El uso de la herramienta tecnológica people analytics, cada vez cobra mayor aceptación y relevancia para los gestores de Capital Humano. Una creciente cantidad de organizaciones son las que ya emplean la filosofía data-driven en proyectos del área de Recursos Humanos.

Uno de los beneficios que proporciona un software  de gestión de Capital Humano, es justo la incorporación del recurso de people analytics, el cual tiene múltiples empleos que apoyan y facilitan la labor de los responsables de la administración de talento: selección y reclutamiento, desarrollo y capacitación, retención de colaboradores, promoción y crecimiento, por mencionar solo algunos.

Esto se ha comprobado en diversas ocasiones en grandes organizaciones alrededor del mundo, como se ejemplifica en los siguientes casos 8 casos de éxito de People Analytics:

1. Credit Suisse, ahorrar dinero al predecir quién dejará de fumar

En marzo de 2015, el Wall Street Journal publicó un artículo titulado: “El algoritmo que le dice al jefe quién podría renunciar”. El artículo exploró cómo esta empresa pudo predecir quién podría renunciar a la empresa. Fue uno de los primeros ejemplos del ahora muy popular análisis de deserción laboral.

Los analistas de Credit Suisse no solo pudieron predecir quién podría dejar de fumar, también pudieron identificar las razones por las que estos empleados podrían hacerlo. Esta información se proporcionó de forma anónima a los gerentes para que pudieran reducir los factores de riesgo de rotación y retener mejor a los colaboradores de la organización.

Esto implicó la capacitación de gerentes especiales para retener a los empleados de alto desempeño que tenían un alto riesgo de deserción. En total, este programa le ahorró a Credit Suisse alrededor de $ 70 millones de dólares al año.

2. Relacionar el compromiso con los ingresos de la tienda

Harvard Business Review elaboró un destacado estudio de caso relacionado con el de análisis de Recursos Humanos. En el artículo Competing on Talent Analytics, los autores describen su investigación en diversas empresas de Estados Unidos.

La investigación se concentró, específicamente, en la relación entre el compromiso y el desempeño financiero. Frecuentemente, el primero se considera como el aspecto más valorado para los responsables de RR.HH., sin embargo, su impacto es difícil de medir.

En dicho artículo se establece que algunas organizaciones se “pueden identificar con precisión el valor de un aumento del 0,1% en el compromiso entre los empleados en una tienda en particular”. Para ello, toman el ejemplo de Best Buy, donde un aumento del 0.1% en el compromiso da como resultado más de $ 100,000 en ingresos operativos anuales por tienda.

La importancia de esta conexión motivó a Best Buy a realizar encuestas de compromiso de los empleados trimestralmente en hacerlo de forma anual.

3. Rotación en Experian

Experian, líder mundial en la proveeduría de servicios de información, herramientas y análisis y servicios de marketing, enfrentó una grave problemática en lo que a deserción de empleados se refiere. La empresa enfrentaba niveles de rotación de entre un 3% y un 4% más alto de lo que deseaban.

Al construir un modelo predictivo que incluía 200 atributos, entre ellos, el tamaño y la estructura del equipo y el desempeño del supervisor, pudieron predecir el riesgo de deserción de los colaboradores.

Entre los descubrimientos obtenidos está el haber determinado que un factor de riesgo eran los equipos de trabajo que estaban conformados por más de 10 personas.
El equipo de análisis también identificó los aspectos detonantes para esta clase de contingencia: cuando alguien se alejaba más de la oficina, esto aumentaba el peligro de abandono.

El modelo se implementó en varias regiones, con ligeras diferencias en el algoritmo predictivo. Estos conocimientos, combinados con buenas prácticas de gestión de Capital Humano, dieron como resultado una caída en la rotación de entre 2 y 3% durante los últimos 18 meses, con un ahorro estimado de entre $ 8 y 10 millones de dólares.

4. IBM, otro caso de riesgo de deserción laboral

Un análisis similar al anterior, se realizó en IBM, donde la rotación de personal fue alta para ciertos cargos álgidos para el negocio.

Utilizando las capacidades de aprendizaje automático Watson de IBM, el equipo de análisis de la fuerza laboral construyó un algoritmo que contiene fuentes como datos de contratación, antigüedad, historial de ascensos, desempeño, función, salario, ubicación, función laboral, entre otros.

La compañía también incluyó el sentir de los empleados, medido a través de su Social Pulse. La hipótesis era que el compromiso con las redes sociales podría disminuir cuando los empleados estaban pensando en retirarse de la empresa.

La inversión rindió $300 millones de dólares durante cuatro años y la rotación de puestos críticos se redujo en un 25%. Según el informe, la productividad también mejoró, mientras que los costes de contratación disminuyeron.

5. Mantener el talento clave en Nielsen

Nielsen creó un modelo predictivo que, en su primera versión solo incluyó 20 variables, incluida la edad, el género, la antigüedad y la calificación del gerente. Con el tiempo, se agregaron más variables. Su implementación arrojó  múltiples conocimientos, siendo el primer año el que más relevancia cobró.

