\u00bfQuieres mejorar la toma de decisiones en el \u00e1rea de Recursos Humanos de tu compa\u00f1\u00eda? Te contamos c\u00f3mo implementar People Analytics y HR Analytics en el \u00e1rea de RRHH de una empresa para mejorar tus resultados.<\/p>\n
People Analytics es una aplicaci\u00f3n anal\u00edtica de datos que permite la toma de decisiones en gesti\u00f3n de personas basada en el an\u00e1lisis de las evidencias<\/strong>. Esto se consigue gracias al an\u00e1lisis de grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n que necesitan ser analizados para aportar informaci\u00f3n 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. People Analytics sirve para entender por qu\u00e9 se marchan los empleados<\/strong> y anticiparse a la fuga de talento. Para medir el compromiso<\/strong> y el bienestar de los equipos, hacer m\u00e1s eficientes los procesos de selecci\u00f3n y reducir su coste. Evaluar si la formaci\u00f3n realmente mejora el desempe\u00f1o, detectar brechas (diversidad, inclusi\u00f3n y equidad salarial) y alinear las necesidades futuras de talento con los objetivos del negocio mediante la Planificaci\u00f3n Estrat\u00e9gica de la Plantilla (SWP).<\/p>\n La anal\u00edtica de recursos humanos abarca todo el ciclo de vida del empleado y se aplica en distintas \u00e1reas.<\/p>\n Analiza cu\u00e1ntas personas abandonan la organizaci\u00f3n y por qu\u00e9. La Tasa de Rotaci\u00f3n Voluntaria es una m\u00e9trica que ayuda a medir la retenci\u00f3n del talento y la salud organizacional.<\/p>\n Mide el nivel de compromiso, lealtad y satisfacci\u00f3n de la plantilla, normalmente a partir de encuestas de clima laboral y del \u00edndice eNPS.<\/p>\n Registra la frecuencia y la duraci\u00f3n de las ausencias, un indicador muy relacionado con el bienestar y la productividad.<\/p>\n Eval\u00faa la eficiencia del proceso de reclutamiento, es decir, de d\u00f3nde vienen los candidatos, cu\u00e1nto tiempo pasan en cada fase y cu\u00e1nto cuesta cada incorporaci\u00f3n.<\/p>\n Recoge las calificaciones de rendimiento, el logro de objetivos y el feedback 360 para entender qu\u00e9 factores impulsan los buenos resultados.<\/p>\n Calcula el impacto de los programas de capacitaci\u00f3n en las habilidades y el rendimiento de las personas (Training Effectiveness).<\/p>\n Relaciona los resultados del negocio, como ingresos o producci\u00f3n, con el n\u00famero de empleados.<\/p>\n A trav\u00e9s del an\u00e1lisis de Diversidad e Inclusi\u00f3n (D&I) se mide la representatividad, la equidad salarial y el sentimiento de pertenencia dentro de la plantilla.<\/p>\n Los KPIs de peoples analytics son los indicadores que permiten seguir la evoluci\u00f3n de cada \u00e1rea y comparar resultados en el tiempo.<\/p>\n Porcentaje de empleados que dejan la empresa en un periodo determinado. Cuando se centra en las salidas por decisi\u00f3n del empleado, hablamos de Tasa de Rotaci\u00f3n Voluntaria, un term\u00f3metro muy fiable de la satisfacci\u00f3n y la retenci\u00f3n del talento.<\/p>\n El Employee Net Promoter Score (eNPS) mide la lealtad y la satisfacci\u00f3n de los empleados a partir de una pregunta sencilla: \u00bfrecomendar\u00edas esta empresa como lugar de trabajo? Las respuestas permiten calcular un \u00edndice de compromiso comparable entre periodos y equipos.<\/p>\n El Coste de Contrataci\u00f3n es un KPI financiero que suma todos los gastos del proceso de selecci\u00f3n (portales de empleo, tiempo del equipo, herramientas, etc.) y los divide entre el n\u00famero de incorporaciones. Sirve para evaluar la eficiencia del reclutamiento.<\/p>\n El Tiempo para Cubrir Vacante mide los d\u00edas que transcurren desde que se abre una posici\u00f3n hasta que se incorpora la persona seleccionada y refleja la agilidad del equipo de adquisici\u00f3n de talento.<\/p>\n Se calcula comparando las horas o d\u00edas de ausencia con el total de horas o d\u00edas de trabajo previstos. Un aumento sostenido suele ser una se\u00f1al de alerta sobre el bienestar o el clima laboral.<\/p>\n Relaciona los ingresos o la producci\u00f3n de la empresa con el n\u00famero de personas que la componen. Es una referencia \u00fatil, siempre que se interprete junto con otros indicadores.<\/p>\n Un proyecto de People Analytics sigue un recorrido muy parecido al de cualquier proyecto de Business Intelligence<\/a> y ciencia de datos, pero adaptado a la gesti\u00f3n de personas.