People Analytics: qué es, qué mide y cómo aplicarlo en Recursos Humanos

¿Quieres mejorar la toma de decisiones en el área de Recursos Humanos de tu compañía? Te contamos cómo implementar People Analytics y HR Analytics en el área de RRHH de una empresa para mejorar tus resultados.

¿Qué es People Analytics?

People Analytics es una aplicación analítica de datos que permite la toma de decisiones en gestión de personas basada en el análisis de las evidencias. Esto se consigue gracias al análisis de grandes volúmenes de información que necesitan ser analizados para aportar información valiosa para la empresa. Estos datos pueden apoyar la toma de decisiones y aportar valor en el campo de los Recursos Humanos de la empresa.
También se conoce como human analytics, analítica de recursos humanos o HR Analytics. Aunque en la práctica los cuatro términos se usan casi como sinónimos, HR Analytics suele Es una metodología que permite, mediante el análisis de datos obtener pruebas evidentes de calidad que permitan tomar decisiones en los departamentos de Recursos Humanos de cualquier empresa. Es decir, conseguir analizarlos de manera compleja para tomar decisiones estratégicas adecuadas.
People Analytics pone el foco en las personas y en su experiencia a lo largo de toda su trayectoria en la empresa (Employee Experience). Todo ello encaminado a analizar la información de la plantilla de manera rigurosa para tomar decisiones estratégicas adecuadas.

¿Para qué sirve People Analytics?

People Analytics sirve para entender por qué se marchan los empleados y anticiparse a la fuga de talento. Para medir el compromiso y el bienestar de los equipos, hacer más eficientes los procesos de selección y reducir su coste. Evaluar si la formación realmente mejora el desempeño, detectar brechas (diversidad, inclusión y equidad salarial) y alinear las necesidades futuras de talento con los objetivos del negocio mediante la Planificación Estratégica de la Plantilla (SWP).

¿Qué mide People Analytics?

La analítica de recursos humanos abarca todo el ciclo de vida del empleado y se aplica en distintas áreas.

Rotación de empleados

Analiza cuántas personas abandonan la organización y por qué. La Tasa de Rotación Voluntaria es una métrica que ayuda a medir la retención del talento y la salud organizacional.

Engagement

Mide el nivel de compromiso, lealtad y satisfacción de la plantilla, normalmente a partir de encuestas de clima laboral y del índice eNPS.

Absentismo

Registra la frecuencia y la duración de las ausencias, un indicador muy relacionado con el bienestar y la productividad.

Selección

Evalúa la eficiencia del proceso de reclutamiento, es decir, de dónde vienen los candidatos, cuánto tiempo pasan en cada fase y cuánto cuesta cada incorporación.

Desempeño

Recoge las calificaciones de rendimiento, el logro de objetivos y el feedback 360 para entender qué factores impulsan los buenos resultados.

Formación

Calcula el impacto de los programas de capacitación en las habilidades y el rendimiento de las personas (Training Effectiveness).

Productividad

Relaciona los resultados del negocio, como ingresos o producción, con el número de empleados.

Diversidad y equidad

A través del análisis de Diversidad e Inclusión (D&I) se mide la representatividad, la equidad salarial y el sentimiento de pertenencia dentro de la plantilla.

Principales KPIs de People Analytics

Los KPIs de peoples analytics son los indicadores que permiten seguir la evolución de cada área y comparar resultados en el tiempo.

Tasa de rotación

Porcentaje de empleados que dejan la empresa en un periodo determinado. Cuando se centra en las salidas por decisión del empleado, hablamos de Tasa de Rotación Voluntaria, un termómetro muy fiable de la satisfacción y la retención del talento.

eNPS

El Employee Net Promoter Score (eNPS) mide la lealtad y la satisfacción de los empleados a partir de una pregunta sencilla: ¿recomendarías esta empresa como lugar de trabajo? Las respuestas permiten calcular un índice de compromiso comparable entre periodos y equipos.

Cost per Hire

El Coste de Contratación es un KPI financiero que suma todos los gastos del proceso de selección (portales de empleo, tiempo del equipo, herramientas, etc.) y los divide entre el número de incorporaciones. Sirve para evaluar la eficiencia del reclutamiento.

Time to Fill

El Tiempo para Cubrir Vacante mide los días que transcurren desde que se abre una posición hasta que se incorpora la persona seleccionada y refleja la agilidad del equipo de adquisición de talento.

