HR Analytics: ¿qué es y cuál es su importancia?

Cada vez más profesionales de Recursos Humanos buscan tener un mayor conocimiento sobre qué qué es HR analytics y cómo las metodologías de análisis de datos pueden elevar la estrategia del departamento. Y es que, en general en todas las áreas de negocio, los datos se han convertido en una fuente de información de incalculable valor.

¿Estás sacándole todo el partido a los datos de tu plantilla? Si aún no has llegado a ese punto, sigue leyendo para descubrir todo el potencial del HR analytics, o también denominado People Analytics.

¿Qué es HR Analytics?

La analítica de Recursos Humanos es el área que se ocupa del análisis de los datos de empleados y la aplicación de procesos analíticos dentro de RRHH.

Gartner define esta técnica como la recopilación y el análisis de datos de los empleados de una empresa para mejorar el desempeño y los resultados de negocio.

Esto permite a la organización medir el impacto de una serie de métricas de RRHH, como el tiempo de contratación o la tasa de retención, en los objetivos comerciales.

Diferencia entre HR Analytics, People Analytics y Workforce Analytics

HR Analytics, People Analytics y Workforce Analytics pueden parecer términos sinónimos entre sí. Sin embargo y si bien están muy relacionados, existen ligeras diferencias entre ellos. Para ver cuáles son, repasamos sus definiciones:

HR Analytics: Esta metodología se centra en las métricas propias de Recursos Humanos como el tiempo de contratación, los gastos de capacitación o la tasa de abandono. Estos datos son propios del departamento de Recursos Humanos.
People Analytics: el análisis de personas es un concepto más genérico y puede abarcar a un grupo de individuos que no necesariamente forman parte de la organización como, por ejemplo, los clientes. Si bien es cierto que se utiliza con mucha frecuencia en el ámbito de RRHH.
Workforce Analytics: este término hace referencia a todos los empleados de una organización (fijos, temporales, autónomos, consultores, etc.).

Como vemos, dependiendo del contexto y el objetivo que persigan, algunos de estos términos pueden solaparse y utilizarse como sinónimos. Por ejemplo, los datos de desempeño y productividad de los trabajadores pertenecen ambos al HR Analytics y al Workforce Analytics.

Beneficios de implementar HR Analytics

La analítica de Recursos Humanos puede ayudar a los responsables de la organización a procesar datos que hasta ahora desconocían, impulsar nuevas acciones y, en general, a tomar mejores decisiones para la empresa.

Mejora la retención de empleados: analizar ciertas métricas y profundizar en la opinión de los trabajadores a través de encuestas de ambiente laboral, nos puede dar muchas pistas sobre los motivos que llevan a los trabajadores a dejar la empresa voluntariamente. Esto puede ayudarnos a aplicar ciertas medidas de prevención para tratar de reducir la tasa de abandono. Nielsen consiguió retener al 40% de los empleados en “riesgo de fuga” y mejorar sus posibilidades de quedarse en un 48%.
Aumenta el rendimiento de los trabajadores: gracias a los datos, los responsables de equipo o el departamento de RRHH pueden saber qué motiva a la plantilla o identificar qué les impide alcanzar todo su potencial. Se trata de ir un paso más allá en la evaluación de rendimiento para identificar patrones y poder diseñar un plan de mejoras.
Ayuda a crear mejores programas de compensación e incentivos: un análisis detallado de los datos puede revelar si los beneficios que ofrece la empresa se traducen en un mejor rendimiento o en un aumento de la retención; incluso, es posible saber si para determinados grupos los aumentos salariales, por ejemplo, no suponen una diferencia (lo que puede ahorrar mucho dinero a la organización).
Mejora el compromiso de los empleados: los datos nos pueden ayudar a saber cómo se sienten las personas y adaptar los entornos de trabajo para crear una experiencia individual satisfactoria.
Facilita la planificación de RRHH: el análisis de datos permite hacer predicciones bastante acertadas de las fluctuaciones de personal dentro de la plantilla. Si podemos estimar cuándo se van a ir los roles críticos, estaremos más preparados para intervenir. Del mismo modo, será mucho más sencillo identificar exceso o falta de personal en un área concreta.
Ahorro de costes: la información clara y objetiva permite tomar mejores decisiones y emprender acciones concretas, lo que tiene un impacto en los presupuestos de la empresa.

Estos beneficios explican en parte el incremento de la oferta educativa en People Analytics en los últimos años. A día de hoy, numerosas universidades y centros apuestan por esta disciplina con el objetivo de proporcionar a los responsables de RRHH y analistas de datos las herramientas necesarias para formarse en People Analytics.

Proceso de un proyecto de HR Analytics

Los proyectos de HR Analytics deben ser abordados con la máxima rigurosidad y siguiendo una serie de pasos para obtener resultados útiles.

Identificación de los problemas a resolver: el punto de partida siempre han de ser las necesidades de la empresa o las preguntas que se quieren responder con los datos.

Diseño de la investigación: el siguiente paso consiste en decidir cómo vamos a extraer esos datos, de dónde y qué analíticas queremos analizar.

