Um guia para os 4 tipos de análise de RH
Este artigo explora as 4 categorias de análise de RH, que são úteis para especialistas e organizações de RH tomarem decisões baseadas em dados. A análise de RH não apenas fornece insights valiosos, mas também permite que os profissionais de RH contribuam estrategicamente para o sucesso da empresa.
Os quatro tipos de análise de RH são análise descritiva, diagnóstica, preditiva e prescritiva, e vamos nos aprofundar em cada um desses métodos e sua aplicação em RH.
Para compreender os diferentes tipos de análise de RH, é crucial compreender seu conceito geral. Essencialmente, a análise de RH refere-se ao processo de coleta e análise de dados de recursos humanos para facilitar a tomada de decisão baseada em dados. Essa técnica também é conhecida como análise de pessoas, análise de talentos ou análise da força de trabalho.
Análise de RH
A análise de RH serve como uma ferramenta que vincula os dados de RH aos objetivos organizacionais e demonstra como as estratégias de RH afetam a organização. Essa análise ajuda a identificar práticas eficazes e ineficazes, e os líderes de RH podem fornecer soluções concretas com base nos dados disponíveis.
O método ou combinação de métodos que você deve usar depende de suas necessidades específicas e dos recursos disponíveis. Embora a análise individual de pessoas possa ser útil, utilizar todas as soluções analíticas disponíveis pode fornecer uma compreensão mais completa.
Vamos explorar os quatro níveis de análise de RH e como eles podem ser aproveitados para gerar impacto nos negócios:
Análise descritiva
A análise descritiva é o primeiro tipo de análise de RH, que envolve a análise de padrões de dados para obter insights sobre o passado. Às vezes, é referido como análise de decisão e emprega técnicas estatísticas para resumir dados históricos. A análise descritiva concentra-se no que aconteceu no passado e não faz previsões para o futuro.
Como funciona a análise descritiva:
A análise descritiva usa dados quantitativos e qualitativos para identificar padrões e inconsistências. Envolve a realização de cálculos como tendência central, frequência, variação, classificação, intervalo, desvio, etc. Isso permite que o RH entenda melhor as tendências passadas e aprimore o planejamento.
A análise descritiva pode ser útil para:
- Avaliando o comportamento
- Comparando características ao longo do tempo
- Identificando pontos fortes e fracos
- Anomalias de detecção
- Vantagens e desvantagens
Vantagens da Análise Descritiva:
É a forma mais simples de análise de dados e requer apenas habilidades matemáticas básicas.
Ele apresenta dados complexos em um formato fácil de entender.
Desvantagens da Análise Descritiva:
- Limita-se a analisar apenas algumas variáveis após o fato.
- Por exemplo, um resumo do número de funcionários pode relatar “o quê”, mas não o “porquê” ou “como”.
Exemplos de Análise Descritiva:
Métricas de eficiência, como PTO e taxas de rotatividade, enquadram-se na análise descritiva. Por exemplo, o RH pode usar a análise descritiva para analisar o número médio de folgas pagas usadas pelos funcionários em um ano ou para comparar a rotatividade anual entre duas equipes ou departamentos.
Análise de diagnóstico:
A análise de diagnóstico vai além da análise descritiva, fornecendo uma explicação para os dados revelados. Destina-se a descobrir as razões subjacentes por trás dos dados. Embora seja baseada em dados históricos, como análise descritiva, a análise de diagnóstico resume o “porquê” por trás das tendências, correlações e anomalias dos dados de maneira clara.
O processo de realização de uma análise diagnóstica envolve várias etapas:
- Identificar padrões e anomalias nos dados que requerem uma investigação mais aprofundada.
- Descobrir dados relevantes que possam contribuir para esses padrões e anomalias.
- Analisar os dados usando várias técnicas para determinar conexões causais.
As técnicas de análise de diagnóstico incluem:
- Perfuração de dados: fornecendo uma visão mais detalhada dos dados a partir de uma visão geral.
- Mineração de dados: extração de padrões de dados para prever eventos futuros.
- Teoria da probabilidade: quantificar medidas incertas de eventos aleatórios.
- Análise de regressão: identificar quais variáveis impactam um resultado.
- Análise de correlação: testar relações entre variáveis.
- Análise estatística: coleta e interpretação de dados para detectar padrões subjacentes.
O objetivo da análise de diagnóstico é transformar dados em insights úteis. Identifica padrões, variações e relações causais, levando em consideração fatores internos e externos que possam estar influenciando-os. Isso ajuda o RH a obter uma compreensão abrangente de uma situação e a se concentrar nos fatores que podem criar problemas. Assim, os esforços podem ser concentrados na mitigação desses problemas de forma eficaz.
Vantagens da Análise de Diagnóstico:
Fornece uma interpretação abrangente dos dados para uma tomada de decisão informada.
Desvantagens do Diagnostic Analytics:
Ele se concentra em eventos passados, tornando-o reativo.
Ele não pode fornecer insights acionáveis para dar suporte aos processos de planejamento.
