É regra em todos os setores de uma organização: a produtividade depende da capacidade dos gestores de fazer um planejamento de longo prazo e antecipar — por meio da análise preditiva — os problemas. No caso dos Recursos Humanos não é diferente. Atualmente, é possível contar com a tecnologia para fazer previsões cada vez mais precisas. A utilização da análise preditiva no RH permite a identificação prévia de pontos de atenção para que sejam trabalhados a longo prazo. Neste artigo, você conhecerá o conceito de análise preditiva, seus principais processos e aplicações, além das vantagens de utilizá-la no setor de RH. Continue a leitura!
O que é análise preditiva?
Graças às novas tecnologias, o sonho de prever o futuro se tornou uma realidade no ambiente corporativo. Ferramentas, como Big Data, Bussiness Inteligence e People Analytics têm se tornado cada vez mais atraentes aos gestores por viabilizarem um crescimento sustentável. A análise preditiva permite a antecipação de resultados e comportamentos por meio de técnicas, como mineração de dados, estatísticas, modelagem e inteligência artificial. Os padrões encontrados em dados históricos e transacionais podem ser usados para identificar riscos e oportunidades para o futuro. Ao aplicar com sucesso a ferramenta, as empresas podem, efetivamente, interpretar grandes quantidades de informações em seu benefício. A mineração de dados e a análise de texto, juntamente com as estatísticas, permitem que os usuários criem inteligência preditiva ao descobrirem padrões e relações para, em seguida, utilizar no processo de construção de modelos:- em dados estruturados, como idade, sexo, estado civil;
- em dados não estruturados, como notas de call center, conteúdo de mídia social ou outro tipo de conteúdo aberto que precisa ser extraído de um texto.
Quais os benefícios da análise preditiva no RH?
Muito utilizada no setor de negócios para otimizar os lucros, a análise preditiva também pode ser eficaz no RH. Se a empresa na qual você trabalha já realizou processos seletivos, contratações e desligamentos, provavelmente, esses dados ficaram armazenados em algum lugar. A ideia da ferramenta é destrinchá-los e transformá-los em informações úteis aos gestores. Ainda, essas previsões podem otimizar inúmeros processos, uma vez que é possível prever fenômenos, como a deserção, quais movimentações internas podem contribuir para a melhoria do desempenho, que funcionários podem prejudicar o ambiente de trabalho ou quais problemas de engajamento e de liderança podem afetar a equipe.People Analytics como uma alternativa
Uma alternativa na análise preditiva é o People Analytics, uma metodologia que altera a realidade da gestão de pessoas por meio do reconhecimento comportamental dos colaboradores. Esse método vem crescendo dentro das empresas, porque analisa as pessoas com base em dados disponíveis e captados pela equipe de gestão de pessoas nas redes sociais, e-mails, bancos de talentos e outras plataformas.
Tipos de análise do People Analytics
Os três tipos de análise do People Analytics mais utilizados pelas empresas, como uma alternativa para a análise preditiva, são as análises:- descritiva;
- de diagnóstico;
- prescritiva.
Por que aplicar?
O processo do people analytics passa pela coleta de dados, depois estudo do potencial dos funcionários e, por fim, cruza os dados coletados de forma aplicável. Esses números e pesquisas colhidos anteriormente são utilizados de modo a repensar as melhores formas para estruturar uma equipe de qualidade. Logo, o RH que consegue aplicar o people analytics tem contratações mais alinhadas, queda nas falhas de admissões, diminuição nos erros de processos e decisões estratégicas mais acertadas. Isso porque, com os dados coletados, é possível minimizar os erros com base em achismo. Outro ponto positivo do analytics é na retenção de talentos, o que favorece a empresa em relação ao financeiro. Com isso, aumenta a produtividade e melhora o clima organizacional, consequentemente, harmonizando o ambiente.Como adotar o people analytics na sua empresa
- primeiro passo: identifique as fragilidades da equipe e os pontos que precisam ser melhorados;
- segundo passo: planeje todas as ações a serem feitas e como serão monitoradas durante processo;
- terceiro passo: seja objetivo com o tipo de dado que será coletado. Essa definição ajuda a diminuir a quantidade de informações desnecessárias;
- quarto passo: pesquise sobre ferramentas disponíveis e que podem ajudar a empresa de acordo com o seu tamanho;
- quinto passo: envolva os gestores da comunicação interna e ouça opiniões diversas antes de divulgar um novo projeto;
- sexto passo: crie cronograma de implementação das ações definidas. Posteriormente, ele será primordial no controle das ações planejadas;
- sétimo passo: monitore as ações e analise se estão correspondendo ao cronograma planejado.
Quais os processos de análise preditiva?
A implantação da análise preditiva requer alguns passos. Acompanhe!Definição do projeto
A mineração de dados para análise preditiva prepara as informações de múltiplas fontes para análise. Isso proporciona uma visão completa das interações com os clientes.Coleção de dados
A ferramenta também prepara os dados de múltiplas fontes para análise. É nessa etapa que entra a sabedoria do gestor para identificar os dados que podem se transformar em informações importantes. Isso proporciona uma visão completa das interações com os clientes.Análise de dados
A análise de dados é o processo de inspeção, limpeza, transformação e modelagem com o objetivo de descobrir informações úteis e chegar a conclusões.Estatística
A análise estatística permite validar os pressupostos, hipóteses e testá-los com o uso de modelos estatísticos padrão.Modelagem
A modelagem preditiva fornece a capacidade de criar automaticamente modelos precisos sobre o futuro. Há também opções para escolher a melhor solução com múltipla avaliação do modelo.Implantação
Aqui, o modelo fornece a opção de implantar os resultados analíticos para o processo de tomada de decisão diários para obter resultados, relatórios e saídas, automatizando as decisões com base na modelagem.Modelo de monitoramento
Modelos são gerenciados e monitorados para avaliar o desempenho e garantir que estão sendo fornecidos os resultados esperados.
