Dentre tantas dúvidas que rondam um negócio, líderes do mundo todo já têm duas certezas: 

• O bem mais precioso de uma empresa são os colaboradores;
• A disputa por talentos só aumenta.

É neste cenário que as equipes de RH se dedicam cada vez mais a entender dados como, por exemplo, o perfil de profissional ideal para cada vaga, o que engaja e retém os funcionários, como a força de trabalho influencia nas vendas e na satisfação do cliente, e muito mais. É este processo de coletar e analisar os dados relacionados à força de trabalho que recebe o nome de people analytics.

O objetivo desta metodologia é ajudar líderes executivos de todas as áreas (do RH e de outros departamentos) a tomarem decisões mais assertivas para aumentar a performance da organização. Traz objetividade às decisões do RH por meio do uso de dados.

O people analytics surgiu como um grupo técnico que analisava o engajamento e retenção nas empresas, mas acabou se transformando em um parceiro estratégico das organizações. É o que apontou um estudo de 2017 da consultoria Deloitte, uma das mais respeitadas do mundo. Segundo o estudo, as empresas estão fazendo grandes investimentos para usar o people analytics em todos os aspectos do planejamento da força de trabalho e também na operação das empresas, cruzando números relacionados a gestão de pessoas com de outras áreas.

Esta é uma super oportunidade da sua equipe de RH deixar de ser encarado como um time operacional e passar a ser vista como parceira estratégica da empresa. Para explicar como a metodologia funciona na prática é preciso dizer que ela é um exemplo de business inteligence. E aí você pode se perguntar “O que é business inteligence”?. 

Business Inteligence é um conjunto de técnicas e ferramentas que transformam dados brutos de uma empresa em informações estratégicas para que ela cresça. 

O people analytics faz o mesmo, mas para isso utiliza dados e números relacionados a força de trabalho. No dia-a-dia do RH, essa transformação de dados brutos em insights acontece de várias formas: desde um relatório básico com informações demográficas até em previsões sobre o que deve acontecer com a força de trabalho nos próximos meses ou anos, o que exige ferramentas e conhecimento estatístico.

Bom, depois de falar sobre o que é e como o people analytics funciona chegou a hora de falarmos sobre alguns benefícios desta metodologia:

• Capacidade de tomar decisões mais assertivas no gerenciamento dos colaboradores, pois estarão baseadas em dados e em números, e não somente na intuição da liderança;
• Atuação do RH com um papel mais estratégico;
• Capacidade de antecipar aos fatos;
• Possibilidade de conseguir medir impactos e a eficiência nas ações que faz na gestão dos colaboradores;
• Tomar melhores decisões levam a empresa a ter redução de custos.

COMEÇANDO A USAR O PEOPLE ANALYTICS NA SUA EMPRESA

Primeiramente, gostaria de lembrar que essa metodologia pode ser utilizada em qualquer tamanho de empresa. O mais importante é começar, aprender e melhorar suas análises ao longo do tempo.

Começar de forma simples é a primeira dica para colocar em prática a análise de dados na sua empresa. Comece simples e com os dados que você já tem. Um dos principais motivos de projetos de people analytics não irem adiante é as equipes se empolgarem, fazerem grandes planos para as primeiras análises e acabarem dando “um passo maior do que a perna”. E muitas vezes, quando saem os resultados, já não tem mais tanto valor para o negócio por já ter se passado muito tempo. Por este motivo, em suas primeiras análises escolha dados mais simples e mais fácil de serem alcançados.

Focar nos problemas que são estratégicos para a sua empresa é a segunda dica. É muito importante que as análises estejam relacionadas com desafios que sejam prioridade para o negócio. Só assim o people analytics vai ter um papel relevante e conseguir levar real valor à empresa. Geralmente, o foco das organizações são: aumentar produtividade de colaboradores, tornar produção mais eficiente, alavancar a inovação, reduzir custos de uma operação, dentre outros. E ao olhar problemas como esses, é bem possível que a sua iniciativa conquiste o apoio da liderança. 

Que executivo não vai querer incentivar um trabalho que ajude a resolver questões do próprio negócio? Por isso, no people analytics é muito importante que você e sua equipe estejam por dentro dos desafios e dos objetivos da organização. O people analytics é uma área multidisciplinar e sendo assim, profissionais de diferentes setores de dentro da empresa devem estar envolvidos nas análises.

Você de RH, que é especialista em comportamento humano, é essencial para guiar e dar o contexto aos resultados. Mas vale contar também com a ajuda de um profissional da sua empresa que tenha conhecimento em dados, principalmente para a parte mais técnica das análises. 

Não importa o tamanho do time de RH, conte com a colaboração com profissionais de fora da sua área para fazer o people analytics acontecer de verdade dentro da sua empresa.

