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Cómo utilizar en análisis predictivo en RR.HH.

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6 minutos de lectura
Analisis predictivo rrhh

Con la creciente popularidad de las automatizaciones y la inteligencia artificial, cada vez más empresas ven los beneficios de usar herramientas que permitan anticiparse a los acontecimientos dentro de su organización.

El análisis predictivo, se convierte en este contexto en un instrumento de software fundamental para tal fin. Ya que, entre otras cosas, permite recopilar y analizar datos históricos y adelantarse al comportamiento futuro de los empleados.

¿Qué es el software de análisis predictivo para recursos humanos?

El análisis predictivo de recursos humanos se trata de analizar datos pasados ​​​​y presentes en nuestra plantilla, a partir de indicadores clave, para identificar patrones y hacer predicciones sobre el futuro.

La técnica es un campo emergente pero en crecimiento que está ayudando a las organizaciones a “predecir comportamientos futuros” y adaptar sus estrategias comerciales en consecuencia.

Al estudiar los datos de las métricas de los informes de recursos humanos, como la tasa de rotación, las estadísticas de rendimiento y el absentismo laboral, las empresas pueden usar modelos estadísticos y métodos de aprendizaje automático para establecer la probabilidad de varios escenarios y tomar decisiones informadas que faciliten la planificación y el crecimiento.

Los software de recursos humanos incluyen funcionalidades de análisis de predictivo, que están ayudando con esto y brindando a las empresas de todo el mundo, una ventaja competitiva.

Los departamentos de recursos humanos ya no necesitan depender de consultores externos para revisar datos y predecir comportamientos. En su lugar, pueden compilar datos significativos relacionados con la eficiencia de los procesos y políticas de recursos humanos actuales y su impacto en el bienestar, la felicidad y productividad.

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Ejemplos de análisis predictivo en RR.HH.

Muchas marcas líderes en todo el mundo están implementando soluciones de software de análisis predictivo para recursos humanos en sus negocios.

Gigantes como Google, se han dado cuenta de que al recopilar y analizar datos pueden atraer, retener y garantizar la productividad de su gente. Echemos un vistazo a algunos ejemplos de análisis predictivo de recursos humanos de la vida real.

  • Credit Suisse: reducción de la rotación de empleados

Credit Suisse, un banco de inversión global con sede en Suiza, utilizó un software de análisis predictivo para analizar la rotación de empleados.

Su objetivo era identificar por qué los empleados renunciaban. El departamento de recursos humanos de la empresa ya había segmentado a los que se iban por demografía, calificaciones de desempeño y regiones.

También habían recopilado las razones para irse durante las entrevistas posteriores a la salida. Sin embargo, Credit Suisse quería llevar esto un paso más allá para poder identificar a los posibles abandonos antes de que tomaran la decisión de irse.

Los datos que recopilaron les brindaron información valiosa sobre las causas del abandono voluntario. Con base en estos datos, brindaron a los gerentes capacitación especializada sobre cómo retener a los empleados de alto rendimiento que probablemente darían aviso.

El banco ahorró un estimado de $70,000,000 al año en costos de contratación e incorporación como resultado de esta iniciativa.

  • Nielsen: reducción de las tasas de rotación

La firma de análisis de datos también usó software de análisis predictivo para analizar las tasas de deserción. Hicieron esto porque los datos históricos sugirieron que la empresa tenía un problema con la retención.

Después del análisis, el equipo de análisis de personas de Nielsen descubrió que cada disminución de un punto porcentual en la deserción resultó en una reducción de $5 millones en el costo comercial.

El equipo también pudo identificar a 120 personas clave que corrían el riesgo de irse. Con base en estos conocimientos, la empresa pudo lanzar una serie de iniciativas que redujeron la tasa de deserción a cero en seis meses, lo que le ahorró al gigante mundial $10 millones en costos de contratación y rotación.

  • Google: predecir el éxito de las contrataciones

Google, naturalmente, es un gran fanático del uso de IA en sus procesos de reclutamiento y contratación. De hecho, su proceso de entrevista está completamente automatizado, generado por computadora y ajustado para encontrar al mejor candidato. Sin embargo, no se detienen allí.

Google también utiliza el análisis predictivo de recursos humanos para estimar la probabilidad de que las personas abandonen la empresa. Por ejemplo, uno de los patrones que la empresa ha identificado a través del análisis predictivo de recursos humanos es que los nuevos vendedores que no obtienen un ascenso en cuatro años tienen muchas más probabilidades de abandonar la empresa.

