Análisis de Datos de RR. HH.: Cómo Utilizar Eficazmente los Datos de RR. HH.
He estado trabajando con empresas tecnológicas de rápido crecimiento durante los últimos 20 años ayudándolas a construir equipos efectivos y escalables.
Durante este periodo, mis equipos y yo nos apoyamos mucho en los datos de personas para guiar la toma de decisiones.
Aquí vamos a profundizar en lo que cubrimos la última vez sobre crear los cimientos de tus datos y métricas de RRHH y asegurarnos de que cuentas con procesos claros y auditables para respaldar esas métricas.
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Discutiremos cómo tomamos esas métricas y las usamos para sacar conclusiones sobre la salud organizacional y motivar la acción de los líderes.
Al dar el siguiente paso, necesitamos pensar en cuáles son las tendencias y qué nos está diciendo la data. Más allá de eso, debemos usar los datos para responder a las preguntas más frecuentes del negocio.
También tenemos que pensar en nuestra audiencia, que en su mayoría son personas ocupadas, así que debemos hacer que los datos sean lo más digeribles posible y contar una historia.
Veremos:
Cómo recopilar datos
Primero, repasemos lo básico. No me detendré mucho aquí, salvo para decir que debes elegir tu software de RRHH pensando en los informes. El análisis de datos de RRHH es más efectivo con sólidas capacidades de sistemas de gestión de RRHH para manejar grandes volúmenes de información.
Busca un software de RRHH con informes personalizables, análisis en tiempo real e información basada en datos para mejorar la toma de decisiones. Considera también análisis predictivos avanzados, comparativas con estándares de la industria e integración con herramientas externas de inteligencia empresarial para profundizar en los datos.
Usar software de RRHH en la nube también puede simplificar el análisis de datos de RRHH al centralizar toda la información relevante en una plataforma a la que puedes acceder desde cualquier lugar (esta es una de las muchas ventajas del software de RRHH en la nube).
Presentar datos de forma significativa
Hay muchísimos datos que podemos recopilar, pero empecemos por la métrica más fundamental: el número de empleados. Proporcionar una cifra mensual de personas en la organización es útil.
428
Pero quizá es más relevante mostrar si esa cifra ha subido o bajado respecto al mes/trimestre/año anterior:
382, 418, 420, 428….
Pero espera, ¿es mejor mostrarlo en un gráfico, no?
Aquí, a nivel más básico, tenemos una línea de tendencia que indica que la plantilla está aumentando.
Vemos un par de meses donde creció más rápido y uno donde la plantilla se redujo.
¿Por qué?
Agreguemos los números mensuales de altas y bajas; eso nos dará una imagen más completa.
Podemos ver un pico ahí, pero comparar 15 con 400 en el mismo eje no es claro, así que ajustemos de nuevo.
Al cambiar las altas y bajas a un gráfico de barras, compararlas lado a lado cada mes y pasarlas al eje derecho, hemos hecho que esto sea visualmente fácil de entender.
La plantilla está creciendo pero la contratación ha sido inconsistente mes a mes, siendo septiembre y mayo atípicos. ¿Podemos explicar eso en nuestra narrativa?
También necesitamos dejar más claro que nuestro gráfico tiene 2 ejes verticales y mejorar el título.
¿Qué más podemos observar o qué más necesitamos ver en este gráfico? Me parece que hay más bajas en los últimos meses, pero también el negocio ha crecido, así que tal vez sea esperable. Si añadimos la tasa de rotación al gráfico veremos una imagen más clara.
¡Ajá! Ahora hemos creado una rica colección de datos de empleados sobre este grupo de trabajadores y hemos mostrado en un solo gráfico que la contratación es irregular, el número de empleados está creciendo, la rotación está en aumento y el número de bajas va incrementando.
Con texto limitado, podemos "comunicar" a los interesados lo que está ocurriendo en la organización y, con suerte, provocar alguna acción.
Este es un buen ejemplo de cómo, construyendo los conjuntos de datos básicos (número de empleados, contrataciones, bajas, rotación) de los que hablamos antes, podemos mostrar tendencias y realizar análisis básicos usando herramientas sencillas (estas hojas están disponibles para descargar aquí).