Vamos examinar duas aplicações práticas de análise de diagnóstico em RH:
Absenteísmo do funcionário
Se a taxa de absenteísmo da sua empresa estiver aumentando, a análise de diagnóstico pode ajudar a identificar por que os funcionários faltam ao trabalho com mais frequência. Isso pode envolver a análise de dados de absenteísmo para determinar se as ausências não planejadas são mais comuns em determinados dias da semana, durante longos períodos entre feriados remunerados ou depois que as solicitações de folga dos funcionários foram negadas.
Além disso, você pode revisar informações relevantes de pesquisas de feedback de funcionários e entrevistas de desligamento.
Depois de entender os principais motivos das ausências, você pode desenvolver estratégias para lidar com esses fatores.
Envolvimento dos funcionários
A análise de diagnóstico pode ser utilizada para melhorar o envolvimento dos funcionários e a cultura da empresa. Ao se aprofundar nos dados de pesquisas internas e entrevistas de desligamento, você pode identificar os aspectos que fazem os funcionários se sentirem conectados e satisfeitos em seu trabalho, bem como aqueles que não o fazem.
Como funcionários altamente engajados tendem a ser mais produtivos, vincular as pontuações de engajamento às medidas de desempenho pode demonstrar seu impacto. Um estudo de 2019 revelou que a Clarks, uma varejista de calçados, descobriu que uma melhoria de 1% no engajamento dos funcionários levou a um aumento de 0,4% no desempenho da empresa.
Análise preditiva
A análise preditiva envolve o uso de dados passados e presentes para identificar padrões, correlações e irregularidades e estimar um modelo para prever resultados futuros. A precisão do modelo é então avaliada aplicando-o a novos dados.
No RH, a análise preditiva traduz dados históricos, como habilidades de trabalho, engajamento de funcionários, produtividade e currículos, em previsões sobre o que esperar no futuro. Isso ajuda os líderes de RH a tomar melhores decisões, como contratar os candidatos certos, preencher lacunas de habilidades e reter os melhores talentos.
A análise preditiva pode reduzir o erro humano, melhorar a eficiência operacional e refinar a previsão para as organizações. No entanto, requer conjuntos de dados substanciais e relevantes, e pode ser um desafio considerar todas as variáveis e atualizar o modelo à medida que os dados mudam.
Aqui estão dois casos de uso para análise preditiva em RH:
Recrutamento: a análise preditiva pode analisar os dados do processo de contratação para identificar os conjuntos de habilidades desejados e adaptar as estratégias de recrutamento para atrair e envolver os candidatos adequados. Além disso, pode estimar a demanda futura de certas funções para recrutar no momento apropriado.
Retenção: a análise preditiva pode prever os resultados da gestão de talentos, como identificar funcionários que podem sair e expor fatores que contribuem para sua possível saída. Ao analisar os dados sobre o risco de fuga projetado dos funcionários, o RH pode avaliar e melhorar as oportunidades de crescimento, remuneração e pacotes de incentivo para reter mais funcionários e reduzir as taxas de rotatividade.
A análise prescritiva é o estágio mais avançado do processo analítico, onde a análise preditiva é transformada em recomendações acionáveis. Envolve o uso de big data e ferramentas técnicas como aprendizado de máquina, algoritmos e inteligência artificial para fornecer recomendações direcionadas para opções e ações de decisão.
A análise prescritiva vai além da previsão de resultados e, em vez disso, antecipa os cenários mais prováveis e as intervenções que trarão os melhores resultados. Ele capacita os líderes de RH a tomar decisões informadas e em tempo real que melhoram o desempenho, resolvem problemas complexos e aproveitam as oportunidades.
No entanto, a análise prescritiva requer dados completos e confiáveis, consideração cuidadosa das opções apresentadas e uma compreensão das limitações dos algoritmos ao lidar com seres humanos. É considerada a “fronteira final” da análise e requer habilidades analíticas avançadas que podem ser obtidas por meio de programas como um AIHR People Analytics Certificate.
Abaixo estão dois exemplos de como a análise prescritiva pode ser aplicada em RH:
Pessoal: a análise prescritiva pode ajudar os departamentos de RH a planejar as necessidades futuras de pessoal, analisando dados sobre as interações dos funcionários com as opções de benefícios digitais. Por exemplo, um aumento na atividade em torno do planejamento de aposentadoria ou políticas de licença médica e familiar pode indicar vagas futuras ou ausências de longo prazo. A análise pode fornecer recomendações sobre como lidar com essas divergências.
Atrito: A análise prescritiva também pode ser usada para evitar a ocorrência de fatores de alto risco de voo. A Experian, por exemplo, está usando o aprendizado de máquina para rastrear intervenções como mudanças na estrutura da equipe ou oferecer mais treinamento e, em seguida, medir o impacto dessas intervenções para evitar que os funcionários saiam.
Em conclusão, a análise de RH pode fornecer informações valiosas que permitem que os líderes de RH tomem decisões mais informadas e estratégicas. Os vários tipos de métricas e análises podem ajudar as organizações a entender melhor sua força de trabalho e identificar áreas de melhoria, levando a melhores resultados de negócios. Ao alavancar a análise, os líderes de RH podem desempenhar um papel mais estratégico em suas organizações.