Absentismo

Se calcula comparando las horas o días de ausencia con el total de horas o días de trabajo previstos. Un aumento sostenido suele ser una señal de alerta sobre el bienestar o el clima laboral.

Productividad por empleado

Relaciona los ingresos o la producción de la empresa con el número de personas que la componen. Es una referencia útil, siempre que se interprete junto con otros indicadores.

¿Cómo funciona People Analytics?

Un proyecto de People Analytics sigue un recorrido muy parecido al de cualquier proyecto de Business Intelligence y ciencia de datos, pero adaptado a la gestión de personas.

Recopilación de datos

Se reúnen datos de distintas fuentes. Sistemas de Información de RRHH (HRIS) como Workday o SAP SuccessFactors, que aportan datos demográficos, de compensación y de estructura organizativa; los Sistemas de Seguimiento de Candidatos (ATS) como Taleo o Greenhouse; las encuestas de clima laboral; las evaluaciones de desempeño; los sistemas de aprendizaje (LMS); y, en algunos casos, los metadatos de plataformas de colaboración como Slack o Microsoft Teams.

Análisis

Los datos se limpian, se estructuran y se analizan con herramientas estadísticas y de programación. Aquí entran en juego lenguajes como SQL para extraer información de las bases de datos, Python (con bibliotecas como Pandas y Scikit-learn) o el lenguaje R para la modelización estadística y el machine learning.

Visualización

Los resultados se presentan en dashboards e informes que comunican hallazgos complejos de forma sencilla. Debes tener en cuenta que la visualización de datos ayuda a que las personas que toman decisiones entiendan la información sin ser expertas en análisis.

Interpretación

Hay que contextualizar los resultados y contrastarlos con la hipótesis de partida para distinguir entre correlación y causalidad ya que los datos por sí solo no aportan nada.

Toma de decisiones

Con la información interpretada, se definen acciones concretas, se priorizan y se hace seguimiento de su impacto. Este es el objetivo final de todo el proceso.

Tipos de análisis en People Analytics

Analítica descriptiva

Responde a la pregunta «¿qué ha pasado?». Es la base de cualquier proyecto y se aplica a informes de rotación, absentismo o coste de contratación que describen la situación actual y la evolución histórica.

Analítica predictiva

Responde a la pregunta «¿qué puede pasar?». Mediante técnicas estadísticas y de machine learning se estiman resultados futuros, como el riesgo de fuga de empleados clave. También incluye el Modelado de la Atribución de Rotación, que identifica y pondera los factores que más influyen en que alguien decida marcharse.

Analítica prescriptiva

Responde a la pregunta «¿qué deberíamos hacer?». A partir de los modelos anteriores, recomienda acciones concretas, como qué incentivos ofrecer a un perfil con alto riesgo de salida o qué programa de formación tendrá más impacto.

Aplicaciones de People Analytics en Recursos Humanos

Selección

Permite analizar qué canales aportan mejores candidatos, reducir el Time to Fill y controlar el Cost per Hire, además de identificar qué perfiles tienen más probabilidades de éxito en la empresa.

Retención

Combina la analítica predictiva con encuestas de clima y datos de desempeño para detectar a tiempo señales de desvinculación y diseñar acciones de retención. También se puede estimar el Employee Lifetime Value (ELV), es decir, el valor neto total que una persona aporta a la organización durante su permanencia.

Gestión del talento

Ayuda a identificar competencias, potencial y necesidades de desarrollo. El Análisis de Redes Organizacionales (ONA) permite visualizar las relaciones y los flujos de comunicación informales, y descubrir quiénes son las personas clave que conectan equipos.

Evaluación del desempeño

Aporta objetividad al analizar calificaciones, objetivos y feedback 360, y facilita detectar sesgos en las valoraciones.

Planificación de plantilla

La Planificación Estratégica de la Plantilla (SWP) utiliza el análisis de datos para anticipar cuántas personas y con qué habilidades necesitará la empresa en el futuro, y así alinear el talento con los objetivos del negocio.

Herramientas de People Analytics

Para trabajar con datos de personas existen plataformas específicas y herramientas generalistas de Business Intelligence:

• Workday Prism Analytics: plataforma de análisis integrada en el sistema HRIS de Workday.
• Visier: software SaaS especializado exclusivamente en People Analytics, conocido por sus capacidades predictivas.
• SAP SuccessFactors Workforce Analytics: módulo de analítica dentro del ecosistema de SAP para la gestión del capital humano.
• Qualtrics EmployeeXM: plataforma para gestionar la experiencia del empleado y analizar datos de encuestas.
• Microsoft Power BI: herramienta de Business Intelligence muy utilizada para crear dashboards e informes interactivos con datos de RRHH.
• Tableau: software líder en visualización de datos que se conecta a numerosas fuentes de información de RRHH.

