Por onde percorre o entendimento de people analytics?

Quem me conhece sabe que sou apaixonado pelo people analytics e defendo seu uso irrestrito nas empresas, tanto que passamos a inclui-lo na grade das disciplinas de alguns MBAs onde leciono. Afinal, vale a pena entender uma metodologia - como o PA - que oferece uma variedade de benefícios para as organizações, desde a tomada de decisões mais assertivas até uma melhora significativa nos processos de recrutamento, retenção e engajamento dos funcionários.

Vários alunos e alguns clientes me questionaram também, o que deveria ser abordado num treinamento de people analytics. Então, acredito que deva responder essa questão esclarecendo que um curso de People Analytics deve abranger uma variedade de tópicos essenciais para preparar os alunos para aplicar efetivamente a análise de dados no contexto de Recursos Humanos.

Aqui estão alguns conteúdos principais que deveriam ser detalhados:

𝗜𝗻𝘁𝗿𝗼𝗱𝘂𝗰̧𝗮̃𝗼 𝗮𝗼 𝗣𝗲𝗼𝗽𝗹𝗲 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀 Conceitos básicos de People Analytics e sua importância para as organizações. Aplicações e benefícios da análise de dados de pessoas para Recursos Humanos. Por exemplo, uma empresa de varejo está enfrentando dificuldades para reter seus funcionários e melhorar o desempenho da equipe de vendas. Eles decidem implementar uma abordagem de People Analytics para entender melhor os padrões de comportamento dos funcionários. Ao analisar os dados de desempenho, descobrem que os funcionários que recebem feedback regular têm uma tendência maior de permanecer na empresa e alcançar melhores resultados de vendas. Com base nessa descoberta, eles implementam um programa de feedback estruturado e monitoram os resultados ao longo do tempo.

𝗖𝗼𝗹𝗲𝘁𝗮 𝗲 𝗣𝗿𝗲𝗽𝗮𝗿𝗮𝗰̧𝗮̃𝗼 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝗱𝗼𝘀 Fontes de dados de Recursos Humanos e métodos de coleta. Limpeza, organização e preparação de dados para análise. Aqui poderia citar, por exemplo, uma empresa que deseja usar análise de dados para otimizar seu processo de recrutamento. Eles começam coletando dados de várias fontes, incluindo currículos, formulários de inscrição e entrevistas. Depois, eles limpam e organizam esses dados, removendo duplicatas, corrigindo erros e padronizando formatos. Isso garante que os dados estejam prontos para análise e ajudem a empresa a identificar os candidatos mais qualificados de forma eficaz.

𝗔𝗻𝗮́𝗹𝗶𝘀𝗲 𝗗𝗲𝘀𝗰𝗿𝗶𝘁𝗶𝘃𝗮 𝗱𝗲 𝗗𝗮𝗱𝗼𝘀 𝗱𝗲 𝗣𝗲𝘀𝘀𝗼𝗮𝘀 Análise de tendências e padrões nos dados de RH. Métricas comuns de Recursos Humanos, como turnover, engajamento e performance. Aqui caberia uma empresa que está interessada em entender as principais métricas de Recursos Humanos que impactam seu desempenho organizacional. Eles analisam os dados de RH, incluindo taxa de turnover, engajamento dos funcionários e avaliações de desempenho. Descobrem que existe uma forte correlação entre engajamento dos funcionários e satisfação do cliente. Com essa informação, a empresa implementa estratégias para melhorar o engajamento dos funcionários, o que resulta em um aumento na satisfação do cliente e nos lucros.

𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗮𝗴𝗲𝗺 𝗣𝗿𝗲𝗱𝗶𝘁𝗶𝘃𝗮 𝗲 𝗔𝗻𝗮́𝗹𝗶𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗧𝗲𝗻𝗱𝗲̂𝗻𝗰𝗶𝗮𝘀 Modelagem preditiva aplicada a questões de RH, como previsão de turnover e identificação de talentos. Avaliação de tendências futuras com base em dados históricos. Uma das minhas aplicações favoritas corresponde a uma empresa que está enfrentando altas taxas de rotatividade de funcionários e deseja prever quais funcionários têm maior probabilidade de deixar a empresa no próximo ano. Eles usam modelagem preditiva para analisar dados históricos de RH, como histórico de emprego, desempenho e feedback dos funcionários. Com base nesses dados, eles desenvolvem um modelo que pode prever com precisão quais funcionários estão em maior risco de deixar a empresa. Isso permite que a empresa tome medidas proativas para reter esses funcionários-chave.

