People Analytics: A melhor métrica para conhecer seus funcionários

Descubra como o People Analytics pode transformar a gestão de talentos e elevar a performance do seu time no RH! Veja mais neste artigo!
Sumário
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O People Analytics, também conhecido como análise de pessoas ou RH analítico, é uma abordagem orientada a dados que utiliza softwares para coletar e analisar informações sobre as equipes de uma empresa.

Essa metodologia baseada em dados e estatísticas permite tomar decisões estratégicas relacionadas à gestão de pessoas, otimizando o gerenciamento de Recursos Humanos.

Por meio do People Analytics, as organizações podem entender melhor o comportamento dos funcionários, identificar padrões e tendências, prever necessidades de recrutamento e retenção, além de avaliar o impacto de políticas e práticas de RH.

Neste guia, exploraremos como o People Analytics está revolucionando a forma como as empresas abordam o gerenciamento de pessoas e como você pode implementar essa abordagem em sua organização.

Confira mais detalhes abaixo em nosso guia completo sobre People Analytics!

O que é o People Analytics?

O People Analytics, ou análise de pessoas, é uma abordagem orientada a dados que utiliza informações coletadas sobre as equipes de uma empresa para otimizar o gerenciamento de Recursos Humanos.

Com essa abordagem, é possível acompanhar diversos fatores, como o engajamento, a produtividade e a satisfação dos funcionários.

Através da coleta e análise de informações, o People Analytics possibilita tomar decisões mais acertadas em relação aos colaboradores e à força de trabalho da empresa.

O método utiliza dados concretos para embasar as estratégias de RH, contribuindo para o crescimento e o sucesso da organização.

Como o People Analytics funciona?

O People Analytics funciona por meio de um processo que envolve a coleta, o cálculo, a análise e a modelagem de dados relacionados aos colaboradores de uma empresa.

Essas etapas são fundamentais para extrair insights valiosos e tomar decisões embasadas no departamento de Recursos Humanos. Confira abaixo:

Coleta de dados

  • A coleta de dados é o primeiro passo do processo.
  • Os dados podem ser obtidos de diversas fontes, como redes sociais, pesquisas internas, currículos e sistemas de gestão da empresa.
  • A variedade de fontes permite uma visão abrangente e detalhada dos colaboradores.

Cálculo e estruturação

  • Depois da coleta dos dados, eles passam por um processo de cálculo e estruturação.
  • Nessa fase, são analisados e organizados de forma a gerar informações relevantes para a gestão de pessoas.
  • Essa análise permite responder a perguntas específicas e identificar tendências e padrões de comportamento.

Análise de dados

  • A etapa seguinte é a análise dos dados.
  • Aqui, os resultados obtidos na etapa anterior são utilizados para a tomada de decisões mais embasadas no departamento de Recursos Humanos.
  • Isso inclui a identificação de lacunas, problemas e pontos fortes da equipe, além de embasar decisões estratégicas.

Modelagem

  • Por fim, na etapa de modelagem, os dados são cruzados e correlacionados para identificar conexões e relações entre as variáveis.
  • A modelagem permite estruturar a equipe de acordo com as necessidades e características dos colaboradores, distribuir benefícios e programas de incentivo, e até mesmo criar campanhas de conscientização.

O processo do People Analytics pode desempenhar um papel imprescindível para otimizar a gestão de pessoas e obter resultados significativos para a empresa.

Afinal, a análise de dados permite identificar áreas de melhoria, reduzir o turnover, aumentar a produtividade e alcançar margens de lucro mais altas. É uma metodologia que traz benefícios concretos para as empresas.

Dados, resultados e estatísticas do People Analytics

O People Analytics tem demonstrado resultados significativos para as empresas que o utilizam, representando uma verdadeira revolução na gestão de pessoas.

De acordo com um artigo da revista americana Fast Company, a empresa Nielsen descobriu que, para cada redução de 1% no turnover de colaboradores, é possível evitar custos de US$ 5 milhões nos negócios.