<\/p>\n Se re\u00fanen datos de distintas fuentes. Sistemas de Informaci\u00f3n de RRHH (HRIS) como Workday o SAP SuccessFactors, que aportan datos demogr\u00e1ficos, de compensaci\u00f3n y de estructura organizativa; los Sistemas de Seguimiento de Candidatos (ATS) como Taleo o Greenhouse; las encuestas de clima laboral; las evaluaciones de desempe\u00f1o; los sistemas de aprendizaje (LMS); y, en algunos casos, los metadatos de plataformas de colaboraci\u00f3n como Slack o Microsoft Teams.<\/p>\n Los datos se limpian, se estructuran y se analizan con herramientas estad\u00edsticas y de programaci\u00f3n. Aqu\u00ed entran en juego lenguajes como SQL para extraer informaci\u00f3n de las bases de datos, Python<\/a> (con bibliotecas como Pandas y Scikit-learn) o el lenguaje R para la modelizaci\u00f3n estad\u00edstica y el machine learning.<\/p>\n Los resultados se presentan en dashboards e informes que comunican hallazgos complejos de forma sencilla. Debes tener en cuenta que la visualizaci\u00f3n de datos<\/a> ayuda a que las personas que toman decisiones entiendan la informaci\u00f3n sin ser expertas en an\u00e1lisis.<\/p>\n Hay que contextualizar los resultados y contrastarlos con la hip\u00f3tesis de partida para distinguir entre correlaci\u00f3n y causalidad ya que los datos por s\u00ed solo no aportan nada.<\/p>\n Con la informaci\u00f3n interpretada, se definen acciones concretas, se priorizan y se hace seguimiento de su impacto. Este es el objetivo final de todo el proceso.<\/p>\n Responde a la pregunta “\u00bfqu\u00e9 ha pasado?”. Es la base de cualquier proyecto y se aplica a informes de rotaci\u00f3n, absentismo o coste de contrataci\u00f3n que describen la situaci\u00f3n actual y la evoluci\u00f3n hist\u00f3rica.<\/p>\n Responde a la pregunta “\u00bfqu\u00e9 puede pasar?”. Mediante t\u00e9cnicas estad\u00edsticas y de machine learning se estiman resultados futuros, como el riesgo de fuga de empleados clave. Tambi\u00e9n incluye el Modelado de la Atribuci\u00f3n de Rotaci\u00f3n, que identifica y pondera los factores que m\u00e1s influyen en que alguien decida marcharse.<\/p>\n Responde a la pregunta “\u00bfqu\u00e9 deber\u00edamos hacer?”. A partir de los modelos anteriores, recomienda acciones concretas, como qu\u00e9 incentivos ofrecer a un perfil con alto riesgo de salida o qu\u00e9 programa de formaci\u00f3n tendr\u00e1 m\u00e1s impacto.<\/p>\n Permite analizar qu\u00e9 canales aportan mejores candidatos, reducir el Time to Fill y controlar el Cost per Hire, adem\u00e1s de identificar qu\u00e9 perfiles tienen m\u00e1s probabilidades de \u00e9xito en la empresa.<\/p>\n Combina la anal\u00edtica predictiva con encuestas de clima y datos de desempe\u00f1o para detectar a tiempo se\u00f1ales de desvinculaci\u00f3n y dise\u00f1ar acciones de retenci\u00f3n. Tambi\u00e9n se puede estimar el Employee Lifetime Value (ELV), es decir, el valor neto total que una persona aporta a la organizaci\u00f3n durante su permanencia.<\/p>\n Ayuda a identificar competencias, potencial y necesidades de desarrollo. El An\u00e1lisis de Redes Organizacionales (ONA) permite visualizar las relaciones y los flujos de comunicaci\u00f3n informales, y descubrir qui\u00e9nes son las personas clave que conectan equipos.<\/p>\n Aporta objetividad al analizar calificaciones, objetivos y feedback 360, y facilita detectar sesgos en las valoraciones.<\/p>\n La Planificaci\u00f3n Estrat\u00e9gica de la Plantilla (SWP) utiliza el an\u00e1lisis de datos para anticipar cu\u00e1ntas personas y con qu\u00e9 habilidades necesitar\u00e1 la empresa en el futuro, y as\u00ed alinear el talento con los objetivos del negocio.<\/p>\n Para trabajar con datos de personas existen plataformas espec\u00edficas y herramientas generalistas de Business Intelligence:<\/p>\n A estas herramientas se suman lenguajes como SQL, Python y R<\/strong>, que dan flexibilidad para extraer, transformar y modelar los datos.<\/p>\n La Inteligencia Artificial ampl\u00eda lo que se puede hacer con los datos de personas. Una de sus aplicaciones m\u00e1s extendidas es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN)<\/strong>, que permite analizar datos de texto no estructurados, como los comentarios abiertos de las encuestas de clima laboral. Con \u00e9l se puede realizar un An\u00e1lisis de Sentimiento para saber si el tono de los comentarios es positivo, negativo o neutro, y detectar los temas que m\u00e1s preocupan a la plantilla. Para poder construir un modelo de People Analytics adecuado es necesario superar tres etapas en su desarrollo.