Você, que trabalha no recrutamento e seleção da sua empresa, sabe muito bem da importância da análise de dados no RH! E que é grande quantidade de dados que precisa analisar de cada candidato, os desafios de cruzá-los com as melhores vagas, áreas ou demandas e a necessidade de manter o controle de produtividade. Não é?!
E, além disso, sabe que qualquer detalhe não devidamente analisado pode resultar em erros de escolha que comprometem a performance do negócio como um todo.
Neste texto, vamos analisar uma ferramenta chamada People Analytics, ou Análise de Pessoas, em tradução livre, que é a grande aliada da gestão de processos seletivos. Vem comigo!
O que é People Analytics?
O People Analytics é um conjunto de métodos para coletar dados, tratá-los com métricas e indicadores adequados às intenções da empresa.
O objetivo é que esses dados sejam transformados em informações úteis e então cruzados entre si a fim de solucionar problemas. O que pode ser feito por meio de decisões ou elaboração de planos de ação que condizem com a realidade de cada momento em que as pesquisas são feitas. Estes dados são armazenados e cruzados por softwares de recrutamento e seleção, ou seja, utilizando a tecnologia.
Utilizar a análise de dados no RH para tomada de decisões é importante por:
- Poupar tempo e dinheiro de processos seletivos: os dados obtidos de funcionários ou candidatos cadastrados em redes sociais ou que mandaram currículo permitem saber e/ou prever questões como adequação de cada um à cultura organizacional ou a uma determinada vaga, desempenho, engajamento, relação com os colegas etc. Tempo e dinheiro economizados aqui podem ser investidos em outras ações estratégicas;
- Permitir diagnosticar com mais precisão os problemas e sua as raízes e encontrar as soluções mais acertadas para eles, o que, num nível mais amplo, impacta no nome e imagem da sua empresa no mercado – o que, além da maior eficiência, se justifica por ela se tornar mais humana, tanto para funcionários, como para clientes;
- Mapear hábitos de consumo e tendências dos clientes;
- Mostrar novas oportunidades de negócios. Ou seja, permite à empresa planejar o futuro;
- Resolver problemas como: alta rotatividade de funcionários (turnover), baixa produtividade, má gestão, mau tratamento dos clientes etc. Além disso, esses problemas podem começar a ser resolvidos imediatamente;
- Em razão da exigência de maior precisão das empresas, pela quantidade e qualidade dos dados que podem ser coletados, é cada vez mais difícil tomar uma decisão acertada apenas com base em palpites subjetivos – é preciso que cada escolha possa ser justificada em dados sólidos.
Etapas do People Analytics para a análise de dados no RH
Identificação do objetivo da pesquisa
Antes de começar a coleta para a análise de dados no RH, é preciso saber que problema você quer resolver. Eis alguns exemplos:
- A alta rotatividade?
- Preencher uma vaga que surgiu o mais rápido possível – com funcionários – ou abrir processo seletivo para novos candidatos?
- Identificar por que os candidatos não estão se interessando por uma vaga?
- Prevenção a acidentes de trabalho?
- Por que determinado setor rende mais ou menos?
Como a própria forma de coletar dados já é influenciada pelo que se procura saber, esta é mais uma razão para que o objetivo seja definido antes desta etapa.
Coleta dos dados
Há muitas fontes possíveis para a coleta de dados para uma gestão de processos seletivos:
- Do seu sistema de recrutamento e seleção;
- Pesquisa nas redes sociais e / ou no sistema da empresa;
- Formulários;
- Relatos de funcionários e clientes por meio dos canais de comunicação interna;
- Entrevistas diretas com funcionários ou clientes (principalmente se um funcionário se desliga da empresa, quando a tendência é que ele seja mais honesto a respeito do motivo por que está saindo e sugestões de melhorias);
- Checagem dos dados levantados pela equipe de prevenção a acidentes de trabalho.
O volume de dados assim produzido chama-se Big Data de cada pesquisado.
Definição das métricas e indicadores
Este é o início do tratamento dos dados, quando eles serão transformados em informações para serem analisados. Aqui será definido de que maneira os dados serão medidos e analisados e quais os parâmetros pelos quais eles serão comparados.
Eles também podem ser chamados de Indicadores-Chave de Performance (Key Performance Indicators) e se dividem em três tipos:
- Estratégicos: são estes os que dizem se o objetivo estratégico está sendo atingido ou não, portanto são acompanhados de perto pela diretoria. Um exemplo é a taxa de rotatividade.
- Táticos: secundários, eles estão mais diretamente ligados aos objetivos estratégicos. Retomando o exemplo da rotatividade, pode-se descobrir que o indicador tático é a cultura organizacional, investir num plano de carreira ou melhorar a comunicação interna.
- Operacionais: estes oferecem mais embasamento de fundo para que os indicadores estratégicos e táticos possam ser melhor compreendidos. Ainda dentro do nosso exemplo, eles podem indicar, respectivamente, que é preciso diminuir a competitividade e aumentar a empatia entre os funcionários para que eles sintam mais prazer em trabalhar nesse ambiente, tornar mais claro o plano de carreira para todos ou levar os canais de comunicação interna ao conhecimento dos funcionários, tornando-os mais acessíveis a esses.
Correlação dos dados
Isso também é chamado modelagem, ou seja, quando as informações são cruzadas entre si. Como isso hoje é feito por computadores, o processo é muito mais veloz, permitindo, por exemplo, que as possibilidades ao preenchimento de uma vaga sejam mais rapidamente listadas e visualizadas para serem contatadas.
Também é importante para apontar qual é o problema mais recorrentemente encontrado na cultura organizacional para que funcionários decidam se demitir da empresa, por exemplo. Ou, estudando cada funcionário: se alguém apresenta boa produtividade, mas não se dá bem com os colegas: será que está no lugar certo? Está com problemas na sua vida fora da empresa? A empresa pode fazer algo para ajudar?
É importante ter em mente que estes dados devem ser analisados todos em conjunto, para que se possa ter as melhores leituras dos problemas e planejamento das suas soluções. Por exemplo, a rotatividade também deve ser relacionada às características do processo seletivo: de nada adianta diminuir tempo e dinheiro dele, se as contratações não são as mais acertadas, não é mesmo?
Projeções da análise de dados no RH
Com as informações cruzadas em mãos, é possível elaborar planos de ação para resolver problemas apontados, mas não só isso: também é possível criar projeções para a empresa, como em que setor ela deverá investir mais ou menos, quais contratações terão mais chance de pedir demissão ainda no primeiro ano etc.
Gostou do conteúdo sobre análise de dados no RH? Percebe como a tecnologia está diretamente ligada à estratégia?
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