O que é People Analytics?

O Guia Definitivo de People Analytics

A presença da análise de dados na área de gestão de pessoas se consolida a cada ano. Grandes corporações passaram a investir em soluções tecnológicas e obter avanços na performance dos colaboradores e nos resultados das empresas, mas muitos ainda desconhecem a definição e o que é possível esperar de People Analytics.
 

O que é People Analytics?

O termo “People Analytics” refere-se ao processo de analisar dados para estudar o comportamento dos funcionários de uma empresa. O objetivo desta análise é prever cenários e planejar ações para evitar possíveis situações de risco. O Google é um dos principais exemplos que aplicam com sucesso, técnicas analíticas para ajudar a fundamentar decisões sobre a gestão de seus funcionários.

Outras denominações

People Analytics também é conhecido como HR Analytics, Talent Analytics ou ainda, Workforce Analytics.

Desde sua fundação, o Google definiu uma estratégia de recrutamento muito clara: Atrair e contratar os melhores engenheiros. Isso faria a empresa progredir e realizar feitos grandiosos. Além disso, também era necessário entender como reter e manter seus colaboradores engajados. A empresa percebeu então, que para gerir melhor seu time, seria preciso aprender mais sobre o comportamento dos funcionários: O que os motivava, o que os deixava insatisfeitos, como eles se relacionavam com seus líderes, etc. Mas como aprender sobre comportamento? Em uma organização gerida por engenheiros a resposta era óbvia: Analisando dados.

 
Neste momento, você pode estar se perguntando se é possível prever comportamento com base em dados. Vamos ver alguns exemplos:

Com base nos exemplos mostrados, é fácil perceber que os sistemas de recomendação costumam utilizar o histórico de ações realizadas por seus usuários para extrair padrões e assim, sugerir itens que façam sentido. Esse mesmo tipo de tecnologia, que utiliza técnicas de inteligência artificialpode ser aplicado para ajudar a identificar, estudar e prever tendências de comportamento dos colaboradores de uma empresa.

Como principal benefício, o People Analytics irá possibilitar que os gestores consigam identificar as maneiras mais eficientes de gerir a empresa e acelerar o desenvolvimento das pessoas. Este é o primeiro ponto favorável para o trabalho com big data: permitir que a área de recursos humanos possa, efetivamente, contar com informações e números concretos para embasar as decisões sobre pessoas. Assim, os debates e decisões deixam de se sustentar em análises subjetivas e encontram apoio e suporte nos dados.

É importante deixar claro que o objetivo desse processo não é tomar decisões automaticamente e que o olhar humano continua sendo necessário nesse sentido. People Analytics não é uma bola de cristal, assim como não dita regras ou define trajetórias rígidas que devem ser seguidas. Independente da aplicação, o sistema irá apontar probabilidades, e não informações definitivas ou absolutas. Porém, é importante destacar que o sistema é capaz de apresentar tendências com um grau de detalhes sem precedente

Tipos de Analytics

Antes de falarmos sobre como Analytics pode ser utilizado para gestão de pessoas, é importante destacar os diferentes tipos de informações que podem ser obtidas a partir de sua aplicação. Aqui, vale destacar um ponto: Talvez pelo fato do termo “analytics” estar em evidência, muitas pessoas acabam confundindo o mesmo com geração de relatórios. A Adobe apresenta um excelente artigo que explica, com clareza, a distinção entre os termos:

Geração de Relatórios é o processo de organizar dados em sumários informativos. Como exemplo, podemos citar o monitoramento de performance de diferentes áreas de uma organização.

Analytics, por sua vez, é o processo de explorar dados e relatórios com o intuito de extrair informações relevantes, que podem ser utilizadas para melhorar o desempenho do negócio.