Se verificó con los empleados de primer año si tenían cubiertos algunos aspectos críticos; por ejemplo, el primer encuentro con su gerente tenía que ocurrir dentro de un periodo de tiempo determinado después de la contratación; de lo contrario, se activaría una notificación. Ésta fue una condición importante y comprobada para la retención durante el primer año.

Por otra parte, se observó que, aunque el ascenso empujó a las personas a quedarse, los movimientos laterales también fueron un fuerte motivador para que las personas se quedaran.

Para este fin, hubo un acercamiento con las personas que tenían intención de desertar en un lapso no superior a los 6 meses, por lo que la empresa pudo promover al 40% de estos colaboradores a otro puesto. El haber realizado estos movimientos laterales aumentó en un 48% las posibilidades de que un empleado se quedara en la empresa.

6. Compromiso en Clarks

Clarks es un minorista de calzado que analizó la relación entre el compromiso y el desempeño financiero.

Dado que la empresa ya reportó niveles de responsabilidad superiores al promedio, analizó los retornos de dicho compromiso y si éstos disminuirían entre los niveles más altos.

El equipo trabajó con estadísticos que administraban el sistema de planificación de distribución del minorista. En el análisis se incluyeron un total de 450 puntos de datos de rendimiento empresarial.

De acuerdo con el informe, los resultados mostraron que, efectivamente, había un vínculo. El compromiso conduce a un mayor rendimiento empresarial. En el caso de Clarks, cada mejora del 1% (punto porcentual) en el compromiso conduce a una mejora del 0,4% (punto porcentual) en el rendimiento empresarial.

Para aprender de ello y hacerlo más factible, también se analizaron las características de las 100 tiendas con mejor desempeño, tanto cuantitativa como cualitativamente. Descubrieron que había un tamaño de equipo óptimo en la tienda y que la antigüedad en el cargo de un gerente de tienda era un pronóstico relevante del rendimiento laboral. Esto significaba que cambiar a un gerente a otra tienda con frecuencia conducía a un desempeño más bajo.

Con esta información, se pudo crear un plan para las tiendas de alto rendimiento. Además, se creó un conjunto de herramientas de participación que los gerentes pueden usar para mejorar el desempeño. Según el director de Recursos Humanos de la empresa, los resultados hablan por sí mismos. “El negocio minorista del Reino Unido ha superado sistemáticamente los objetivos internos y los puntos de referencia externos, año tras año. También hemos aumentado nuestra cuota de mercado.”

7. Apertura de una nueva oficina de Cisco

Muchos de estos estudios de casos de análisis de Recursos Humanos se han centrado en aprovechar los datos internos. Sin embargo, también se puede observar que el contar con datos externos, es muy importante.

Cisco ha utilizado datos demográficos para identificar dónde pueden abrir mejor nuevas oficinas. Al cruzar información diversa, incluidas las tasas de uso actual de espacio de oficina, el costo y la disponibilidad de talento clave, así como la disponibilidad de graduados de universidades, les permitió expandirse a otras regiones. Además, al seleccionar una nueva oficina, Cisco hizo uso de estos mismos datos para encontrar ubicaciones donde los empleados con las calificaciones más destacadas estaban disponibles y además, había una gran cantidad de dicho talento.

8. Unilever: escucha automatizada durante una toma de control hostil

Cuando Kraft Heinz lanzó una oferta pública de adquisición hostil a principios de 2017, el equipo de análisis de la fuerza laboral de Unilever demostró que el análisis también se podía implementar en tiempos de crisis.

Se analizaron las redes de la organización y se crearon modelos para generar posibles reducciones de costos.

Además, el equipo pudo realizar un seguimiento de los estados de ánimo y las actitudes de los empleados. Lo anterior les permitió ver cómo éstos reaccionaban a las estrategias de defensa de Unilever. Los datos ayudaron directamente a la toma de decisiones durante la crisis.

Según Clement, vicepresidente de RR.HH.: “La información que proporcionamos ayudó tanto a elaborar planes de reducción de costos como a brindar información para respaldar la viabilidad de nuestros planes de crecimiento, por lo que pudimos demostrar que estábamos en una mejor posición para aprovechar las fortalezas de nuestro negocio que Kraft Heinz “.

Aunque hay muchos otros casos de éxito documentados en lo que respecta al uso de people analytics, consideramos que éstos son interesantes y pueden darle una idea muy completa de cuáles son sus atributos, así como el porqué de contar con un software de gestión de Capital Humano para su empresa.

Fuentes de Consulta:

Van Vulpen, E. (s/f). 15 HR Analytics Case Studies with Business Impact. AHIR Academy. Recuperado de: https://www.aihr.com/blog/hr-analytics-case-studies/

 Soria, E., Gamero, M. y Gamero, R. (Febrero 12, 2019). People Analytics; Caso de éxito: Google. Observatorio RH. Recuperado de: https://observatoriorh.cl/people-analytics-caso-de-exito-google/