Ter ferramentas é importante nessa metodologia, pois elas são capazes de armazenar e cruzar um volume imenso de dados o que torna o trabalho muito mais rápido e eficiente. E não é preciso ir muito longe: ferramentas como Excel, por exemplo, ajudam nas primeiras análises. Conforme seu trabalho de análise de dados for se tornando mais complexo, aí sim, pode se tornar necessário investir em uma ferramenta mais avançada de análise de dados. Mas, antes de contratar qualquer ferramenta é importante definir quais são os objetivos, as necessidades da sua empresa e quais são as análises que você precisa fazer.

ETAPAS DE UM PROCESSO DE PEOPLE ANALYTICS

Vamos entender quais são as 05 etapas de um processo de people analytics.

Etapa 01: Definir a pergunta ou a hipótese da sua análise

Qual problema você quer solucionar? Qual hipótese você quer validar? É importante que essa definição esteja relacionada a uma questão que é prioridade para o negócio.

Em todas as pesquisas, perguntas e hipóteses funcionam como um fio condutor que influenciam os dados que devem ser coletados e os tipos de análises que serão feitas. 

Seguindo a lógica de começar simples, defina uma única pergunta que deverá ser respondida pela sua análise. No caso de um exemplo, vamos supor que nossa pergunta seja: “Por que o turnover está tão alto?”.

Etapa 02: Coleta de dados

Com a pergunta ou a hipótese da sua análise pronta, deve-se selecionar as informações que realmente façam sentido para a sua análise e coletar os dados que são importantes.

Aqui vale retomar também outro ponto: selecione as informações que sejam realmente necessárias. Isso evita que você se perca em um mar de dados, o que compromete a eficiência e a agilidade com que você vai entregar os resultados.

Voltando ao nosso exemplo do turnover, poderíamos selecionar as informações, por exemplo:

• Quantos colaboradores se demitiram nos últimos meses;
• As horas trabalhadas por cada um deles no período;
• O número de faltas que eles tiveram;
• A quantidade de dias de férias que aproveitaram.

Esses são exatamente os dados necessários para responder a pergunta “por que o turnover está alto”? Depende! Faz de conta que em uma pesquisa de clima com os colaboradores você identificou notas muito baixas dadas para o quesito desenvolvimento, neste caso você poderia também coletar os números sobre a quantidade de horas de treinamento dos colaboradores desligados para entender se existe uma correlação entre o desenvolvimento e o turnover.

Esse exemplo serve para mostrar que os dados que você vai selecionar vão depender das suas hipóteses e da realidade de cada organização. 

Etapa 03: Limpeza de dados

Verificar se há erros ou informações faltantes. É normal que os dados vindos de fontes diferentes tenham inconsistência entre eles ou ainda apresentem erros. 

Vamos ver um exemplo de inconsistência: Um recrutador pode preencher uma tabela de admissão considerando que a data de entrada do colaborador é quando ele diz sim para uma proposta de emprego, enquanto outro recrutador pode considerar que a data de entrada é o primeiro dia de trabalho do novo profissional. 

E vamos pensar, qual é a validade de dados tirados de números desencontrados? Já imaginou então o quanto isso pode afetar os resultados?

Para que a sua análise tenha valor e gere insights certos, seus dados precisam estar corretos e completos. Considerar números incorretos pode enviesar e, muitas vezes, até invalidar os resultados da sua análise.

Daí a importância de fazer o que os especialistas chamam de limpeza ou higienização dos dados. Na prática essa limpeza de dados consiste em olhar para as informações e verificar:

• Eles estão corretos e atualizados?
• Eles são os dados mais recentes?
• Existe informações faltando ou duplicação de dados?
• Há dados muito diferentes em relação aos demais? 

Com a base de dados limpa, agora é hora de importar e organizar as informações em uma única plataforma responsável por cruzar as variáveis e gerar os resultados. É aqui que entram em ação ferramentas como Excel e outros recursos de estatísticas. Depois de inserir todas as informações em uma única ferramenta, é o momento de partir para a análise.

Etapa 04: Análise de dados 

Existem 4 tipos de análises. Isso porque cada análise oferece um tipo de informação que pode ter mais ou menos impacto sobre o desempenho da empresa.

• Análise descritiva

A mais básica e indica o que aconteceu com a força de trabalho da sua empresa. Por meio desta análise dá para afirmar, por exemplo, que a performance da equipe de marketing melhorou 40% no último semestre. Ou então, podemos afirmar que o RH leva em média 30 dias para contratar um novo colaborador.

Além disso, aqui também é possível fazer análises de correlação. Exemplo: Qual a correlação entre quantidade de treinamentos e quantidade de desligamento? Ou a correlação entre a quantidade de Bônus e quantidade de desligamento? 

• Análise diagnóstica

A análise diagnóstica dá um passo além e aponta o motivo de certo fato ter acontecido com os colaboradores. Por exemplo: o time de marketing cresceu 50% no último semestre porque a necessidade de geração de demanda aumentou na mesma proporção.