Al observar tus datos en su forma más simple y preguntarte “¿Cuál es la historia que intento contar aquí?”, puedes elaborar planteamientos para ti mismo, probar distintas disposiciones de los gráficos y crear mensajes visualmente impactantes para tus interesados.
La visualización de datos es una parte esencial del análisis de datos de RRHH. Las soluciones de software de RRHH modernas suelen contar con paneles analíticos integrados que pueden facilitar esta tarea.
Incluso puedes experimentar con herramientas como ChatGPT para ayudarte en tu análisis. Por ejemplo, si tomamos el gráfico de arriba y simplemente decimos lo que vemos, entonces podemos pedir a ChatGPT que lo resuma.
“El número de empleados ha crecido de 320 a 428 en los últimos 12 meses, 2 meses (septiembre y octubre) tuvieron el mayor número de nuevas contrataciones con 63 y 28 respectivamente, noviembre presentó el mayor número de bajas con 20 y la rotación ha aumentado del 27% al 36% a lo largo del año”
Como puedes ver, al introducir rápidamente los puntos clave en una herramienta como ChatGPT, puedes generar una versión concisa de tu comentario en menos tiempo del que te llevaría reescribirlo tú mismo y tus interesados quedarán impresionados (aquí tienes algunas sugerencias útiles para ChatGPT en RRHH que pueden ser de ayuda).
Hablando de eso, tomemos un momento para considerar a nuestros interesados y desarrollar un poco más este ejemplo.
Creación de personas para tus datos
Si continuamos con el ejemplo anterior, ¿qué datos adicionales podemos añadir para explicar lo que está pasando?
Un ejemplo evidente sería el tipo, la ubicación o los datos demográficos de los puestos cubiertos, especialmente en los picos (por ejemplo, ¿podría tratarse de una incorporación anual de graduados?).
La otra área obvia es quiénes se están yendo (puestos, ubicación, demografía), cuáles son sus motivos para marcharse y si han cambiado con el tiempo, y si coinciden con lo que se escucha en el día a día.
Por ejemplo, el salario suele citarse como una motivación para irse, pero medirlo a través de las bajas es una medida rezagada (es decir, mucho después del hecho), ya que la persona ya ha buscado otro puesto, lo ha encontrado, ha renunciado y ha cumplido el preaviso.
Así que, si observas que se destacan medidas rezagadas, necesitamos encontrar formas de obtener datos más en tiempo real a través de tus métodos de escucha del empleado.
Ahora esto empieza a ser un poco más profundo y complicado, así que debemos pensar cuidadosamente, no solo en los datos sino también en la conversación que queremos generar y en nuestra audiencia, y ahí es donde usar personas internas cobra importancia.
Las personas suelen ser utilizadas por los equipos de marketing para visualizar a sus clientes objetivos al diseñar campañas de marketing. Suelen ser bastante complejas, pero aquí haremos un uso sencillo.
Te mostraré algunos ejemplos de personas que me han funcionado en el pasado, las suposiciones que puedes hacer sobre ese grupo y luego los datos que probablemente quieran recibir y la forma en que se les envía.
Ejemplos de personas internas
Persona del equipo ejecutivo de dirección
Este grupo tiene poco tiempo y necesita entender el impacto a largo plazo de lo que nuestros datos de personas nos dicen sobre la salud organizacional y el avance hacia los objetivos estratégicos clave.
Además, son responsables de un equipo o función, así que también requieren un alto nivel de detalle sobre ese tema.
| Acerca de | Adaptaciones |
| Ocupado | - No dependas de datos auto elaborados; colócalos en una presentación y envíalos con un seguimiento. Tómate tiempo para comentar y explicar - Sé conciso en lo que presentas asegurándote de que todo lo incluido sea relevante y lo más breve posible. |
| Enfocado en finanzas y una visión general, amplia de la organización | - Enfócate en los indicadores que se relacionan con las finanzas - ¿Cómo se relacionan los indicadores con los objetivos estratégicos más amplios? Por ejemplo, ¿estás buscando crecer? ¿Buscas reducir el número de puestos gerenciales? |
| Conocimiento en datos y negocios | - Están acostumbrados a información compleja bien representada, dedica más tiempo a esto |
| Requieren una visión detallada de su función | - Representación detallada de su función incluyendo contrataciones, salidas, rotación, alcance, jerarquías, diversidad, aprendizaje, compromiso, demografía y relaciones laborales - Proporciona información adaptada a su función, idealmente con el resto de la organización como referencia |
Personas de gerentes
Los gerentes necesitan estar ampliamente informados sobre la organización para tener contexto sobre sus equipos y su rol (por lo tanto, requieren muchos datos generales de fácil acceso).