Además, Google ha desarrollado un algoritmo que predice qué empleados tienen más probabilidades de convertirse en un problema de retención. Esto permite que el departamento de recursos humanos de la empresa tome medidas antes de que sea demasiado tarde y mantenga bajos los niveles de rotación.

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Cómo utilizar un software de análisis predictivo en RR.HH.

Ahora echemos un vistazo a algunas de las formas en que puede usar el software de análisis predictivo para recursos humanos para impulsar la mejora continua en tu negocio.

Reclutamiento y Contratación

El análisis predictivo de recursos humanos, mejora los procesos de reclutamiento y contratación de varias maneras. Puede utilizar sistemas de modelado predictivo para obtener y localizar talento en función de los datos del mercado laboral.

También puede usar software de análisis predictivo para identificar las habilidades y la experiencia requeridas para cada puesto dentro de su empresa. Además, también puede usar datos predictivos para evaluar a los candidatos para ayudarlo a filtrar su grupo de candidatos de manera eficiente.

Planificación y gestión de la fuerza laboral

Otra área clave en la que el análisis adecuado de la fuerza laboral puede ayudar a tener éxito, es la planificación y gestión del personal. Los datos sobre las preferencias, habilidades y aptitudes de los empleados contribuyen a alinear a las personas con los roles correctos.

También son útiles para identificar cualquier brecha de competencias que deba abordarse. Los datos sirven para identificar a los líderes potenciales y a los que tienen un desempeño fuerte o débil.

Además, el análisis predictivo es clave para detectar empleados que buscan hacer un cambio en sus carreras, lo que lo ayuda a administrar la fuerza laboral de la manera más eficiente.

Predicción del aumento de la tasa de rotación

La aplicación final y, quizás la más extendida del análisis predictivo de recursos humanos, es la predicción del incremento de la tasa de deserción o rotación.

Una forma en la que es posible implementarlo, es analizando las respuestas a las preguntas sobre el compromiso laboral o employee engagement, para determinar qué empleados están contentos y dónde pueden existir causas potenciales de altas tasas de rotación.

Una vez hecho esto, los datos servirán para redefinir las funciones y oportunidades laborales cuando sea necesario. También puede implicar un mejor cercamiento a los empleados con potencial de desarrollo profesional y formación.

Beneficios del software de análisis predictivo

Una plataforma de análisis de personas puede ayudarte a tomar mejores decisiones en función de los análisis de KPI correctos. En primer lugar, obtienes una comprensión de cómo trabajan tus empleados.

En segundo lugar, las soluciones de software facilitan el poder predecir y optimizar el impacto de las políticas de empresa, tanto en empleados como en clientes y otros colaboradores externos.

El análisis predictivo puede mejorar drásticamente las tasas de rotación, al medir los datos históricos para predecir mejor cuándo puede incrementar para tomar medidas y evitar el fenómeno.

El análisis de los datos correctos, puede brindar información valiosa sobre el rendimiento, el progreso y las necesidades de desarrollo de los empleados. Así, es posible comprender quién se está desempeñando bien y quién tiene el potencial de mejorar con el desarrollo de habilidades específicas.

También puedes usar los datos del análisis predictivo, para identificar quién está mejor posicionado para asumir más roles de liderazgo sénior. Todo esto, ayuda a aumentar la productividad general. La solución de software adecuada será vital para poder rastrear y medir el compromiso más fácilmente, monitorear los niveles de compromiso y satisfacción, comprender las necesidades motivacionales e identificar áreas de mejora en la cultura de una empresa.

Las plataformas de análisis de talento y los datos de preselección son vitales para automatizar procesos de reclutamiento y contratación. Puede buscar y unir candidatos que se ajusten bien a la cultura de la organización. También permiten crear algoritmos a partir de tasas de desempleo, índices de crecimiento, PIB y facturación. Esto le ayuda a evaluar y anticipar los futuros requisitos de recursos humanos, como por ejemplo, calcular bandas salariales o la retribución flexible.

El factor más importante al decidir sobre una solución es elegir el software de análisis predictivo adecuado para recursos humanos. Necesita una plataforma de análisis de empleados que lo ayude a rastrear, recopilar, interpretar y analizar los KPI correctos.

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Felipe Valenzuela es Content Specialist para el mercado español en Factorial. Graduado en Comunicación e Industrias Culturales por la Universidad de Barcelona, tiene experiencia creando contenido para diferentes formatos y canales desde 2017.

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