Da mesma forma, a Nielsen identificou a mobilidade interna como o principal fator de retenção, resultando em uma economia de mais de US$ 10 milhões apenas nos primeiros oito meses.

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O Credit Suisse é outro exemplo de sucesso do uso do People Analytics. Em 2015, o Wall Street Journal relatou que o banco foi capaz de prever a saída de funcionários, identificando as razões por trás dessas saídas e evitando custos de aproximadamente US$ 70 milhões por ano.

Uma pesquisa da Visier também indica que as organizações com análise de pessoas avançada superam as emergentes com margens de lucro 56% mais altas e um retorno 22% maior sobre os ativos.

No entanto, apesar dos benefícios comprovados, apenas 4% das empresas estão aproveitando os recursos do People Analytics, de acordo com dados da Bain & Company divulgados em blogs especializados no universo corporativo.

Big Data e Business Intelligence no RH

O Big Data e o Business Intelligence, sob o mesmo ponto de visa, assumem uma posição de protagonismo na aplicação do People Analytics no RH e na gestão de pessoas.

Enquanto o Big Data permite armazenar e processar uma grande quantidade de dados, o Business Intelligence organiza esses dados para que possam ser melhor trabalhados.

Ambas as ferramentas oferecem às empresas a capacidade de coletar e analisar informações relevantes sobre os colaboradores, tanto para o recrutamento e seleção quanto para a gestão do desempenho e desenvolvimento de carreira.

Com o uso inteligente dos dados coletados, é possível tomar decisões embasadas e estratégicas para o RH analítico e a gestão de pessoas.

Em termos mais práticos, através da análise de Big Data e do uso das técnicas de Business Intelligence, as empresas podem identificar padrões de comportamento, tendências e oportunidades de melhoria.

Essas informações, é claro, resultam em uma contratação mais alinhada com os objetivos da empresa, uma análise mais precisa das falhas nos processos e uma tomada de decisão mais precisa e estratégica.

O Big Data e o Business Intelligence também proporcionam um panorama mais amplo sobre o desempenho da equipe e os resultados alcançados. Ao analisar dados sobre produtividade, satisfação dos funcionários e indicadores de desempenho, as empresas podem identificar áreas de oportunidade e implementar ações de melhoria direcionadas.

Por que utilizar o People Analytics no RH?

O uso do People Analytics no RH oferece uma série de vantagens e benefícios significativos para as empresas.

Essa abordagem orientada a dados permite tomar decisões mais acertadas em relação aos colaboradores, melhorar a gestão do desempenho, identificar problemas e tendências, além de reduzir o turnover e aumentar a produtividade.

Vale lembrar que colaboradores felizes e engajados são altamente produtivos, faltam menos ao trabalho e tendem a permanecer mais tempo na empresa.

O People Analytics também auxilia no aumento da eficiência e eficácia do RH e DP, proporcionando agilidade e melhoria nos processos da área de Recursos Humanos.

A análise e interpretação de dados permitem que o RH e DP mapeiem oportunidades de melhoria na jornada do colaborador, contribuindo para a inovação e para que os profissionais se sintam ouvidos e parte da construção da empresa.

Como aplicar o People Analytics no RH?

A aplicação do People Analytics no RH é um processo que envolve algumas etapas essenciais. Para começar, é necessário realizar a coleta de dados de diversas fontes, como redes sociais, pesquisas internas e sistemas de gestão da empresa.

Essa coleta abrangente garante que as informações obtidas sejam precisas e reflitam o contexto dos colaboradores.

Uma vez que os dados foram coletados, é preciso realizar o cálculo e a análise dessas informações. Nessa etapa, ferramentas de análise de dados são utilizadas para identificar os padrões, as tendências e os insights relevantes para a gestão de pessoas.

Os  dados ajudam a compreender melhor as necessidades dos colaboradores e a tomar decisões estratégicas embasadas em informações concretas.

