Como usar os dados gerados pela área de people analytics na sua empresa

Como usar os dados gerados pela área de people analytics

Quando a gente pensa na área de People Analytics, logo vem o Google na cabeça.

Imagine quantas pessoas no mundo querem trabalhar na companhia. Agora imagine o RH do Google recebendo o currículo de todas estas pessoas.

Em 2005, a empresa, que tinha pouco mais de 7 anos, deparou-se com este cenário. Em seu quadro de colaboradores havia 5.500 pessoas, aproximadamente, sendo que 800 delas eram da área de seleção e recrutamento.

E sabem quantos currículos eles chegavam a receber por mês? 15.000!

Levando em consideração o crescimento exponencial da empresa e se mantivessem os antigos hábitos de seleção, em pouco tempo, eles teriam um prédio inteiro apenas para esta atividade.

Assim, então, começaram a tornar o seu banco de dados mais tecnológico e automatizado, criando um departamento que cuidaria apenas desta otimização, que foi nomeada como área de People Analytics.

Deste dia em diante, um olhar mais profundo sobre o tema começou a se espalhar em diversos países e diferentes mercados, porém, era necessário entender por onde começar, quais profissionais deveriam integrar estas equipes, investimento, enfim, como começar do zero.

Se você está passando por uma situação semelhante e quer implantar uma área de People Analytics na sua empresa, esse artigo é para você.

A seguir listamos as opiniões de dois especialistas sobre o tema: Gustavo Pantiga Melo, People Analytics e Learning Coordinator da GE, e José Caires, Global Total Rewards Sr. Leader do Grupo Intercement.

Não deixe de ler até o final.

Começando a sua área de People Analytics

Uma das primeiras orientações dos especialistas, que estiveram presentes no People Analytics Conference, realizado pela Blueprintt, foi que o profissional da área precisa ter conhecimento básico tanto de estatística, quanto de storytelling.

Afinal, estamos falando do processo de migração de um departamento “humano” para um olhar mais high tech.

“Muito antes de dashboards, excel e outras ferramentas, temos que desenvolver primeiro nosso mindset”, salienta José Caires, Global Total Rewards Sr. Leader do Grupo Intercement.

Vale lembrar também que unir pessoas com diferentes características é muito mais proveitoso do que tentar ensinar um especialista em RH, por exemplo, a fazer cálculos estatísticos e vice-versa.

Não tenha receio de montar esta equipe com pessoas fora da área em si.

Começou a levantar e estruturar seus dados? Leve-os às reuniões.

Números, informações e indicadores podem ser potentes ferramentas, além de ajudar a bloquear os repetitivos comentários em reuniões empresariais: eu acho, eu penso, eu acredito.

Isso serve para limar tentativas de tirar a credibilidade do que é apresentado. Você verá que os olhares começarão a mudar quanto a tomada de decisões em Recursos Humanos for baseada em dados – e é neste momento que começa a se firmar a virada do mindset da empresa.

Ter um patrocinador dentro da empresa também é essencial. Busque apoio em lideranças que se mostrem interessadas no projeto e que atuem na disseminação de seus resultados, além da movimentação de capital interno para futuros investimentos.

A primeira pergunta: aonde está o problema?

É muito bom entender a ponte entre o que você vai levar e o que as pessoas estão esperando.

“No meu caso que sou estatístico, a empolgação na montagem e entrega destes dados em histogramas e tudo mais era inevitável. Porém, na hora de passar isso ao público e engajá-los não deu muito certo, não estavam entendendo muita coisa”, conta Gustavo Pantiga Melo, People Analytics e Learning Coordinator da GE.

Então, a saída foi encontrar perguntas que precisavam ser respondidas, assim seria possível as equipes falarem a mesma língua.

Depois de levantarem todos os dados iniciais possíveis e baseá-los nas ferramentas estatísticas, o RH começou a fazer questionamentos às áreas:

  • O que dói para vocês nesse processo?
  • Qual a pergunta que você mais gostaria de saber a resposta?

“[No Grupo Intercement] nós estávamos sentados em uma fonte de informações quase que inesgotável e absolutamente bagunçada: a folha de pagamento”, conta Caires sobre a sua primeira experiência com a área de People Analytics.

A sua equipe tinha como objetivo levantar duas folhas de pagamento de 12 meses e colocar uma debaixo da outra em Excel. Só de fazer esta movimentação, vários questionamentos já foram aparecendo.

Pensem a seguinte situação: um colaborador saiu da empresa e voltou depois de dois anos com um salário 30% ou até 40% maior.

Então, você se pergunta: este profissional precisou sair da minha empresa para ter toda esta evolução, aonde será que erramos?

Outro dado muito proveitoso para explorar sua folha de pagamento é confrontar o tempo de empresa de alguns pares com a quantidade de horas de treinamento que cada um já fez, isso os ajudará a identificar favorecimentos em aumento de salário.

Fato que pode gerar grandes perdas por insatisfação, o que alimenta ainda mais dúvidas nos índices de turnover.

O People Analytics em seus lugares mais comuns e incomuns

Vamos a um velho conhecido dos RHs, os índices de turnover.

Não há problema de voltar à este assunto várias vezes, o que acontece é que na maioria das vezes a equipe tenta diminuí-lo, porém, sem antes entender porque está acontecendo.

“Na GE, as nossas previsões de turnover tem acertado quem tinha mais probabilidade de sair da empresa, mas descobrimos algumas coisas nas entrelinhas, por exemplo, a maior taxa dos profissionais que poderiam pedir demissão eram millenials”, exemplifica Melo.

Como podemos ver até aqui, os resultados giram muito mais em torno da otimização e facilidade em enxergar o que acontece por trás dos fatos, do que o retorno financeiro.

Claro, toda a empresa busca retorno financeiro e este pode ser sim o seu objetivo, mas não o primeiro e mais importante.

“Ver em uma reunião o dashboard, com o modelo criado pela área de People Analytics, foi muito mais proveitoso do que qualquer ganho monetário inicial. Este objetivo é justo com certeza, mas não pode ser seu primeiro mote, se não com certeza vai gerar frustração, a empresa precisa comprar a sua ideia primeiro”, ressalta o especialista da GE.

Outro grande exemplo de enxergar melhor o que está por trás de atividades corriqueiras na empresa, é o de uma mudança de fábrica de cidade que ocorreu na GE.

Ao aplicar os estudos de People Analytics em uma ação como esta, eles puderam definir a quantidade de pessoas que iam se deslocar, o que correspondia à um impacto de mais de 3 mil pessoas dentro de uma cidade pequena.

Com os dados, viram quem poderiam realocar e até deram uma ajuda à equipe jurídica, fornecendo informações que os ajudariam em negociações com a prefeitura.

“Para se ter uma ideia, isso ajuda até o líder da planta (engenheiro). Pois, quando ele bate o olho no impacto daquela mudança quanto as pessoas, ele pode até repensar se o deslocamento daquela fábrica é realmente necessária”, acrescenta Melo.

E você, como usa a área de People Analytics na sua empresa? Compartilhe a sua experiência conosco.

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