Método People Analytics para analistas: veja como aplicar


6 minutos de leitura

O método People Analytics já é uma realidade dentro dos Recursos Humanos das empresas. Conhecido por permitir que as pessoas possam ser analisadas a partir de dados, ele é utilizado por grandes corporações como o Google há algum tempo e agora, tem atingido outros espaços.

No entanto, por ainda ser recente, há muitas dúvidas sobre como aplicar o método People Analytics na empresa. Para auxiliar nesse processo, vamos explicar como analistas podem utilizá-lo em suas contratações, na retenção de talentos e em outras atividades do setor.

Neste post, você vai encontrar:

  • As etapas da aplicação do People Analytics
  • A estatística com o coeficiente de correlação de Pearson
  • Um guia para implementação do People Analytics

Etapas da aplicação do People Analytics

O primeiro passo para inserir o People Analytics na sua empresa é começar uma coleta de dados. Por ser um processo de análise, é impossível determinar qualquer ação se não houver informações para serem estudadas.

Esse trabalho exige a presença da tecnologia. Por mais que esses dados possam ser coletados manualmente, a quantidade necessária para uma análise precisa levaria muito tempo e não seria eficiente.

Para realizar essa tarefa, há algumas ferramentas disponíveis. São, principalmente, três tipos de softwares que utilizam o método People Analytics nas empresas: de recrutamento, de geolocalização e de gestão:

  • softwares de recrutamento: o processo de seleção e recrutamento envolve a análise de dezenas de currículos, além de outras ações. Hoje, já existem ATS que permitem uma seleção mais rápida e precisa, diminuindo o trabalho do RH;
  • softwares de geolocalização: esse recurso é muito utilizado em empresas de transporte. Quando há a necessidade de deslocamentos, especialmente aqueles que envolvem grandes distâncias, a geolocalização auxilia no acompanhamento da rota e facilita o cálculo de tempo e valor;
  • softwares de gestão: desenvolvidos especialmente para entender quais tarefas foram feitas por quais funcionários, eles são fundamentais na gestão de projetos e equipes, pois permitem acompanhar todo o processo.

Para começar, é importante escolher as ferramentas a serem utilizadas. Pode ser que, logo no início, haja resistência por parte dos colaboradores.

Uma forma de evitar esse problema é envolver os funcionários durante todo o processo.Pergunte a opinião de quem está utilizando os sistemas e analise os resultados. Especialmente no começo, certos ajustes podem ser realizados para direcionar o uso da tecnologia.

Após a implementação, é preciso analisar os dados. Para isso, é preciso recorrer à estatística e à matemática.

Estatística com o coeficiente de correlação de Pearson

Apenas escolher e inserir os softwares na empresa não é o suficiente para ter o método People Analytics funcionando corretamente. Mais do que a existência da tecnologia, é preciso recolher os dados e analisá-los.

Para isso, é preciso primeiro fazer uma correlação linear- uma medida da relação entre 2 variáveis e que indica a força e a direção do relacionamento entre elas. Isso significa que X gera Y e, se você mexer em uma, vai impactar a outra.

Mas como saber o grau de correlação entre 2 variáveis? Entre os meios disponíveis, o mais eficiente é a partir do coeficiente de correlação de Pearson. Utilizado em estatística descritiva, esse é um método para medir a relação entre duas variáveis.

O coeficiente pode ser utilizado para analisar diferentes questões. Por exemplo: é possível observar o número de acidentes de carros por ano em relação à presença de determinado ator em um filme.

Parece aleatório, não é mesmo? No entanto, esse exemplo mostra como a correlação de Pearson permite que dois dados quaisquer possam ser analisados de forma comparativa.

A análise dos dados observa a variação entre -1 e 1. Quanto mais próximo de 0.9, negativo ou positivo, maior a correlação. Os números seguem da seguinte forma:

  • entre 0.7 e 0.9: relação forte;
  • entre 0.5 e 0.7: relação moderada;
  • entre 0.3 e 0.5: relação fraca;
  • entre 0 e 0.3: relação desprezível.