Após a análise dos dados, chega o momento de tomar ações com base nos insights obtidos. Tais ações podem estar relacionadas a melhorias na gestão de talentos, identificação de oportunidades de desenvolvimento e programas de retenção de colaboradores.

É importante ressaltar que a implementação do People Analytics requer a capacidade de interpretar os resultados e transformá-los em ações concretas que tragam benefícios para a empresa e para os colaboradores.

Cases de sucesso do People Analytics

O uso do People Analytics tem sido cada vez mais adotado por empresas ao redor do mundo, mostrando resultados significativos em diferentes áreas.

Alguns exemplos de cases de sucesso com o People Analytics são:

O projeto Oxigênio do Google:

  • Utilizando o People Analytics, o projeto Oxigênio do Google durou 5 anos para avaliar a qualidade dos gerentes.
  • Por meio de análises estatísticas entre diferentes gerentes e suas performances, o projeto identificou 10 características de um bom gerente.
  • Isso resultou na melhoria das taxas de rotatividade, satisfação da equipe e desempenho geral da empresa.

Nielsen

  • A Nielsen realizou um estudo utilizando o People Analytics e conseguiu reduzir o turnover em quase metade, resultando em economia de milhões de dólares.
  • Através da análise de dados dos colaboradores, a empresa identificou os motivadores do atrito voluntário e implementou ações para diminuir esse problema, como transferir os colaboradores para novos cargos.
  • Essa estratégia levou a uma diminuição de 50% no turnover.

IBM

  • A IBM utilizou o People Analytics de forma inovadora ao utilizar o IBM Watson AI para monitorar as publicações dos colaboradores nas redes sociais internas.
  • Com isso, a empresa conseguiu identificar problemas de comunicação e feedback que estavam impactando negativamente a cultura corporativa.
  • Por meio de dashboards com sentimentos identificados, a IBM tomou ações para melhorar a comunicação interna e fortalecer a cultura da empresa.

Accenture

  • A consultoria Accenture realizou um estudo com o objetivo de desenvolver um modelo para impulsionar a progressão na carreira de suas funcionárias.
  • Com a aplicação do People Analytics, a empresa conseguiu aumentar em 50% a taxa de retenção dessas profissionais em apenas um ano.
  • A análise dos dados permitiu identificar os fatores de alto risco de saída e implementar medidas para incentivar o crescimento e desenvolvimento das funcionárias.

Bank of America

  • O Bank of America usou a estratégia do People Analytics de forma inteligente ao monitorar a interação e proximidade entre os colaboradores através do uso de smart badges.
  • A análise permitiu aumentar a colaboração entre as equipes, resultando em um serviço 23% mais rápido e uma economia de US$ 15 milhões em call centers.

Esses são apenas alguns exemplos de como o People Analytics tem ajudado empresas a tomar decisões estratégicas com base em dados.

Com o uso dessa abordagem orientada a dados, é possível obter insights valiosos para melhorar a gestão de pessoas, aumentar a produtividade e obter melhores resultados financeiros.

Tendências de People Analytics para o futuro

Mesmo sendo uma prática extremamente tecnológica, o People Analytics está em constante evolução e apresenta diversas tendências para o futuro.

Uma das principais é a integração de tecnologias como inteligência artificial e machine learning, que permitem análises mais sofisticadas e preditivas.

Essas tecnologias possibilitam que as empresas gerem insights mais precisos e tomem decisões estratégicas com base em dados.

Similarmente, o uso de softwares e plataformas específicas para o People Analytics está se tornando cada vez mais comum.

As ferramentas facilitam a coleta e análise de dados, tornando o processo mais eficiente e permitindo que as empresas obtenham resultados mais rápidos e precisos.

Com o avanço da tecnologia, podemos esperar o surgimento de soluções cada vez mais inovadoras para o People Analytics.

Por fim, o aumento do acesso a informações e os avanços na área de análise de dados devem impulsionar ainda mais o crescimento do People Analytics nos próximos anos.