Se encargarán de incorporar nuevos integrantes a la empresa y de entrevistar a posibles personas, por lo que necesitan conocer lo básico y un poco más, lo suficiente para empezar a contar una historia.
| Acerca de | Adaptaciones |
| El grupo es diverso en distintas ubicaciones, equipos y niveles de antigüedad | - Necesitan datos sólidos y generales de fácil acceso - Deben saber dónde encontrar datos más específicos sobre equipos, ubicaciones, etc. - Proporciónales cierta información, pero también puedes confiar en el autoservicio para quienes buscan información puntual |
| Necesitan estar informados | - Menos enfoque en decirles qué debe cambiar a nivel organizacional, pero aún así bríndales la información necesaria para que saquen sus propias conclusiones |
| Necesitan guiar entrevistas e incorporación | - Deben saber quiénes somos—los datos curiosos de la organización, por ejemplo, la demografía (ver más abajo) |
Personas empleadas
Similar a los gerentes en el sentido de que necesitan una visión general, aunque probablemente con menos detalles.
| Acerca de | Adaptaciones |
| El grupo es diverso en distintas ubicaciones, equipos y niveles de antigüedad. | - Necesitan datos sólidos, generales y fáciles de acceder - Proporciónales alguna información pero también puedes contar con el autoservicio para quienes buscan datos específicos |
| Necesitan guiar entrevistas e integración. | Deben saber quiénes somos: los datos curiosos sobre tu organización |
Personas de recursos humanos
Tu equipo de RRHH necesita información diferente a la de la comunidad de empleados y gerentes, ya que están desarrollando estrategias y explicando la historia.
Por ejemplo, el negocio puede querer saber el número promedio de solicitudes por vacante, o la cifra total de solicitudes en un mes determinado, pero tu equipo de adquisición de talento necesitará ver estos datos por oferta de trabajo y también le interesará ver las solicitudes incompletas y las visitas al sitio de carreras para poder gestionar eficazmente el flujo de candidatos.
Luego pueden analizar aspectos como la efectividad general del marketing de reclutamiento o descripciones particulares de puestos para ver si es necesario realizar alguna adaptación.
| Acerca de | Adaptación |
| Líderes y analistas de RRHH | - Necesitan acceso a datos pertinentes para poder sacar conclusiones y desarrollar perspectivas |
| Socios de negocio de RRHH | - Requieren acceso a datos específicos de su rol/grupo de clientes |
He encontrado que construir personas es sumamente útil para dejar claro por qué compartimos ciertos datos y cuál es su propósito.
Estos cuatro sencillos ejemplos de personas de arriba demuestran que, a partir del mismo conjunto de datos central, podemos proporcionar la misma información con la interpretación apropiada, llamados a la acción y niveles de detalle distintos.
Usando nuestro ejemplo anterior de rotación, contrataciones, salidas y plantilla, esta información sería más útil para el equipo de administración ejecutiva (tanto a nivel de empresa como para sus funciones), Gerentes (a nivel de empresa, pero mostrarles dónde encontrar los datos de sus equipos si aplica) y RRHH (acceso a autoservicio según el tipo de rol).
Usando las personas de esta manera, realmente les sacas valor y ahorras mucho tiempo y esfuerzo.