Vale destacar que apenas os números não são suficientes para a análise. Vamos retomar nosso exemplo de correlação, entre acidentes e filmes. Digamos que nos anos em que o número de acidentes cresceu, o ator não participou de nenhum filme (correlação de 0.8).

Por mais que exista uma alta correlação, a ausência do trabalho do ator não é a causa do aumento dos acidentes. Os dados analisados devem fazer sentido.

Outras dicas que eu dou a você são:

  • Tenha um Nº de conjunto de dados grande o suficiente;
  • Entenda a relação de causalidade. Faz sentido algo causar outra coisa
  • Tenha atenção às correlações reversas, ou seja, entenda a fundo o cenário que você está analisando. (por exemplo, líderes carismáticos são os que tem mais sucesso ou líderes com mais sucesso tendem a ser mais carismáticos? Ser carismático não causa mais sucesso.)

Aplicação da empresa

Uma forma de aplicar o coeficiente de correlação de Pearson dentro do método People Analytics é na seleção e recrutamento. É possível analisar:

  • a quantidade de candidatos que vieram das redes sociais com as estratégias utilizadas naqueles dias;
  • o número de desistências durante o processo em relação à fase que está sendo desenvolvida;
  • o número de talentos adquiridos, tanto contratados quanto os mantidos no pool de talentos, em relação às vagas divulgadas.

Essas são apenas algumas aplicações. Na verdade, o método People Analytics é bastante versátil quando utilizado em conjunto com o coeficiente Pearson.

Acompanhe o guia para a implementação para saber quais os passos necessários e as perguntas que podem ser respondidas por esse modelo.

Guia para implementação do People Analytics

Agora que você já sabe como funciona, é preciso entender como aplicar o método People Analytics no RH. Neste guia, listamos as principais práticas a serem realizadas.

Defina qual o software que será utilizado

Escolha um programa que ofereça inteligência artificial alinhada com dados sobre o processo de seleção e recrutamento. Para o analista de Recursos Humanos, essas características são essenciais.

Identifique os problemas

Todo RH tem algum problema. Sejam vagas com baixo número de inscrição, sejam processos demorados ou baixa aquisição de talentos. Identificar os pontos que precisam ser melhorados é essencial para a análise dos dados.

São os pontos levantados aqui que estarão na análise de correlação. Por isso, além dos problemas, liste os passos que fazem parte do processo de seleção e recrutamento.

Insira os dados e analise-os de forma investigativa

Como Sherlock Holmes, é hora de analisar os dados e observar os resultados. Seja questionador e sempre conte com um ajudante, de preferência que tenha uma visão diferente da sua.

Não considere apenas os resultados, mas observe os números de forma contextualizada. Saiba acompanhar a sequência de acontecimentos e tenha sucesso.

Crie planos de ação

Com os dados analisados, é importante ter um plano de ação. Estabeleça soluções para os problemas apontados pelos números. Seja objetivo e tenha a participação de diferentes pessoas nesse processo.

Vale destacar que esse plano deve ser cumprido. Ou seja, não é apenas um papel com dados. Ele é um documento que estabelece o futuro da empresa. Se os dados forem executados de forma correta, o sucesso da estratégia é garantido.

Treino de People Analytics

Para ajudar você a entender como aplicar o método People Analytics, listamos as perguntas mais frequentes. A partir delas, é possível começar, na prática, a inseri-lo na sua empresa:

  • Como encontrar o perfil ideal para a vaga, considerando uma baixa e uma alta performance?
  • Posso projetar o número de vagas para o ano seguinte?
  • Quais os melhores canais de comunicação com os talentos que busco?
  • Quais os motivos que fazem um talento permanecer ou sair da empresa?

Ao final, considere os dados que você tem, como formação dos colaboradores, idade, tempo de casa, entre outros, e construa os gráficos de análise. Boa sorte com a implementação do método People analytics! 

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