As empresas estão reconhecendo cada vez mais o valor dos dados e a importância de utilizá-los para melhorar a gestão de pessoas e impulsionar o sucesso dos negócios.

People Analytics na prática: Dicas para sua empresa

Implementar o People Analytics, como você já deve ter percebido, pode ser uma estratégia poderosa para otimizar o gerenciamento de recursos humanos e impulsionar o sucesso organizacional.

Aqui estão algumas dicas práticas para ajudar sua empresa a utilizar o People Analytics de forma eficaz:

  • Defina objetivos claros: Antes de começar a coletar e analisar dados, é essencial definir quais são os objetivos específicos que você deseja alcançar com o uso do People Analytics. Isso pode incluir reduzir a rotatividade de funcionários, melhorar a produtividade da equipe ou aumentar a satisfação dos funcionários.
  • Identifique as métricas relevantes: Determine quais métricas e indicadores são mais importantes para medir o desempenho e o engajamento dos funcionários na sua empresa. Isso pode incluir dados como taxa de turnover, tempo médio de permanência na empresa, satisfação dos funcionários e produtividade da equipe.
  • Colete dados de forma ética: Ao coletar dados sobre os funcionários, é fundamental garantir que isso seja feito de forma ética e transparente, respeitando a privacidade e os direitos dos indivíduos. Certifique-se de obter o consentimento dos funcionários para coletar e usar seus dados, e esteja em conformidade com todas as leis e regulamentos de proteção de dados.
  • Utilize ferramentas adequadas: Escolha as ferramentas de People Analytics que melhor atendam às necessidades da sua empresa e à complexidade dos seus dados. Existem diversas opções de softwares e plataformas disponíveis no mercado, então faça uma pesquisa cuidadosa antes de tomar uma decisão.
  • Analise e interprete os dados: Uma vez que você tenha coletado os dados relevantes, é hora de analisá-los e extrair insights úteis. Utilize técnicas de análise de dados, como análise descritiva, análise preditiva e análise prescritiva, para identificar padrões, tendências e oportunidades de melhoria.
  • Aplique os insights: Por fim, use os insights obtidos por meio do People Analytics para tomar decisões informadas e implementar ações concretas para melhorar o desempenho e o engajamento dos funcionários na sua empresa.

Ao seguir essas dicas, sua empresa estará bem posicionada para aproveitar ao máximo o potencial do People Analytics e impulsionar o sucesso organizacional.

FAQ

O que é o People Analytics?

O People Analytics, também conhecido como análise de pessoas ou RH analítico, é uma abordagem orientada a dados que coleta e analisa informações sobre as equipes de uma empresa.

Como o People Analytics funciona?

O processo do People Analytics acontece em quatro etapas principais: coleta de dados, cálculo e análise desses dados, modelagem dos resultados e tomada de decisões baseadas nas análises feitas.

Qual é a influência do Big Data e Business Intelligence no RH?

O Big Data e o Business Intelligence são fundamentais para a aplicação do People Analytics no RH e na gestão de pessoas. Enquanto o Big Data permite armazenar e processar uma grande quantidade de dados, o Business Intelligence organiza esses dados para que possam ser melhor trabalhados.

Por que utilizar o People Analytics no RH?

O uso do People Analytics no RH traz diversas vantagens para a empresa. Essa abordagem orientada a dados permite tomar decisões mais acertadas em relação aos colaboradores, melhorar a gestão do desempenho, identificar problemas e tendências, reduzir o turnover, aumentar a produtividade e melhorar o clima organizacional.

Como aplicar o People Analytics no RH?

A aplicação do People Analytics no RH envolve algumas etapas. Primeiro, é necessário realizar a coleta de dados de diversas fontes, como redes sociais, pesquisas internas e sistemas de gestão.

Quais as tendências de People Analytics?

O People Analytics está em constante evolução e possui algumas tendências para o futuro. Entre elas, destaca-se a integração de tecnologias como inteligência artificial e machine learning, que permitem análises mais sofisticadas e preditivas.

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