A estas herramientas se suman lenguajes como SQL, Python y R, que dan flexibilidad para extraer, transformar y modelar los datos.

Inteligencia Artificial aplicada a People Analytics

La Inteligencia Artificial amplía lo que se puede hacer con los datos de personas. Una de sus aplicaciones más extendidas es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN), que permite analizar datos de texto no estructurados, como los comentarios abiertos de las encuestas de clima laboral. Con él se puede realizar un Análisis de Sentimiento para saber si el tono de los comentarios es positivo, negativo o neutro, y detectar los temas que más preocupan a la plantilla.
El machine learning, por su parte, impulsa los modelos predictivos de rotación o de desempeño. Eso sí, la IA no sustituye al criterio humano y sus resultados deben revisarse con sentido crítico y comprobar que no reproducen sesgos presentes en los datos.

Cómo implementar People Analytics en una empresa

1. Identificación de la necesidad o el objetivo del análisis

Para poder construir un modelo de People Analytics adecuado es necesario superar tres etapas en su desarrollo.

2. Realizar la investigación

Dentro de esta etapa en la que se va a diseñar y ejecutar el modelo de People Anlytics, es necesario realizar 3 pasos que sean capaces vertebrar el análisis:

1. Diseñar al investigación: establecer el tipo de investigación, cuál es la hipótesis de partida, quiénes van a participar, los datos que se van a utilizar, las fuentes necesarias, qué recursos serán imprescindibles para llevarlas a cabo (humanos, económicos y materiales), es decir todo lo que tenga que ver con la metodología de investigación.
2. Gestionar la información: conseguir todos los datos que se van a incorporar al modelo, es decir, identificarlos, conocer cuáles son sus fuentes y establecer una serie de requisitos para ellos que lleven a cumplir con el modo. A continuación será necesario conocer cómo se van a transformar esos datos desestructurados, en otros, ahora sí estructurados. Del mismo modo, será necesario recopilar toda la información necesaria a través de procesos de data cleaning para poder generar masterdata, o los datos clave del análisis.
3. Crear el modelo de analítica de datos: se procede a construir un modelo matemático que tiene como base la analítica descriptiva, predictiva o prescriptiva de los datos con la información disponible.

3. Generar las conclusiones

Una vez realizados los pasos anteriores llega el momento de generar las conclusiones acordes con el modelo establecido. A través de estos resultados se validará o se rechazará la hipótesis de partida. Si el modelo es el adecuado, se podrán establecer las conclusiones obtenidas, identificar las alertas principales y cómo pueden atajarse, y definir un plan de acción. Si los resultados no validan la hipótesis, será necesario replantearla de manera total o parcial, volviendo al paso dos de la implantación.

Privacidad, ética y protección de datos en People Analytics

Los datos de plantilla son datos personales y, en muchos casos, sensibles, por lo que su tratamiento debe cumplir con la normativa de protección de datos vigente, en especial el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD). Así que la información debe recoger solo los datos necesarios para el objetivo definido (minimización). También se debe informar de manera transparente a la plantilla sobre qué datos se analizan y para qué.

Deberás anonimizar o agregar la información siempre que sea posible, sobre todo en el análisis de redes organizacionales y de plataformas de colaboración. Trata de revisar los modelos para evitar sesgos que perjudiquen a determinados colectivos. Y centrate en garantizar que las decisiones relevantes sobre personas no dependan únicamente de un algoritmo.

¿Qué hace un especialista en People Analytics?

El especialista en People Analytics combina conocimiento de Recursos Humanos con habilidades de análisis de datos. Por lo que sus funciones se basan en:

• Extraer y preparar datos de los sistemas de RRHH, con SQL y herramientas de limpieza de datos.
  Construir modelos estadísticos y predictivos con Python o R.
  Diseñar dashboards e informes en herramientas como Power BI o Tableau.
  Traducir los resultados en recomendaciones claras para dirección y para el equipo de RRHH.
  Velar por la privacidad y el uso ético de los datos.

Es un perfil cada vez más demandado y una buena salida profesional si quieres adentrarte en el análisis de datos aplicado a las personas. Si te interesa dar el paso, puedes formarte con el curso de People Analytics de DKS.