Si tomas los 40 KPIs que vimos anteriormente, puedes asignarlos a las personas—aquí tienes un ejemplo rápido de la parte de métricas de reclutamiento de ese artículo:
| Nombre del KPI | EMT | Gerentes | Empleados | RRHH |
| ¿A cuántas personas están contratando y en qué ubicación/departamento ejecutivo? | Sí para toda la compañía y función Sí para la organización específica que lideran y cualquier información adicional si la tienes | Sí para toda la compañía y función | Sí para toda la compañía | Adquisición de Talento: todos los detalles Socios de Negocios: todos los detalles de su función Resto: Sí para compañía y función |
| ¿Cuánto tiempo tardan en contratar a alguien para roles específicos? | Sí para roles relevantes a los objetivos estratégicos en la organización Sí para la cifra global | No, pero permitir autoservicio | No | Sí para Socios de Negocios y Adquisición de Talento |
Al hacer esto, estarás creando una base de datos simple de quién necesita qué y por qué. También mantendría el método de cálculo, fuente de datos, visualización, y proceso subyacente/de auditoría para cada uno de estos, para tener todo en un solo lugar de fácil acceso.
Divirtiéndonos un poco
Quiero adentrarme en otro ejemplo aquí que es relevante para todos sus negocios e incluso para personas fuera de ellos también: ¿cómo mostramos la demografía de nuestra empresa?
Al contar la historia de un negocio, siempre he encontrado que lo que la gente encuentra más interesante es “quiénes somos”, y el dato más "pegadizo" que he encontrado fue el número de nacionalidades en una empresa.
Así que tomemos algunos ejemplos sencillos.
- Género
- Nacionalidad
- Edad
- Antigüedad
Supongamos que tenemos los datos sobre esto (todos los datos que se muestran aquí son imaginarios, por cierto).
- Género. 45% hombres, 55% mujeres
- Nacionalidades. (13 en total) Top 3: Británicos 59%, Franceses 12%, Italianos 8%
- Edad. (Promedio 34): <30 42%, 31-40 28%, 41-50 27%, 51+ 3%
- Antigüedad. <1 año 26%, 1-2 24%, 2-3 22%, 3-4 12%, 4-5 6%, 5+ 10%
Todo claro, pero no muy atractivo, ¿verdad?
Al usar 4 gráficos que provienen de Google Sheets o Slidesgo (ambos gratuitos), en pocos minutos puedes convertir una lista de números en algo atractivo que cuenta una historia sobre tu organización.
Este tipo de visualizaciones pueden ser usadas para otra audiencia —aquellos fuera de tu empresa— y pueden ser publicadas en tu sitio web y otros canales externos para mostrar tu organización al mundo.
También pueden usarse internamente y dividirse por país/función/departamento para dar información interna valiosa.
Imágenes y gráficos son fáciles de entregar así y no requieren mucha experiencia, de hecho solo tienes que experimentar, y hay cientos de videos gratuitos en YouTube o demostraciones en la web sobre cómo hacerlo.
El uso de capacidades de sistemas de información de RRHH de esta manera para el análisis de datos puede mejorar la toma de decisiones y la planificación estratégica.
Usar tus datos de esta forma motivará a tus usuarios y te dará el feedback necesario para avanzar a lo siguiente.
Métricas de RRHH y la IA
La inteligencia artificial (IA) ayuda a comprender las métricas de RRHH al detectar patrones o tendencias más rápido que las personas. Por ejemplo, la IA puede predecir si un empleado podría dejar la empresa o sugerir formas de mejorar los procesos de contratación. Al usar IA, los equipos de RRHH pueden tomar mejores decisiones que incrementen la satisfacción de los empleados y el éxito de la empresa.
Aquí tienes algunos ejemplos de cómo se puede usar la IA para la analítica de RRHH:
- Predicción de rotación de empleados: La IA puede analizar patrones en el comportamiento de los empleados, como puntajes de satisfacción laboral o ausentismo, para predecir quién podría dejar la empresa.
- Mejora del reclutamiento: Las herramientas de IA pueden revisar rápidamente los currículos, clasificando a los candidatos según sus cualificaciones, haciendo el proceso de selección más rápido y preciso.
- Análisis de compromiso de los empleados: La IA puede analizar encuestas, correos electrónicos o datos de chats para detectar el sentimiento de los empleados y ofrecer ideas para mejorar la moral en el trabajo.