Um estudo do Gartner apresentou um método de classificação que propõe 4 níveis de Analytics, sendo cada nível definido pelo tipo de informação obtida através da análise dos dados. Dessa forma, temos:

  • Descriptive Analytics: Este é o nível mais básico. Nesse estágio, os dados ajudam a compreender o que aconteceu em um período de tempo no passado. A maior parte das empresas já implementa este tipo de Analytics através de ferramentas de Business Intelligence (BI).
  • Diagnostic Analytics: No segundo nível, a análise dos dados ajuda a identificar a causa de um problema. Para isso são usadas técnicas avançadas de extração de dados e estatística.
  • Predictive Analytics: Nesse estágio, a idéia é extrair informação de dados históricos e combinar técnicas avançadas de estatística e inteligência artificial para ajudar a prever cenários futuros.
  • Prescriptive Analytics: O último nível de Analytics é o mais avançado. A idéia aqui é ajudar a identificar o que pode ser feito para resolver um problema, minimizando possíveis efeitos colaterais negativos. Para ajudar a dar essa resposta, é necessário trabalhar com complexas técnicas computacionais tais como: análise de grafos, simulações, redes neurais, machine learning, dentre outras.
A figura abaixo é uma representação da classificação proposta pelo Gartner. Observe que conforme aumentamos a complexidade das técnicas utilizadas, aumentamos o valor da informação que estamos obtendo em cada estágio.
Classificação proposta pelo Gartner mostra diferentes tipos de abordagens para o termo Analytics

Como você pode perceber, existem vários tipos de perguntas que Analytics pode ajudar a responder. Uma boa dica é: Se sua empresa ainda está começando a trabalhar com esta abordagem, comece pelo básico. Primeiramente, aprenda como obter respostas a partir dos dados que você já possui. Pense nos problemas que gostaria de resolver e elabore perguntas. A partir daí, entenda quais os dados que você possui e como eles podem ajudar a responder suas perguntas. Muitos projetos de People Analytics falham porque grande parte das empresas partem para  a implementação do modelo mais avançado, sem antes entender o básico. Nesse caso, o mais prejudicado é o colaborador da empresa, que perde uma oportunidade de ser melhor gerenciado.

O que People Analytics pode fazer pela sua empresa?

Agora que sabemos o conceito e os diferentes tipos de analytics existentes, você deve estar se perguntando: “- Ok, e como funciona na prática?”. A aplicação mais óbvia – e talvez a mais demandada no momento – é em recrutamento (já conversamos sobre isso aqui), mas People Analytics vai muito além do uso de algoritmos para uma seleção de candidatos mais precisa e alinhada às necessidades da organização.

Muitas empresas estão interessadas em analisar dados para encontrar oportunidades de redução de custo e uma forma de obter tal resultado é estudar o uso do plano de saúde. Relacionando a quantidade e os tipos de consultas e de exames realizados, é possível identificar padrões e caracterizar a população de pacientes para o desenho de programas de medicina preventiva mais eficientes. 

Nessa mesma linha, dá para enxugar os gastos com a identificação de cobranças e de usos indevidos, como o valor de apenas um exame debitado duas vezes ou o pedido de reembolso para a consulta do filho que não consta mais como dependente. Todas essas identificações podem ser feitas de forma automática, permitindo que o profissional de RH avalie apenas os casos anômalos.

 A área de treinamento e desenvolvimento também pode ser beneficiada com a introdução de People Analytics. Através do cruzamento de dados da avaliação de desempenho, perfil comportamental, histórico de promoções e feedbacks recebidos, é possível identificar  os funcionários com maior potencial para liderança e, então, encaminhá-los para treinamentos específicos.  

Um Exemplo

Se existe um grupo de funcionários que costuma ser promovido, em média, a cada 18 meses e outro a cada três anos, melhor seria investir em programas de desenvolvimento para o primeiro, pois muito provavelmente tais pessoas chegarão ao posto de gestão mais rapidamente. 

A ideia aqui é valer-se de um conjunto de informações para avaliar a probabilidade de promoção e fazer investimentos mais oportunos na formação profissional. 

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