𝗔𝗻𝗮́𝗹𝗶𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗘𝗻𝗴𝗮𝗷𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗲 𝗥𝗲𝘁𝗲𝗻𝗰̧ão Avaliação de engajamento dos funcionários e sua relação com a performance e retenção. Identificação de fatores que influenciam a retenção de talentos. Aqui cabe uma aplicação frequente que é quando a empresa está interessada em entender o nível de engajamento de seus funcionários e sua relação com a retenção. Eles decidem realizar – por exemplo - uma pesquisa de engajamento anual, que inclui perguntas sobre satisfação no trabalho, relacionamento com colegas e líderes, oportunidades de desenvolvimento, entre outros. Após a coleta e análise dos dados, eles identificam que equipes com níveis mais altos de engajamento tendem a ter uma taxa de retenção mais alta.

𝗥𝗲𝗰𝗿𝘂𝘁𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗲 𝗦𝗲𝗹𝗲𝗰̧𝗮̃𝗼 𝗕𝗮𝘀𝗲𝗮𝗱𝗼𝘀 𝗲𝗺 𝗗𝗮𝗱𝗼𝘀 Utilização de dados para otimizar processos de recrutamento e seleção. Identificação de candidatos de alta performance com base em dados. Posso citar, como exemplo, uma empresa que está buscando melhorar seu processo de recrutamento e seleção para identificar candidatos de alta performance. Eles começam analisando dados de desempenho de funcionários atuais, incluindo métricas como avaliações de desempenho, taxa de retenção e promoções internas. Com base nessa análise, eles identificam os principais atributos e habilidades associados à alta performance na empresa.

𝗗𝗲𝘀𝗲𝗻𝘃𝗼𝗹𝘃𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗲 𝗚𝗲𝘀𝘁𝗮̃𝗼 𝗱𝗲 𝗧𝗮𝗹𝗲𝗻𝘁𝗼𝘀 Uso de dados para identificar necessidades de desenvolvimento de habilidades. Estratégias de planejamento de sucessão com base em análise de talentos. Aqui, cabe como exemplo, uma empresa que está planejando sua estratégia de sucessão para garantir uma transição tranquila de liderança e desenvolver talentos internos para cargos de liderança. Eles começam identificando as competências essenciais para cargos de liderança por meio de análise de dados e feedback de líderes atuais. Em seguida, realizam uma avaliação de habilidades e competências de seus funcionários para identificar candidatos com potencial de liderança.

𝗖𝘂𝗹𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗢𝗿𝗴𝗮𝗻𝗶𝘇𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗹 𝗲 𝗗𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗶𝗱𝗮𝗱𝗲 𝗲 𝗜𝗻𝗰𝗹𝘂𝘀𝗮̃𝗼 Avaliação da cultura organizacional com base em dados. Análise de diversidade e inclusão nos locais de trabalho. Neste último conteúdo, uma empresa pode estar interessada em avaliar sua cultura organizacional e promover a diversidade e inclusão nos locais de trabalho. Eles começam coletando dados sobre a composição demográfica de sua força de trabalho, incluindo informações sobre gênero, etnia, idade e background educacional. Em seguida, realizam uma pesquisa de clima organizacional para entender as percepções dos funcionários sobre inclusão, igualdade de oportunidades e respeito mútuo. Com base nos resultados da pesquisa e análise dos dados demográficos, eles desenvolvem iniciativas para promover uma cultura mais inclusiva, como programas de treinamento em diversidade, grupos de afinidade e políticas de recrutamento inclusivas.

Ao implementar efetivamente o PEOPLE ANALYTICS, as empresas podem ganhar uma vantagem competitiva significativa e alcançar melhores resultados no que tange à gestão de pessoas.