Perceberam que até agora falamos de passado? Agora os dois próximos tipos de análises são mais avançadas, justamente porque antecipam o que tende a acontecer com a força de trabalho no futuro.

• Análise preditiva

Já pensou em como seria prever por meio das análises de dados o que tende a acontecer com sua força de trabalho em meses ou anos específicos e o impacto deste movimento na sua empresa? Esse tipo de insight é oferecido por cruzamento de dados do tipo preditiva, que aponta a probabilidade de um evento ocorrer.

Por exemplo: saber quantos colaboradores poderão se desligar da empresa nos próximos meses se nada for feito com relação a um ponto específico; quantos colaboradores receberão promoção dos trimestres seguintes; ou que os investimentos em treinamentos reverterão em mais x mil reais em vendas. 

Este tipo de análise me permite dizer: Se eu realizar um determinado treinamento com a equipe comercial a receita da empresa tende a aumentar 3%. Conhecendo o que deve provavelmente acontecer no futuro fica muito mais fácil para você, sua equipe e os líderes tomarem as decisões certas na gestão do negócio. 

Para realizar este tipo de cruzamento de dados, é preciso de basicamente 3 fatores: uma grande base histórica de informações; ferramentas avançadas de estatística; e a ajuda de um especialista em dados.

• Análise prescritiva

Mais um passo e chegamos no tipo de análise mais avançada. Neste caso, ao invés de só indicar o que vai acontecer, este tipo de cálculo aponta o que você deveria fazer para evitar que um problema ocorra ou para aproveitar uma oportunidade no futuro.

Ao fim deste tipo de análise seria possível você dizer: Para evitar que 10 funcionários tenham burnout (esgotamento físico e mental), eu preciso contratar mais 3 colaboradores para a equipe. Ou, seria possível dizer que para aumentar a satisfação dos clientes é preciso investir em treinamentos.

Ou seja, este tipo de análise indica o que você pode fazer para que algo aconteça ou não.

Por trás dessa indicação existe ferramentas avançadas de inteligência artificial que faz a simulação com os dados, avaliam as soluções possíveis e indicam aquela que tem mais chance de resolver o problema, aquela que terá mais impacto na gestão de pessoas da sua empresa em uma determinada situação.

Resumindo, quanto mais madura é a análise de dados na sua empresa mais avançado são os cruzamentos de informações que você faz e mais impactos as análises e os insights tem na performance da organização.

Etapa 05: Interpretação e execução

Depois de cruzar os dados é hora de interpretar os resultados e apresentar os insights à empresa. Antes de mais nada você deve se perguntar: com as informações que eu tenho agora, eu consigo responder a pergunta que eu defini lá no início do processo (no passo 01)? Se sua resposta for não ou se ficar em dúvida é necessário reavaliar seu processo até aqui.

É nessa fase de interpretação de dados que uma das características de um time de people analytics se torna ainda mais importante: A de conhecer a fundo o que está acontecendo no negócio e quem faz parte dele. Para que o people analytics o objetivo de tornar a empresa mais eficiente, é importante que as descobertas sejam compartilhadas dentro da organização e não fiquem só dentro do RH. Como os gestores podem tomar melhores decisões se os insights não forem comunicados à eles?

Há diversas formas de se apresentar os resultados. Um bom caminho é começar marcando uma reunião para se explicar o contexto, a importância, os resultados da análise e o que ela aponta. Lembre-se de adaptar a mensagem conforme o público da reunião – o que interessa para um presidente é diferente do que um coordenador gostaria de saber para o dia-a-dia dele.

E ainda mais importante é que além de apresentar os resultados deve-se apresentar também quais ações você propõe que devem ser tomadas a partir daquelas informações. Ao fazer isso você conecta o resultado da sua análise com o dia-a-dia do público que está na reunião. 

Criar dashboards, enviar relatórios ou apresentações por e-mail de forma regular também pode ser útil para que as pessoas se mantenham atualizadas sobre as suas análises. Não existe uma receita de bolo, o segredo é avaliar o que funciona melhor para a sua empresa.

Considerações éticas

A Justiça e a transparência são 2 aspectos éticos essenciais para proteger as pessoas e os projetos baseados em dados de consequências indesejadas. Estes fatores são igualmente importantes e estão interconectados.

• Justiça: Trata do cuidado de não prejudicar grupos específicos devido a erros no processo de análise. Várias são as formas de se chegar a conclusões equivocadas que podem gerar consequências de alto impacto na vida das pessoas.
• Transparência: Deve-se explicar às pessoas quais dados estão sendo usados, com qual fim, os objetivos do projeto e etc.

Gostou do artigo?

Como profissionais de RH, devemos sempre ser uma classe unida! Porque quando o RH como um todo começa a ser mais valorizado no mercado, todos os profissionais ganham. E como fazer isso? Estimulando os colegas de profissão a gerarem resultados estratégicos para as empresas. Por este motivo, compartilhe este artigo com seus colegas de profissão e vamos juntos abrir nosso espaço.