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Reduza o turnover de pessoal: como Big Data pode ajudar

Reducing staff turnover - How Big Data can help

Para as equipas de RH em todo o mundo, os últimos 18 meses foram talvez os mais desafiadores que já vivenciaram. À medida que assistimos a um regresso gradual á “normalidade”, nota-se uma grande mobilidade entre os trabalhadores: as pessoas olham à sua volta, à procura de novas oportunidades.

A redução do turnover de pessoal sempre desempenhou um papel importante nos objetivos estratégicos das organizações de sucesso. De facto, um estudo de 2020 concluiu que 87% dos líderes dos RH tornaram a retenção de pessoal uma prioridade máxima nos anos seguintes. No entanto, os últimos 18 meses foram muito difíceis. Não só tivemos de lidar com uma pandemia global, como muitas organizações enfrentam agora uma situação de mercado em constante mudança.

Apesar da turbulência, parece que o mercado de trabalho se recuperou fortemente com a reabertura da economia após meses de bloqueios. Para os candidatos a emprego, esta é obviamente uma notícia fantástica! Para as empresas, no entanto, sugere que você precisa prestar atenção ao bem-estar do seu pessoal para evitar que pessoas valiosas saiam da empresa.

A pandemia, ao que parece, tem sido o catalisador para muitos colaboradores que reavaliaram o seu trabalho e aproveitaram a oportunidade para dar o próximo passo na sua carreira ou para mudar completamente de segmento. Para as equipas de RH que já estão sob pressão, surge um problema adicional do pessoal que potencialmente deixa as suas funções em massa e destruindo os objetivos de retenção de pessoal da sua organização.

É obviamente uma situação muito delicada para os empregadores nesse momento e para as equipas de RH. É sabido que o custo do recrutamento de novos funcionários tem frequentemente um preço elevado em comparação com a retenção dos melhores talentos; sem mencionar os outros efeitos negativos que um turnover constante pode ter sobre a força de trabalho.

Então, o que as organizações podem fazer para conter o fluxo de funcionários que optam por sair?

Onde o Big Data entra em cena

É preciso dizer que não há uma resposta única sobre como reduzir o turnover de pessoal; mas o Big Data pode desempenhar um papel crucial na identificação de sinais de alerta potencialmente ocultos de baixos níveis de retenção.

O que é Big Data em poucas palavras? São dados compostos por conjuntos de dados extremamente grandes que, idealmente, precisam de análise computacional para revelar padrões, tendências e associações. Estão principalmente relacionadas com a análise dos padrões de comportamento humano, e é aqui que podem revelar-se extremamente valiosos para as equipas de RH, particularmente as de organizações com um grande número de colaboradores e grandes volumes de dados históricos.

As plataformas de software HR têm ferramentas analíticas sofisticadas que podem dar sentido ao Big Data de uma organização; ajudam as empresas a compreender melhor a capacidade da sua força de trabalho, quaisquer riscos potenciais e o desempenho geral da empresa. Para as equipas de Recursos Humanos, o software RH com ferramentas analíticas e de insights podem ajudar a identificar padrões e tendências na força de trabalho da sua organização, especialmente no que diz respeito à retenção de pessoal.

Como o Big Data pode ajudar na retenção de pessoal

Com as ferramentas analíticas certas, as soluções de software RH podem usar o Big data para ajudar as equipas de RH a identificar quaisquer problemas ocultos que possam levar ao abandono indesejado do pessoal. Alguns destes fatores podem incluir:

Ser capaz de analisar dados de turnover específicos em um nível granular em cada setor de negócios e realmente saber a taxa de demissões de sua organização é um bom ponto de partida para avaliar se você tem um problema potencial.

Além disso, a utilização deste tipo de dados e a comparação com as médias do seu setor podem ajudá-lo a entender onde está o seu negócio em relação aos concorrentes.

Há também outra vantagem em analisar as suas taxas de turnover em comparação com os outros, atrair os melhores talentos. Veja desta forma: Se você e um concorrente anunciarem um candidato específico e oferecerem o mesmo nível de remuneração e benefícios, o fator decisivo pode ser a duração média da jornada dos colaboradores com a empresa. Afinal, se a sua empresa tem uma reputação negativa, pode não ser uma proposta interessante para o talento que deseja contratar…

Compreender a idade média das pessoas que contrata e a sua força de trabalho atual pode ajudá-lo a apreciar melhor a demografia dos seus colaboradores. Por isso, analisar os seus dados de RH pode ajudá-lo a customizar quaisquer benefícios ou pacotes de recompensa oferecidos pela sua empresa para melhor adaptar-se à demografia do seu pessoal, o que potencialmente significa uma melhor absorção e engajamento dos colaboradores.

Para dar um exemplo, analisar os seus dados de RH pode revelar quantos dos seus colaboradores têm famílias jovens que podem necessitar de um tipo diferente de suporte ou pacote de benefícios. Os sistemas de RH geralmente permitem que os empregadores analisem detalhes dos empregados, para que as equipas de RH possam usar esses dados para criar relatórios e usá-los como uma métrica importante em qualquer estratégia de engajamento.

Ser capaz de analisar os dados históricos da equipa da sua empresa pode ajudá-lo a descobrir padrões e tendências entre os colaboradores que deixaram a sua organização. O que pode ajudá-lo a identificar o nível de risco de cada empregado que faz parte da sua equipa.

Quando pensamos na pergunta “porque é que os trabalhadores deixam um emprego?”, o salário anual, os incentivos e a progressão na carreira são frequentemente as respostas mais citadas. Mas ser capaz de analisar os dados históricos em torno destes elementos também pode ajudá-lo a identificar se estas são as verdadeiras razões ou se há outra coisa que ajuda a pressionar os seus colaboradores a procurar outro emprego.

Claro que uma ressalva deve ser lembrada: os dados históricos são exatamente isso, históricos. As circunstâncias para indivíduos e empresas mudam; não se pode presumir que o que identifica nos seus dados ainda é relevante. Por exemplo, nos dias que antecederam a pandemia, a maioria dos funcionários concordou em trabalhar num escritório, por isso a opção de trabalhar em casa provavelmente não teria sido um grande tema. Pós-pandemia, é a mesma coisa?

Finalmente, ter um grande volume de dados históricos da força de trabalho significa que um bom software de RH pode usar ferramentas analíticas para procurar padrões de ausências, incluindo níveis mais elevados de ausência em departamentos específicos ou picos em certos tipos de doenças.

Quando as equipas de RH conseguem identificar padrões em faltas de pessoal, podem tentar avaliar potenciais causas subjacentes, o que significa um planeamento e previsão mais eficazes da força de trabalho. Por exemplo, os seus colaboradores têm um período de ausência porque se desvincularam do seu papel, ou talvez existam níveis mais elevados de doença em determinados períodos do ano? Para dar um exemplo, os seus dados podem mostrar que a sua empresa tem ondas esporádicas de faltas por doença sofridos durante grandes eventos desportivos, então você pode querer considerar isso no futuro para mitigar quaisquer declínios de pessoal que conduzam a potenciais perdas de produtividade.

Donato Mingarelli

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