Cómo activar tu primer proyecto de Talent Analytics
En un momento en el que cada vez más empresas se están sumando a los beneficios de Talent Analytics, muchas otras no saben cómo subirse al barco o tienen miedo de hacerlo. Tienen miedo a no estar preparadas para ello, miedo a no estar haciéndose las preguntas correctas, miedo a la RGPD o a no tener resultados relevantes.
Sin embargo, tal y como explicamos en el post “¿Es People Analytics para todos?”, People Analytics tiene varios niveles, y en función al nivel de madurez y a los recursos disponibles, se podrán llevar a cabo unos u otros proyectos.
El proceso más simple
Si tuviera que aconsejar cómo adentrarse en el mundo de Talent Analytics a una organización que parte de cero, diría que lo primero es hacerse las preguntas correctas y escoger una de ellas. Seguidamente, reflexionar acerca de qué variables pueden estar relacionadas con dicho problema, conocer el grado de acceso a dicha información y recoger los datos necesarios (siguiendo siempre la ley de protección de datos vigente).
Por ejemplo, si en una organización ha crecido la rotación voluntaria en un 20% tras la pandemia, podría ser interesante tratar de averiguar qué puede estar ocurriendo. Una vez decidido el problema a manejar, pensaríamos qué variables podemos recoger y almacenar: Fecha de entrada de los empleados, fecha de salida, departamento, salario recibido, razón de salida…
Ahora bien, según la RGPD, ¿podemos recoger y almacenar dicha información? ¿Qué firman nuestros empleados al entrar y al salir de la compañía con relación a sus datos? ¿Tenemos que anonimizar los datos que recojamos? O ¿podemos almacenarlos de manera no anonimizada, pero con fecha de caducidad? Son preguntas a las que habrá que dar respuesta junto a nuestro DPO antes de ponernos manos a la obra. Una vez nos dé respuesta a preguntas de este tipo, podré diseñar el plan de acción.
Ya tenemos datos, ¿ahora qué?
Una vez recogidos los datos, se podrá llevar a cabo un proyecto de analítica básica. Continuando con el ejemplo anterior, podríamos averiguar:
- La proporción de personas en cada tipo de razón de salidas.
- La proporción de personas en cada grupo de edad.
- Para cada grupo de edad, la proporción de personas que abandonan por cada razón de salida.
- La diferencia media entre el salario recibido por quienes abandonan, en comparación con la media salarial del puesto en la organización.
En base al nivel de expertise de los profesionales, podremos conocer las respuestas a estas cuestiones a través de indicadores simples (en Excel o utilizando un dashboard generado con herramientas preparadas para ello como Tableau o Power BI).
Es importante entender que una proporción o una media es igual de útil generada en un Excel que visualizada en Power BI, ni más ni menos. Simplemente cambiará la experiencia del empleado que trabaja con ellos.
Si queremos avanzar con más certeza
Es cuando queremos resultados más fiables, extrapolables e incluso hacer un seguimiento en el tiempo cuando entra en juego la analítica inferencial. Para ello se requerirá, sin embargo, un perfil profesional más avanzado, con conocimientos de estadística.
Ahora bien, es importante remarcar que ni teniendo al mejor estadista en nuestro equipo nos podemos asegurar obtener los resultados que queremos tener. Debemos estudiar y respetar los datos sin condicionarlos, simplemente buscando evidencias.
Sin miedo a los resultados
Para obtener resultados fiables lo principal es hacer las cosas bien, que no es tan sencillo como parece, y necesita tener en mente una serie de requisitos.
He de decir que no hallar los resultados esperados no debería ser un problema, ya que el aporte de valor sigue estando ahí. Tan solo habremos de tener una mente abierta y reflexionar acerca de por qué podría estar ocurriendo lo que indican los resultados.
Además, siempre se puede (y se debe) recoger nuevos datos y constatar si los nuevos resultados apoyan la misma dirección que los anteriores.
A continuación puedes descargar un documento que recoge los requisitos a tener en cuenta para hacer las cosas bien.
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