprendizaje automático.
- Incorporan análisis predictivos, al extraer información de los datos existentes para identificar patrones y anticipar eventos con precisión.
- Proporcionan un fácil acceso a datos complejos a través de la visualización, a menudo en forma de tablas y gráficos.
- Existen como soluciones SaaS, lo que reduce los gastos iniciales y garantiza el mantenimiento y la aplicación de parches actualizados.
Aunque el análisis ha ayudado a revolucionar casi todos los aspectos de las empresas modernas, el análisis de RR. HH. sigue, en muchos sentidos, en sus inicios. Esto significa que las empresas que son capaces de adoptar plenamente el análisis dentro de los procesos y las tareas de recursos humanos pueden disfrutar de una clara ventaja. En el libro The Practical Guide to HR Analytics: Using Data to Inform, Transform and Empower HR Decisions (Guía práctica del análisis de RR. HH.: Uso de datos para informar, transformar y potenciar las decisiones de RR. HH.), los autores identifican cuatro niveles de madurez del análisis de RR. HH.:
El primer nivel de análisis de RR. HH. utiliza datos para reflexionar sobre los eventos del pasado y sacar conclusiones sobre por qué se produjeron dichos eventos. Este nivel comprende fundamentalmente los datos que ya están disponibles y, finalmente, concilia lo que significan los datos para la empresa.
La diferencia entre este nivel y el nivel 1 es la frecuencia con la que se comunican los datos. El nivel 2 implica una creación de informes proactiva, rutinaria o automatizada. La funcionalidad principal es explorar las relaciones entre las variables.
Este nivel es el inicio de un análisis más exhaustivo. Los modelos casuales y las relaciones de datos, entre otros, entran en juego, y su efecto sobre los resultados se evalúa detenidamente.
El último nivel se define mediante el análisis predictivo. Los departamentos de RR. HH. en el nivel 4 recopilan datos y los aplican para predecir el futuro y hacer los planes correctos para ellos.
Lamentablemente, la mayoría de los departamentos de RR. HH. de las organizaciones funcionan completamente en el nivel 1, y solo un tercio puede funcionar en el nivel 2. Sin embargo, en el caso de los departamentos de RR. HH. que funcionan en los niveles 3 y 4, el resultado natural es una mayor eficiencia, una mejora de los procesos y un rol más importante en la toma de decisiones empresariales.
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