Recursos Humanos: Cómo usar el Big Data en la retención de personal

Alrededor del 89% de altos cargos cree que el Big Data se convertirá en una revolución tan importante como la que supuso Internet. Lo podemos ver en el estudio mundial de la consultora Accenture, en el que queda constancia de que esta nueva herramienta marcará un antes y un después en las organizaciones y en muchos campos profesionales distintos. Por todo esto, en este post señalamos cómo puedes aprovechar el Big Data en Recursos Humanos, especialmente en cuanto a retención de personal. ¡Sigue leyendo!

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Por qué es importante utilizar Big Data en Recursos Humanos

La mayoría de información con la que se gestionan los RRHH hoy en día y con la que contamos hasta el momento está basada en las percepciones personales de los responsables; impresiones que se toman en las entrevistas, en las conversaciones con empleados, etc. Aunque también es muy útil, se trata de una serie de datos subjetivos e inexactos. Para poder interpretar mejor lo que sucede dentro de una organización es conveniente buscar nuevas fuentes de análisis de los datos.

El Big Data es una forma de dar respuesta a esta necesidad. Presenta resultados analíticos y más precisos basados en números y probabilidades que muestran el panorama de forma más objetiva. El grado de exactitud que se puede conseguir tiene muchas posibilidades y todavía hay que explorar más ventajas.

Por el momento, donde más aplicaciones se vislumbran para sacar provecho al Big Data en los Recursos Humanos es en ámbitos como la selección de personal, la evaluación y la retención de personal. Hoy nos centraremos más en la retención de empleados y talento, sin embargo, es interesante saber que existen otras áreas en las que explotar el potencial analítico de los datos.

La pregunta que hay que hacerse es: ¿podemos prever y anticipar la fuga de talento con el análisis de datos y conseguir evitarla? La respuesta cada día parece encaminarse más hacia el sí.

¿Qué necesitas para implementar el Big Data en Recursos Humanos?

El Big Data, como ya sabéis, hace referencia al almacenamiento y análisis de grandes cantidades de datos (aunque también hemos podido ver su potencial en cantidades menores para el uso en pymes). Lo ideal a la hora de poder usar el Big Data en los Recursos Humanos de una empresa sería reunir estas características:

• Un gran volumen de datos
• Contar con un historial de la evolución de estos datos
• Tener datos variados y en distintos formatos
• Los datos han de ser veraces y objetivos

Para almacenar todos estos datos es preferible contar con una buena tecnología de gestión de los recursos humanos que se base en un Core HR. Es decir, tener un sistema en el que cada persona de la empresa tiene un único registro. De esta manera, todas la gestiones que realicemos estarán ordenadas y usarán ese único registro, garantizando que no haya problemas de duplicidades o errores.

El análisis de datos

El objetivo de analizar los datos puede ser diverso. En nuestro caso, queremos sacar conclusiones que nos ayuden a saber cuándo se llevará a cabo la fuga de talento de la empresa para poder prevenirla.

En casi cualquier proceso se seguirá la misma lógica, aunque tal vez hayan algunas variables distintas. Lo esencial será analizar y cruzar los datos de multitud de factores, desde el nivel más macro al más micro. Por ejemplo, veamos algunos datos que se pueden parametrizar, analizar y cruzar:

• Datos del empleado: ¿se le ha subido el sueldo? ¿su carrera y papel en la empresa está alineado con sus preferencias profesionales?
• Datos comparativos de los empleados: ¿cuánto tiempo medio pasan los compañeros en su puesto? ¿cómo es la evolución de unos comparada con la de otros?
• Datos del mercado: ¿cuál es la demanda del puesto de trabajo que ocupan mis empleados en el mercado? ¿qué dicen de mi empresa?

Teniendo estas respuestas se puede hacer una previsión de si el talento de nuestra empresa puede encontrar un trabajo mejor, de si está contento, etc.

Recogida de información

Voy a intentar poner un contexto en el que veamos más claro cómo ayuda el uso de la información obtenida y el proceso de análisis de ésta en un ejemplo muy simple:

Supongamos que hemos hecho una encuesta a los empleados preguntando sobre distintos temas. Por ejemplo:

• ¿Qué opinas de las condiciones de baja por maternidad y paternidad?
• ¿Tendrías miedo de coger la baja por maternidad y paternidad por si eso pueda significar perder el empleo o que no pueda dejar el trabajo sin hacer durante tanto tiempo?
• ¿Te parece que el horario laboral es compatible con la vida familiar?
• ¿Estás satisfecho con tu sueldo?

Cada empleado da una serie de respuestas entre un listado de posibilidades. El análisis de datos y el hecho de cruzarlos nos podrá reunir a los empleados que han contestado con un patrón que indique que existe la posibilidad de que se vayan a marchar. Es decir, si varios trabajadores y trabajadoras han contestado que las condiciones de baja por maternidad no le parecen ideales, que además sufren de coger la baja porque todo el trabajo se quedaría estancado hasta su vuelta y, para colmo, no están satisfechas con el sueldo y creen que el horario es poco flexible, malas sensaciones.

Ya hemos encontrado un patrón y un signo de que estas personas, en caso de querer tener hijos, podrán decidir buscar otro empleo más idóneo. A partir de este momento, la empresa puede generar una nueva política que mejore estas condiciones o arriesgarse a que haya una fuga.

Extraer conclusiones de los datos

Todos los datos que se obtienen se deben trabajar con un algoritmo de análisis que luego se pueda representar en una matriz de talento en el que se podría ver el riesgo de salida de los empleados dependiendo del departamento, la unidad, el nivel organizativo, o incluso en clasificaciones sociales, situación familiar, lugar de residencia, etc.

La interpretación de los datos nos puede dar distintas pistas:

• Podremos detectar modelos que permitan identificar empleados de riesgo y así sugerir acciones para retener a estos colectivos.
• Se podría descubrir qué personas son clave para nuestra organización y si están en riesgo de salida, ya que hay que tener en cuenta que un potencial alto implica un mayor riesgo de salida.  
• Se podrán identificar problemas de liderazgo, falta de motivación, problemas formativos, de compensación, etc. y desarrollar una estrategia en consecuencia.

En resumen, el Big Data aplicado a los Recursos Humanos es una combinación que puede dar muchas ventajas a una empresa. Cada organización ha de adaptar la herramienta a sus necesidades, pero la idea de crear modelos de anticipación a la fuga de talento será una de las claves para el futuro competitivo del mercado.

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