Identificación de los datos: debemos encontrar fuentes de datos fiables que nos aporten la información que necesitamos para la investigación. En este paso es clave definir los principales KPIs de tu estrategia de People Analytics.

Estadística avanzada: a través de reglas estadísticas, conseguiremos calcular las métricas deseadas.

Automatización: el último paso consiste en automatizar todo el proceso, desde la extracción hasta el cálculo de los datos.

Principales métricas de HR Analytics

Las métricas de cada empresa deben estar acordadas entre el equipo de RRHH y la dirección, para que estas tengan realmente un impacto sobre el negocio. Sin embargo, aquí dejamos algunas de las más comunes en HR Analytics:

Ingresos por empleado: se obtienen dividiendo los ingresos de la empresa por el número total de empleados de la misma. Es una medida de eficiencia de la organización.
Tasa de aceptación de ofertas: se calcula dividiendo el número total de ofertas de trabajo aceptadas entre el número de ofertas realizadas en un periodo de tiempo. Una tasa alta, por encima del 85%, es un buen resultado. Si está por debajo, quizás sea necesario repensar la estrategia de adquisición de talento de la organización.
Gastos de formación por empleado: solo hay que dividir el gasto total en formación por el número de empleados que participaron en algún programa. Este dato es interesante si se compara con la siguiente métrica.
Eficiencia de la formación: no es fácil de calcular, pero se puede estimar teniendo en cuenta diversos factores como la mejora de desempeño o el número de ascensos dentro de la organización.
Tasa de abandono voluntaria: se calcula dividiendo el número de empleados que se dieron de baja en la empresa por el número total de la plantilla. Esta métrica nos puede dar una pista sobre problemas internos.
Tiempo de contratación: es el número de días que pasan, de media, entre que se contacta a un candidato y uno acepta la oferta de trabajo. Este dato puede ser muy importante para los reclutadores.
Tasa de ausentismo: se mide dividiendo el número de días perdidos entre el número total de días laborales programados. Este dato nos da una pista sobre la salud general de los empleados y su satisfacción en la empresa.

¿Cómo implementar HR Analytics en tu departamento?

Si quieres empezar a extraer conocimiento de los datos para mejorar el rendimiento de la organización, introduce el HR Analytics en tu departamento siguiendo estos pasos:

1. Crea un plan

Determinar cuáles son las necesidades de la empresa o los objetivos comerciales para determinar cómo la analítica puede contribuir a la mejora de estos aspectos.

Es importante identificar qué métricas pueden aportar información de valor para alcanzar los resultados deseados y potenciar el perfil estratégico de RRHH dentro de la organización.

2. Involucra a data scientists (científicos de datos)

Los científicos de datos tienen el perfil adecuado para evaluar y encontrar la mejor solución de análisis. Pueden ayudar a monitorizar la calidad y precisión de los datos y ayudar a los profesionales de RRHH a utilizarlos en su beneficio. Además, estos pueden formar al equipo involucrado para que tengan un mejor entendimiento del proceso.

3. Empieza poco a poco

Instaurar una cultura de datos dentro de la empresa no es fácil así como tampoco lo es hacer ver a todas las partes el valor empresarial de la analítica. Por lo tanto, empieza poco a poco con proyectos pequeños. Estos deben verse como “victorias rápidas”, que generan resultados tangibles a corto plazo y que, además, tengan un gran impacto dentro de la organización.

4. Garantiza el cumplimiento de las leyes de protección de datos

Ponte al día en materia legal de protección de datos y evita problemas con la privacidad de tus trabajadores. En este aspecto, también es fundamental ser transparentes en cuanto a la recogida y uso de los datos que hace la empresa. Si así lo consideras, consulta a un experto en derecho que te ayude a seguir los reglamentos actuales.

5. Utiliza un software de HR Analytics

La mejor forma de articular la analítica de Recursos Humanos es a través de un software de HR Analytics que simplifique, unifique y automatice los procesos. De este modo, el equipo responsable tan solo tendrá que centrarse en analizar e interpretar la información. Las herramientas de People Analytics se ocupan de la extracción y visualización de los datos.

Ventajas de utilizar un software de HR Analytics

Un software de HR Analytics es fundamental para hacer un seguimiento fiable de la plantilla de la empresa. Los motivos son los siguientes:

Facilidad de uso: son herramientas muy fáciles de usar y no requieren largas sesiones de formación. Están diseñadas para que cualquier profesional, sin un perfil analítico, pueda extraer información e interpretarla.
Análisis de datos unificados: la información se mantiene bajo una misma plataforma, aunque provenga de distintos canales. Esto facilita su visualización, así como consultar datos antiguos para hacer previsiones.
Nuevas funciones: los software de analítica están en constante evolución y se actualizan para ofrecer nuevas funcionalidades que responden a las necesidades cambiantes de RRHH como la seguridad, el almacenamiento de informes, usabilidad, etc.
Reducción de costes: los softwares suelen tener un coste más bajo que otras soluciones a medida que la empresa pueda diseñar.
Ahorro de tiempos: la automatización de los procesos de extracción y visualización de datos ahorra una gran cantidad de tiempo al equipo de RRHH, que puede dedicar en otras tareas de más valor como la estrategia o la introducción de mejoras.