Análise preditiva: o que é e por que você deve usar?

Tempo de leitura: 7 minutos

análise preditiva é algo que se torna cada vez mais uma parte indissociável do RH moderno e de resultados, e deixando de lado essa ferramenta você não apenas torna a rotina de seu departamento mais penosa que o necessário, mas deixa de criar valor para sua organização que poderia estar em suas mãos, com relativa rapidez e facilidade.

Qualquer empresa pode, com facilidade, reter e organizar dados sobre os principais fatores relacionados à demissão voluntária de funcionários no passado, ausências e abandonos e outros fatores de risco que levam à perda de funcionários.

A análise preditiva, nesse sentido, indicará dois padrões de comportamento: primeiro, as razões pelas quais a empresa afasta ou expulsa o talento, e em segundo lugar, traços no comportamento dessas pessoas que indiquem sua insatisfação, permitindo à companhia recorrer a medidas que promovam sua retenção antes que ocorra a demissão voluntária. E em relação ao uso disso na retenção, podemos enumerar alguns benefícios:

  • Reconhecer pontos fortes e fracos na força de trabalho;
  • Prever faltas e ausências;
  • Identificar necessidades de liderança mais forte;
  • Rastrear habilidades que corram riscos de perda;
  • Medir o turnover ou rotatividade futuros;
  • Estabelecer fatores de risco relacionados ao pessoal;
  • Nortear padrões comportamentais de mais fácil retenção para futuras contratações;
  • Antecipar saídas e agilizar substituições.

Por que agora?

Modelos econômicos e análises monstruosas de dados e tendências já são uma realidade há décadas na indústria. Por que só agora isso está ganhando espaço no RH e em outras áreas?

Bem, na área financeira, a análise preditiva e outras análises de dados são uma matriz essencial para chegar a exorbitantes lucros há tempos. Em outras palavras, não importa o quanto de dinheiro tivesse de ser gasto: o uso dessas ferramentas sempre valeu a pena.

Em RH e em outras frentes, contudo, o emprego de tecnologias caríssimas e sistemas de informática monstruosos não se justificava do ponto de vista financeiro. Contudo, dois adventos da tecnologia da informação moderna mudaram totalmente esse cenário: a internet e sua democratização e o big data.

A nuvem gera, diariamente, mais dados e informações do que o mundo inteiro gerava em anos nas décadas de 1950 ou 1960. É simplesmente muita informação. Por outro lado, hoje em dia com alguns poucos milhares de reais é possível acessar uma capacidade de processamento em computadores equivalente aos maiores supercomputadores do início da década de 1980. E melhor: tudo remoto. Não é mais preciso dispor de centenas de metros quadrados em processamento de dados. Tudo pode ser feito online.

A análise preditiva virou uma realidade agora por esses motivos: o barateamento e maior acesso a enormes capacidades de processamento de dados, um aumento violento do volume de dados e informações computados e uma guerra mundial por talentos que atinge quase todos os setores da economia.

A análise preditiva é a principal arma das empresas hoje não apenas para constituir equipes, mas para desenvolvê-las, mantê-las e fomentá-las, tudo a partir de modelos gerados hoje e aplicáveis no dia de amanhã.

O que de fato se pode prever?

Estamos falando em previsões e projeções do mesmo modo em que falamos em economia. A partir da análise de dados, sabemos que determinado evento tem 90% de chances de ocorrer, ou 3% de chances. Matematicamente, passamos a avaliar aspectos relativos às pessoas e profissionais que compõem a empresa.

Não, não é um brinquedo caro criado para realizar pequenas mágicas que possam entreter funcionários e direção. É uma ferramenta, menos cara do que se podia esperar, que é capaz de apontar probabilidades e cenários que facilitem a tomada de decisões em relação a pessoal.

Com a transformação de quase tudo em números e algoritmos, tornou possível o uso de tais análises em algo inicialmente tão subjetivo quanto pessoas. Outras variáveis, apontadas, por exemplo, pela análise comportamental, podem ser combinadas com esses bilhões de dados vindos da rede para gerar modelos competentes e com ótima aproximação sobre vários aspectos relacionados ao quadro de uma empresa.

