¿Qué impulsa realmente el rendimiento excepcional de un equipo, o qué señales indican que un empleado valioso podría estar considerando irse? Durante mucho tiempo, las respuestas a preguntas críticas sobre el talento en las organizaciones dependieron en gran medida de la experiencia y la intuición. Si bien valiosas, estas perspectivas pueden ser insuficientes en un entorno que cambia constantemente.
Aquí es donde la aplicación estratégica de datos transforma la gestión de personas. People Analytics emerge como la disciplina clave para desentrañar estos enigmas, permitiendo decisiones basadas no en suposiciones, sino en evidencia cuantificable. Sin embargo, el análisis de personas no es un enfoque único; implica una variedad de métodos y profundidades.
Comprender los diferentes tipos de People Analytics es esencial para aprovechar todo su potencial y generar un impacto significativo en el negocio. Este artículo explorará precisamente esos tipos y las oportunidades que cada uno desbloquea.
¿Qué son los tipos de People Analytics y por qué son cruciales?
En esencia, People Analytics (o Analítica de Personas) consiste en recopilar, analizar e interpretar datos relacionados con los empleados para tomar decisiones más informadas y estratégicas sobre la fuerza laboral. Los tipos de People Analytics se refieren a las distintas metodologías y niveles de sofisticación con los que se abordan estos datos, desde entender lo que ya pasó hasta predecir lo que sucederá y prescribir acciones futuras.
Comprender estos tipos es decisivo porque te permite:
- Diagnosticar problemas: Identificar las causas raíz de desafíos como la alta rotación o el bajo rendimiento.
- Predecir tendencias: Anticipar futuros escenarios, como la escasez de talento en ciertas áreas o el riesgo de fuga de empleados clave.
- Optimizar estrategias: Medir la efectividad de las iniciativas de RRHH y ajustarlas para obtener mejores resultados.
- Demostrar valor: Cuantificar el impacto de RRHH en los objetivos del negocio.
Sin una comprensión clara de los diferentes tipos de People Analytics, corres el riesgo de quedarte solo en la superficie, perdiendo la oportunidad de obtener insights profundos y accionables.
Tipos clave de People Analytics
Los tipos de People Analytics se suelen clasificar en una progresión lógica, desde el análisis más básico hasta el más avanzado:
Analítica descriptiva: Es el punto de partida. Responde a la pregunta: «¿Qué sucedió?» Se centra en resumir datos históricos para obtener una instantánea del estado actual o pasado de la fuerza laboral.
- Ejemplos: Calcular la tasa de rotación del último trimestre, el promedio de antigüedad de los empleados, la distribución demográfica de la plantilla.
- Oportunidades: Proporciona visibilidad básica sobre métricas clave, ayudando a identificar áreas problemáticas superficiales.
Analítica diagnóstica: Va un paso más allá. Responde a la pregunta: «¿Por qué sucedió?» Busca identificar las causas subyacentes de los patrones observados en la analítica descriptiva.
- Ejemplos: Analizar por qué la rotación es alta en un departamento particular (quizás debido a un liderazgo deficiente o baja compensación), o identificar los factores que contribuyen a un alto nivel de compromiso en otro equipo.
- Oportunidades: Permite entender las raíces de los problemas, facilitando la creación de intervenciones más targeted y efectivas.
Analítica predictiva: Aquí es donde la magia realmente comienza. Responde a la pregunta: «¿Qué podría suceder?» Utiliza modelos estadísticos y de aprendizaje automático para predecir eventos futuros o tendencias basándose en datos históricos.
- Ejemplos: Predecir qué empleados tienen un alto riesgo de abandonar la empresa, pronosticar las futuras necesidades de contratación, estimar el éxito potencial de un candidato antes de contratarlo.
- Oportunidades: Permite una gestión del talento proactiva, anticipando desafíos antes de que ocurran y tomando medidas preventivas.
Analítica prescriptiva: El nivel más avanzado. Responde a la pregunta: «¿Qué deberíamos hacer?» No solo predice lo que sucederá, sino que también recomienda las acciones óptimas para lograr un resultado deseado o mitigar un riesgo identificado.
- Ejemplos: Recomendar qué intervenciones específicas de desarrollo ofrecer a un empleado para mejorar su rendimiento, sugerir la asignación ideal de recursos para un proyecto basándose en las habilidades del equipo, determinar la oferta salarial óptima para retener a un empleado clave en riesgo.
- Oportunidades: Facilita la toma de decisiones automatizada y optimizada, maximizando el impacto de las iniciativas de RRHH en los resultados del negocio.
Además de esta clasificación por nivel de sofisticación, podemos identificar tipos de People Analytics por el área funcional que abordan:
- Analítica de reclutamiento: Optimizar la adquisición de talento (fuentes de candidatos, tiempo de contratación, costo por contratación).
- Analítica de desempeño: Entender y mejorar el rendimiento individual y de equipo.
- Analítica de compromiso y cultura: Medir y fomentar la satisfacción y conexión de los empleados con la empresa.
- Analítica de compensación y beneficios: Asegurar equidad y competitividad salarial.
- Analítica de planificación de la fuerza laboral: Proyectar futuras necesidades de talento.
Las oportunidades que desbloquean estos tipos de People Analytics
Dominar los diferentes tipos de People Analytics abre un abanico impresionante de oportunidades para las organizaciones y los profesionales de RRHH:
Mejorar la contratación y la retención: Utilizando analítica predictiva y diagnóstica, puedes identificar a los candidatos con más probabilidades de éxito y a los empleados con riesgo de fuga, implementando estrategias específicas para atraer y retener al mejor talento.
Optimizar el desarrollo del talento: La analítica descriptiva y diagnóstica ayuda a identificar brechas de habilidades, mientras que la prescriptiva puede recomendar los programas de formación más efectivos para cada empleado, maximizando el ROI de la inversión en desarrollo.
Impulsar el rendimiento: Analizando datos de desempeño (diagnóstico y predictivo), se pueden identificar los factores que influyen en el alto rendimiento y replicarlos, o detectar tempranamente a los empleados que necesitan apoyo.
Fomentar un entorno de trabajo positivo: La analítica de compromiso permite medir el pulso de la organización y la prescriptiva puede sugerir acciones concretas para mejorar la satisfacción y el bienestar de los empleados.
Tomar decisiones estratégicas fundamentadas: Más allá de RRHH, People Analytics proporciona insights valiosos para la planificación estratégica del negocio, desde la expansión a nuevos mercados hasta la gestión del cambio.
El futuro es data-driven: la necesidad de especialización
La adopción de People Analytics ya no es una opción, sino una necesidad para las empresas que buscan ser competitivas. Sin embargo, para ir más allá de la analítica descriptiva básica y realmente capitalizar las oportunidades que ofrecen los tipos de People Analytics predictivos y prescriptivos, se requieren habilidades y conocimientos especializados.
Los profesionales de RRHH del futuro (y del presente) deben sentirse cómodos trabajando con datos, utilizando herramientas analíticas e interpretando sus resultados para traducirlos en acciones concretas. La demanda de expertos en este campo está en constante crecimiento.
Para aquellos que buscan liderar esta transformación y dominar los tipos de People Analytics que marcan la diferencia, la formación especializada es clave. Programas como el Máster Oficial People Analytics y Gestión del Talento Digital de ID Digital School son excelentes opciones para adquirir los conocimientos y herramientas para convertirte en un experto en este campo en auge.
¡El momento de invertir en conocimiento y habilidades en People Analytics es ahora!