<\/p>\n Dentro de esta etapa en la que se va a dise\u00f1ar y ejecutar el modelo de People Anlytics, es necesario realizar 3 pasos que sean capaces vertebrar el an\u00e1lisis:<\/p>\n Una vez realizados los pasos anteriores llega el momento de generar las conclusiones acordes con el modelo establecido. A trav\u00e9s de estos resultados se validar\u00e1 o se rechazar\u00e1 la hip\u00f3tesis<\/strong> de partida. Si el modelo es el adecuado, se podr\u00e1n establecer las conclusiones obtenidas, identificar las alertas principales y c\u00f3mo pueden atajarse, y definir un plan de acci\u00f3n. Si los resultados no validan la hip\u00f3tesis, ser\u00e1 necesario replantearla de manera total o parcial, volviendo al paso dos de la implantaci\u00f3n.<\/p>\n Los datos de plantilla son datos personales y, en muchos casos, sensibles, por lo que su tratamiento debe cumplir con la normativa de protecci\u00f3n de datos vigente, en especial el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD)<\/strong>. As\u00ed que la informaci\u00f3n debe recoger solo los datos necesarios para el objetivo definido (minimizaci\u00f3n). Tambi\u00e9n se debe informar de manera transparente a la plantilla sobre qu\u00e9 datos se analizan y para qu\u00e9.<\/p>\n Deber\u00e1s anonimizar o agregar la informaci\u00f3n siempre que sea posible, sobre todo en el an\u00e1lisis de redes organizacionales y de plataformas de colaboraci\u00f3n. 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 \u00fanicamente de un algoritmo.<\/p>\n El especialista en People Analytics combina conocimiento de Recursos Humanos con habilidades de an\u00e1lisis de datos. Por lo que sus funciones se basan en:<\/p>\n
\nTambi\u00e9n se conoce como human analytics<\/strong>, anal\u00edtica de recursos humanos o HR Analytics. Aunque en la pr\u00e1ctica los cuatro t\u00e9rminos se usan casi como sin\u00f3nimos, HR Analytics suele Es una metodolog\u00eda que permite, mediante el an\u00e1lisis 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 estrat\u00e9gicas adecuadas.
\nPeople Analytics<\/strong> 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 informaci\u00f3n de la plantilla de manera rigurosa para tomar decisiones estrat\u00e9gicas adecuadas.<\/p>\n\u00bfPara qu\u00e9 sirve People Analytics?<\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 mide People Analytics?<\/h2>\n
Rotaci\u00f3n de empleados<\/h3>\n
Engagement<\/h3>\n
Absentismo<\/h3>\n
Selecci\u00f3n<\/h3>\n
Desempe\u00f1o<\/h3>\n
Formaci\u00f3n<\/h3>\n
Productividad<\/h3>\n
Diversidad y equidad<\/h3>\n
Principales KPIs de People Analytics<\/h2>\n
Tasa de rotaci\u00f3n<\/h3>\n
eNPS<\/h3>\n
Cost per Hire<\/h3>\n
Time to Fill<\/h3>\n
Absentismo<\/h3>\n
Productividad por empleado<\/h3>\n
\u00bfC\u00f3mo funciona People Analytics?<\/h2>\n
Recopilaci\u00f3n de datos<\/h3>\n
An\u00e1lisis<\/h3>\n
Visualizaci\u00f3n<\/h3>\n
Interpretaci\u00f3n<\/h3>\n
Toma de decisiones<\/h3>\n
Tipos de an\u00e1lisis en People Analytics<\/h2>\n
Anal\u00edtica descriptiva<\/h3>\n
Anal\u00edtica predictiva<\/h3>\n
Anal\u00edtica prescriptiva<\/h3>\n
Aplicaciones de People Analytics en Recursos Humanos<\/h2>\n
Selecci\u00f3n<\/h3>\n
Retenci\u00f3n<\/h3>\n
Gesti\u00f3n del talento<\/h3>\n
Evaluaci\u00f3n del desempe\u00f1o<\/h3>\n
Planificaci\u00f3n de plantilla<\/h3>\n
Herramientas de People Analytics<\/h2>\n
\n
Inteligencia Artificial aplicada a People Analytics<\/h2>\n
\nEl machine learning<\/strong>, por su parte, impulsa los modelos predictivos de rotaci\u00f3n o de desempe\u00f1o. Eso s\u00ed, la IA no sustituye al criterio humano y sus resultados deben revisarse con sentido cr\u00edtico y comprobar que no reproducen sesgos presentes en los datos.<\/p>\nC\u00f3mo implementar People Analytics en una empresa<\/h2>\n
1. Identificaci\u00f3n de la necesidad o el objetivo del an\u00e1lisis<\/h3>\n
2. Realizar la investigaci\u00f3n<\/h3>\n
\n
3. Generar las conclusiones<\/h3>\n
Privacidad, \u00e9tica y protecci\u00f3n de datos en People Analytics<\/h2>\n
\u00bfQu\u00e9 hace un especialista en People Analytics?<\/h2>\n