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  • Foto del escritorAndrea Lizama Alvarado

¿Qué es People Analytics?

Actualizado: 8 jul

Mujer trabajando en people analytics, analizando gráficos en su computador.
Trabajando en People Analytics

Si le pides a Chat GPT que defina People Analytics, dirá algo como lo siguiente: 

 

“People Analytics es una disciplina que utiliza datos y análisis estadísticos para mejorar la gestión del talento en las organizaciones, abordando aspectos como la contratación, retención, rendimiento y desarrollo de los empleados. Su objetivo es tomar decisiones informadas basadas en evidencia para optimizar la eficiencia y efectividad del capital humano”. 

 

Esta es una buena definición y abarca correctamente los elementos clave.  

 

Sin embargo, en Personalítica estamos convencidos de que People Analytics es algo más que una disciplina que utiliza datos y análisis: People Analytics es una nueva forma de hacer gestión de personas. 

 

Esto significa que, más allá del uso de nuevas herramientas y datos, las actividades y procesos de gestión de personas comienzan a diseñarse, evaluarse y mejorarse, a partir de la mejor evidencia disponible.  



Esto implica, a lo menos, 5 importantes cambios en la forma de hacer gestión de personas: 

 

1. Cambio en los conocimientos y habilidades de los profesionales de gestión de personas 

 

Tradicionalmente, los profesionales de gestión de personas han estado alejados del mundo de los números (con excepción de compensaciones y control de gestión). Particularmente, en el área de Desarrollo Organizacional y Talento, los profesionales han tendido a especializarse en aspectos más asociados a relacionamiento, gestión del cambio y comportamiento humano, con aproximaciones más bien cualitativas. People Analytics nos desafía a todos a incluir datos, medición, indicadores y una lógica de investigación a todos los procesos. Por supuesto, esto requiere un set de nuevos conocimientos y habilidades, tales como la gestión de datos, estadística (al menos descriptiva), visualización de datos y capacidad analítica. 

 

2. Diseño de actividades y procesos, con una lógica estructurada, que contemple la generación de datos ordenados y útiles 

 

Muchas veces se diseñan procesos sin pensar en que estos sean capaces de generar y registrar los datos relevantes para su uso posterior. Luego, cuando se requiere analizar el impacto del proceso o hacer una mejora, no existen datos disponibles para hacerlo (o no tienen la calidad suficiente). 

Por eso, es muy importante que, al diseñar un nuevo proceso, se incluya una mirada basada en datos desde el inicio, asegurando que este contiene actividades medibles, distinguibles entre sí, que generen datos de calidad en el nivel de detalle útil para su uso.  

Por ejemplo, cuando se diseña un nuevo proceso de gestión del desempeño, es muy importante que este tenga definiciones claras de lo que se está midiendo y una estructura de datos a la base que esté bien delimitada. Usualmente, para construir algo así, es muy importante involucrar en el equipo a alguien experto en data & analytics (puede ser un consultor de Personalítica J ). 

 

Además, es clave contar con un software que permita ingresar todos los datos relevantes, registrarlos y extraerlos en forma eficiente (dedicaremos otro artículo a este punto, que es inmensamente importante). 

 

 

3. Incorporación de insights en la ejecución continua de los procesos, y no sólo como parte de un análisis independiente 

 

Hacer un análisis interesante no sirve de nada si no ocurre una acción posterior, o no se toma una decisión. En ese sentido, lo más efectivo es incorporar la analítica dentro de los procesos, y no hacerla sólo en forma independiente.  

Continuando con el ejemplo de la evaluación de desempeño, un análisis interesante podría ser identificar qué conductas son las que predicen una mayor satisfacción de los clientes. Imaginemos que lo encontramos y sabemos exactamente cuáles son. ¿Qué hacemos con esto ahora? Por supuesto, podemos capacitar a los vendedores en esas conductas y hacer otras iniciativas, pero todo eso tomará tiempo y recursos. 

Algo mucho más barato y rápido, sería incluir un “pop-up” en la sección de generación de planes de mejora de desempeño, de forma de que, si el sistema identifica que el evaluado es un vendedor, le sugiera priorizar trabajar en esas conductas, ya que son las que más impacto tendrán en los clientes. Además, puede sugerir acciones concretas para ello. 

 

4. Mirada analítica y estratégica de la gestión  

 

Tener una mirada analítica y estratégica en el diseño de procesos implica, que no hacemos las cosas porque siempre se han hecho de una forma (o porque un competidor lo hace de esa forma), sino porque hemos analizado que con alta probabilidad tendrán un efecto relevante en el desempeño organizacional. 

 

Para esto es clave entender de qué forma nuestras actividades impactan en los resultados organizacionales, comenzando siempre con la pregunta de “¿Qué deberíamos hacer (y dejar de hacer) para generar un mayor impacto en los resultados de negocio?”. En ese sentido, no deberíamos querer mejorar nuestro proceso de selección, sólo porque siempre es bueno mejorar. Deberíamos invertir tiempo en eso, sólo si hemos identificado que una mejora ahí generará un impacto en el desempeño de las personas, en su retención, o en otro aspecto, que luego tendrá un impacto en la organización.  

Con esto, no queremos invitar a la pereza, sino a la priorización. Si el proceso de selección no es lo que tiene más impacto, entonces debe haber otro proceso que sí tenga mayor impacto. Es ahí donde tenemos que invertir esfuerzo.  

 

5. Mayor colaboración entre áreas, no sólo dentro de Gestión de Personas 

 

Hacer People Analytics requiere de una mirada transversal a los procesos de gestión de personas. Al poner el foco en los resultados de negocio a movilizar, la respuesta puede estar en cualquiera de las actividades que realizamos. Por ejemplo, si nuestra meta es mejorar la satisfacción de los clientes medido con el NPS, la respuesta podría estar en mayor capacitación, mejor selección, distintos incentivos, y/o en muchos otros aspectos. Por eso, no podemos restringirnos a sólo analizar y gestionar lo que está dentro del ámbito de acción de cada uno.  

Lo anterior implica una colaboración constante entre las distintas áreas, poniendo al empleado al centro, analizando todo lo que le impacta en un momento y trabajando juntos por mejorarlo. 

Además, el ejercicio analítico requiere de una mirada de negocio, de tecnología, de data y de gestión de personas. Necesitamos equipos multi-disciplinarios para abordar los desafíos y estos profesionales pueden estar también fuera de gestión de personas. 

 

En resumen, People Analytics no es solo una herramienta más en el arsenal de recursos humanos, sino una filosofía que transforma la forma en que las organizaciones comprenden, gestionan y potencian el talento. Este cambio tiene que ver con la incorporación de metodologías de investigación en el quehacer diario, identificando las preguntas de negocio correctas a responder, con la metodología y análisis apropiados, que permitan recomendar una acción con una certeza razonablemente alta. Este es el futuro estándar de la gestión de personas y en Personalítica estamos comprometidos a liderar este cambio. 

 

Si quieres saber cómo Personalítica puede ayudarte a desarrollar esta capacidad en tu organización, revisa nuestros servicios o contáctanos. 



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