3 niveles de People Analytics. ¿Cuáles son?

11 de enero, 2023

People Analytics se ha convertido en nuestro mejor aliado a la hora de analizar el rendimiento de la plantilla. El departamento de RRHH puede recabar infinidad de datos. Sin embargo, hay que interpretarlos. Y ahí entran los 3 niveles de People Analytics.

En función del análisis que realices, se pueden identificar hasta tres niveles. El nivel descriptivo sería el más simple, seguido del nivel predictivo. Por último, el nivel prescriptivo. es el más complejo.

3 niveles de People Analytics

Nivel 1: análisis descriptivo

Comenzamos por el nivel más básico de análisis, el descriptivo. A grandes rasgos, consiste en utilizar el histórico de datos recopilado para medir la efectividad de un equipo o departamento. De este modo, obtenemos una información útil para realizar una evaluación comparativa del rendimiento.

Este primer nivel nos ofrece un análisis multidimensional para mejorar la toma de decisiones. Tanto desde el departamento de recursos humanos como desde la dirección de la organización.

Se podría decir que es el tipo de análisis de datos al que estamos acostumbrados. De hecho, coger una selección de datos históricos, resumirlos y compararlos es algo que hacemos más allá de recursos humanos.

Por ejemplo, a la hora de analizar la evolución de las ventas o la satisfacción del cliente.

Entre los ejemplos de modelos descriptivos de RRHH tenemos el recuento de empleados. Un desglose demográfico de los mismos sería también un modelo descriptivo.

También KPIs como la tasa de rotación. Lo ideal es que RRHH vaya más allá del modelo descriptivo y apuesta por los siguientes niveles de People Analytics.

Nivel 2: análisis predictivos

Si en primer nivel mirábamos al pasado, en el nivel dos miraremos al futuro. Para ello, habrá que responder a una simple cuestión:

¿Qué podría pasar? El objetivo de los modelos de análisis predictivo es adelantarnos a las necesidades futuras de la organización. Así, estaremos preparados cuando llegue el momento.

El análisis predictivo aplica técnicas como estadísticas, modelos o extracción de información. Como en el análisis descriptivo, se tiene en cuenta el histórico de datos.

Pero también se utilizan los datos actuales para pronosticar escenarios futuros. El desarrollo de modelos y análisis estadístico será nuestro gran aliado.

Llegados a este punto, es fundamental que la empresa tenga en cuenta los diferentes escenarios posibles. Desde el más optimista hasta una situación catastrófica. Así, tanto la dirección como recursos humanos os podréis anticipar a los acontecimientos.

Vamos a fijarnos en las aplicaciones prácticas de los modelos predictivos de People Analytics. Nos puede servir para saber cómo encajará un candidato en la empresa antes de contratarlo.

¿Se ajusta a la cultura corporativa? ¿Tendrá una adaptación fácil? También nos puede revelar cuánto estará un empleado en la compañía.

Nivel 3: análisis prescriptivo

Llegamos al más complejo de los niveles de People Analytics, el análisis prescriptivo. Se podría decir que es la evolución natural del modelo predictivo.

Si en el nivel anterior nos preguntábamos qué pasará en el futuro, en este nos preguntamos qué podemos hacer. Partiendo siempre de dicha predicción.

Para ello, People Analytics nos propone una serie de recomendaciones. Se tienen en cuenta tanto la predicción como el histórico de la empresa.

Qué sucedió cuando nos enfrentamos a situaciones similares en el pasado. Analizamos datos complejos, y obtenemos impactos empresariales alternativos.

A la hora de poner en práctica este nivel de People Analytcis, contamos con modelos predictivos y análisis de riesgos. También con la planificación de diferentes escenarios, lo que nos permitirá dar respuesta a la situación.

Si lo llevamos a la aplicación práctica, obtenemos respuestas más complejas. Por ejemplo, el dueño de un restaurante en un pueblo de playa.

Gracias a People Analytics podrá estimar a cuántas personas necesita contratar en verano. O con cuántas se quedará durante la temporada baja, cuando marchen los turistas.

Cómo elegir los niveles de People Analytics

Hemos dicho que los tres niveles de People Analytics nos ofrecen información relevante sobre la organización. Pero… ¿qué nivel se ajusta más a mis necesidades? El objetivo que tengas será fundamental.

Por eso, nunca está de más recordad las 5 claves en la estrategia de People Analytics:

1. Hacerse preguntas para las que buscamos respuestas. Qué quieres conseguir, a qué quieres responder. Son las dos preguntas clave, nos revelarán qué nivel de People Analytics nos interesa.
2. Datos y métricas clave para responder a esas preguntas. Las podemos asociar a un KPI de RRHH, así que utilizaremos esta información para desarrollar el análisis.
3. Procedimiento de investigación. No basta con recolectar datos, habrá que identificar también la técnica a emplear, los plazos, etc.
4. Recolección, procesamiento y análisis de datos. Tan importante es acudir a la fuente de información adecuada como procesar correctamente los datos.
5. Comunicación de resultados y actuación acorde a los mismos. Informaremos a las partes interesadas, y desarrollaremos las estrategias necesarias para mejorar.

Contar con un software de recursos humanos como Sesame HR te ayudará a diseñar tu estrategia de People Analytics. El almacenamiento de datos relacionados con los colaborados permite medir tendencias y comportamientos.

También nos permite crear nuestro propio dashboard de People Analytics. Canalizamos los datos mediante gráficos visuales e intuitivos, facilitando su interpretación.

De este modo, la toma de decisiones será mucho más fácil. Y contará con el apoyo de los datos.

¿Quieres saber más sobre los niveles de People Analytics? En la Guía de People Analytics de Sesame HR encontrarás toda la información sobre esta fantástica herramienta.

p.sisternas

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