- Seguimiento del desempeño: La IA puede monitorear métricas de desempeño, como tasas de finalización de proyectos, para resaltar a los mejores empleados e identificar a quienes podrían necesitar apoyo.
- Perspectivas sobre diversidad e inclusión: La IA puede ayudar a los equipos de RRHH a analizar tendencias de contratación y ascensos para asegurar que se cumplan los objetivos de diversidad y se minimicen los sesgos.
- Recomendaciones de aprendizaje y desarrollo: La IA puede sugerir programas de formación personalizados para los empleados en función de sus habilidades y objetivos de carrera.
- Pronóstico de ausentismo: La IA puede predecir patrones de ausentismo laboral y sugerir soluciones para reducir los problemas relacionados con las ausencias.
- Análisis de compensación: La IA puede ayudar a los equipos de RRHH a revisar las estructuras salariales para asegurar justicia y competitividad en el mercado.
Muchos sistemas de RRHH de nivel empresarial utilizan análisis impulsados por IA para desbloquear conocimientos accionables a partir de los datos de RRHH.
Puntos Clave
Así que, a lo largo de los dos artículos, hemos cubierto cómo:
- Auditar y registrar nuestros datos de manera efectiva
- Utilizar personas para identificar quién necesita ver qué información
- Tomar los números y usar representaciones visuales simples o más avanzadas para simplificar nuestros datos
- Probar cosas nuevas con nuestros elementos visuales para que sean más atractivos, incluyendo el uso de recursos web gratuitos
- Identificar ciertas piezas clave de información que la mayoría o todas las personas necesitan ver, incluso si se presentan de manera ligeramente diferente
- Identificar tendencias básicas en los datos clave.
Ahora estás en una posición excelente para empezar a ser consistente con lo que comunicas a tu audiencia. Cuando llegues al punto en que puedas:
- Calcular la mayoría de las 40 métricas clave
- Transformar la rotación, plantilla, contrataciones y bajas en visualizaciones y desglosarlas por cada grupo relevante
- Compartir información demográfica clave en formato visual para cada persona
- Distribuir esta información regularmente (mensual o trimestralmente según tus necesidades)
- Crear una base de datos de RRHH/hoja de cálculo interactiva para tus métricas, su metodología y con quiénes se comparten.
Estás contando a tu empresa una historia interesante y planteando a cada persona un conjunto diferente de preguntas ante las cuales podrán darte su retroalimentación.
Aunque tengas problemas y preguntas complejas, empezar por lo básico e ir construyendo sobre ello es el camino correcto. Mes a mes puedes añadir nuevas piezas de información y nuevos gráficos para contar una historia cada vez más rica.
Los mismos principios se aplican si tienes un conjunto de herramientas y sistemas que generan informes para ti; tómate el tiempo para asegurarte de que los cálculos sean consistentes y se comprendan, y que la información básica se comparta con las personas indicadas de forma coherente.
La principal conclusión de esto es que, una vez que te comprometes a empezar con métricas y análisis, puedes avanzar mucho rápidamente sin necesidad de ser un experto en datos y ya tienes la base para análisis de personas más avanzados en el futuro.
Las herramientas están ahí fuera; solo necesitas aportar tu experiencia temática sobre lo que son los datos y tu visión de negocio para descubrir cómo pueden ayudarte.
Esto te ayudará a encontrar la manera correcta de compartir la información de la forma más clara posible, y sin duda te divertirás en el proceso y aprenderás más sobre tu propio negocio.
Algunas lecturas adicionales para ayudarte en tu viaje de datos:
- ¿Qué es People Analytics? Una guía introductoria
- Mejores conferencias de People Analytics
- 29 KPI de RRHH para ayudarte a alcanzar objetivos estratégicos
- Las métricas que deberías estar siguiendo para mejorar tu estrategia de gestión del talento
- Top 15 certificaciones en analítica de RRHH
- 10 mejores software de People Analytics para análisis de la fuerza laboral
- Liberando el poder de los paneles de RRHH: métricas esenciales de People Analytics que debes seguir
- 10 mejores software de analítica de RRHH para datos procesables sobre la fuerza laboral
- 10 mejores software de inteligencia empresarial para análisis de datos