O que é possível prever? Em tese, com suficientes dados, quase tudo. Mas hoje estamos falando, ao menos no que tange ao RH, de algumas coisas em particular.

Turnover

É possível não apenas estimar e criar modelos a respeito da rotatividade de funcionários como também sofisticar tais modelos, criando variáveis por carreira, nível hierárquico, nível salarial, unidade, sexo, idade e tudo mais que você desejar. Além de apontar, a análise preditiva á capaz de simular uma série situações. Em outras palavras: com base nas razões que levam à rotatividade maior ou menor, pode ensaiar as variações do índice conforme ações que possam ser tomadas pelo próprio RH ou pela administração da empresa. Por exemplo: os efeitos que um aumento salarial tem na rotatividade, ou como mudanças na política da empresa afetam o quadro.

Anúncios e vagas

É possível medir e estabelecer o retorno sobre o investimento em anúncios de vagas, contratações de consultorias de RH externas, headhunters e outras ferramentas para acessar novos talentos. Após a avaliação de dados históricos e atuais, é possível apontar as melhores alternativas de recrutamento e seleção, sob o ponto de vista de awareness dos candidatos, para cada carreira ou posto dentro da empresa. Por exemplo, pode ser que anúncios apenas em jornais surtam melhor retorno para vagas de menor calibre dentro da empresa, mas anúncios no LinkedIn tragam melhores candidatos para vagas de alta patente.

Retenção

Políticas de retenção podem também ter seus efeitos antecipados com base em dados passados e modelos de mercado. Os próprios índices de turnover, já citados, podem ser transformados em variáveis plausíveis para a análise de retenção. Toda ação dentro da empresa, desde a modificação do ambiente de trabalho até mudanças na direção ou em chefias podem ser avaliadas não posteriormente, mas antes de serem implantadas.

Gestão de riscos

Com todos esses dados à mão, a análise preditiva gera uma outra vantagem adicional: é possível prever e gerenciar riscos. A exemplo do que ocorre em áreas como o marketing e finanças, o RH passa a poder gerenciar riscos também. Quais riscos? O da perda de talentos, por exemplo, ou crises que levem a um maior absenteísmo por parte do quadro. Também é possível antecipar riscos referentes a falhas, problemas oriundos de equipes mal formadas sob o ponto de vista comportamental e muito mais.

Por que usar?

Finalmente chegamos aqui, mas não é preciso explicar muito. Ainda assim, talvez seja útil reforçar alguns pontos que tornam essencial o uso da análise preditiva em RH, e podem transformar seu departamento em uma área estrategicamente indispensável dentro da organização:

  • Presença em todos os modelos e projeções realizados pela empresa;
  • Criação de relatórios preciso e customizados para todos os setores dentro da empresa;
  • Criação de valor para projetos e ações realizadas pelo RH;
  • Produção de “pacotes” para atender a necessidades internas;
  • Avaliação e análise de fatores e stakeholders externos para departamentos como o de suprimentos e o de vendas, entre outros;
  • Facilidade na gestão de índices relevantes em RH, como o próprio turnover e o absenteísmo;
  • Maior clareza no acesso a dados para funcionários e líderes;
  • Ganho de velocidade nos processos internos do RH.

Está bom? Mas ainda há mais um motivo: ele se chama concorrência. Empresas de todo o mundo, e de todos os tamanhos e segmentos da economia, estão diariamente migrando suas rotinas e processos de RH para o ambiente virtual, criando o big data e manipulando esses dados para produzir inteligência a partir da análise preditiva e outras técnicas.

Ficar à margem dessa tendência significa estar com os dias contados. Tanto como organização,  quanto como departamento. Interno ou externo, um RH hoje só tem utilidade à medida que é capaz de gerar valor para seu principal cliente, e sem análises e modelos matemáticos, talvez seu cliente deva contratar alguém melhor.

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