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Análisis de RRHH

HR analytics, also known as people analytics or workforce analytics, is the process of collecting, analyzing, and interpreting data related to your organization's human resources.

¿Qué es el análisis de RRHH?

El análisis de RR.HH., también conocido como análisis de personas o análisis de personal, es el proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos relacionados con los recursos humanos de su organización. Al aprovechar estos datos, los profesionales de RR.HH. pueden tomar decisiones basadas en datos que beneficien tanto a los empleados como a la empresa en su conjunto.

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¿Cuáles son los pros y los contras de la analítica de RRHH?

La analítica de RRHH es una herramienta valiosa, pero como cualquier herramienta, tiene sus ventajas e inconvenientes. Aquí tienes un desglose de los pros y los contras a tener en cuenta:

Ventajas del análisis de RR.HH.

  • Toma de decisiones basada en datos: la analítica de RR.HH. sustituye la intuición por datos objetivos, lo que permite tomar decisiones más informadas y eficaces en todas las funciones de RR.HH.
  • Mejora de la gestión del personal: Mediante el análisis de tendencias y patrones en los datos de su plantilla, puede identificar áreas de mejora en ámbitos como la contratación, la retención, la formación y la retribución.
  • Reducción de costes: Los análisis de RRHH pueden ayudar a optimizar los procesos de RRHH, lo que conlleva un ahorro de costes en áreas como la contratación, la formación y la rotación.
  • Aumento del ROI: Al medir la eficacia de las iniciativas de RRHH, los profesionales de RRHH pueden demostrar el retorno de la inversión (ROI) de estos programas, justificando su valor a los líderes.
  • Mayor compromiso de los empleados: La información basada en datos puede ayudar a adaptar los programas de RRHH a las necesidades y expectativas de los empleados, lo que se traduce en una plantilla más comprometida y productiva.

Contras de la analítica de RRHH

  • Preocupación por la calidad de los datos: Los datos inexactos o incompletos pueden conducir a resultados engañosos. Garantizar la exactitud de los datos en los distintos sistemas de RRHH es crucial.
  • Riesgos para la privacidad y la seguridad: Los datos de los empleados son sensibles, y las organizaciones necesitan medidas sólidas de seguridad de los datos y una comunicación clara sobre su uso para mantener la confianza.
  • Centrarse en las métricas en lugar de en las personas: Confiar demasiado en las métricas puede llevar a pasar por alto el elemento humano de los RRHH. Es importante equilibrar los datos con las percepciones cualitativas.
  • Resistencia al cambio: Pasar de decisiones basadas en la intuición a enfoques basados en datos puede encontrar resistencia. La comunicación eficaz y la aceptación por parte de la dirección son esenciales.
  • Limitaciones tecnológicas y de experiencia: Implementar herramientas de análisis de RR.HH. e integrarlas con los sistemas existentes puede suponer un coste. Además, los profesionales de RRHH pueden necesitar formación en análisis de datos para aprovechar estas herramientas de forma eficaz.

Análisis de RRHH

¿Qué tipos de datos se analizan en la analítica de RRHH?  

Los análisis de RR.HH. recopilan información sobre diversos aspectos del ciclo de vida de los empleados. He aquí algunas categorías clave:

  • Datos demográficos de los trabajadores: Edad, sexo, nivel educativo, antigüedad, etc. Esto ayuda a comprender la composición de la plantilla y a identificar posibles carencias en materia de diversidad e inclusión.
  • Datos de contratación: Tiempo de contratación, fuente de contratación, coste por contratación, datos demográficos de los candidatos. Estos datos ayudan a agilizar el proceso de contratación y a seleccionar las mejores fuentes de talento.
  • Formación y desarrollo: Índices de finalización de la formación, carencias de competencias, eficacia de los programas de formación. Estos datos ayudan a identificar áreas de mejora de las competencias y garantizan que los programas de formación aporten valor.
  • Datos de rendimiento: Revisiones de rendimiento, consecución de objetivos, métricas de productividad. Estos datos ayudan a evaluar el rendimiento de los empleados, identificar a los de alto rendimiento y proporcionar feedback específico.
  • Remuneración y prestaciones: Datos salariales, utilización de prestaciones, coste de los programas de prestaciones. Estos datos ayudan a garantizar unas prácticas retributivas justas y a optimizar la oferta de prestaciones.
  • Relaciones con los empleados: Índices de absentismo, índices de rotación, encuestas de satisfacción de los empleados. Estos datos ayudan a identificar áreas de mejora en el bienestar de los empleados y a abordar posibles problemas.  

¿Cuáles son los componentes clave del análisis de RRHH?  

La implementación de la analítica de RR.HH. requiere una base sólida construida sobre estos componentes clave:

  • Recogida de datos: Establecimiento de un sistema para recopilar datos relevantes de los empleados a partir de diversas fuentes como HRIS, sistemas de gestión del rendimiento y encuestas a los empleados.
  • Almacenamiento e integración de datos: Creación de un repositorio de datos seguro y centralizado para almacenar e integrar los datos de los empleados procedentes de diversas fuentes.
  • Análisis de datos y elaboración de informes: Utilización de herramientas y técnicas de análisis de datos para extraer información de los datos recopilados y crear informes y cuadros de mando informativos.
  • Visualización de datos: Presentación de datos complejos de forma clara y concisa mediante elementos visuales como cuadros y gráficos para una mejor comprensión y comunicación.
  • Información práctica: Obtención de recomendaciones prácticas a partir del análisis de datos para mejorar los procesos, los programas y la gestión general de los recursos humanos.

¿Qué métricas se utilizan en los análisis de RR.HH.?  

Un análisis eficaz de los RR.HH. depende de la identificación de las métricas correctas para realizar el seguimiento y el análisis. Estas métricas deben estar alineadas con los objetivos generales de RR.HH. y los objetivos empresariales. Estas son algunas categorías clave de las métricas de análisis de RR.HH:

  • Métricas de contratación: Tiempo de contratación, coste por contratación, calidad de la contratación (rendimiento de los nuevos contratados).
  • Métricas de aprendizaje y desarrollo: Tasa de cierre de brechas de competencias, tasas de finalización de la formación, impacto de la formación en el rendimiento.
  • Métricas de gestión del rendimiento: Calificaciones del rendimiento, índices de consecución de objetivos, métricas de productividad.
  • Métricas de compromiso de los empleados: Resultados de las encuestas de satisfacción de los empleados, tasas de absentismo, tasas de rotación.
  • Métricas de compensación y beneficios: Coste de los programas de beneficios, satisfacción de los empleados con los beneficios, ratios de equidad salarial.

¿Qué son los análisis predictivos de RRHH?

El análisis predictivo de RR.HH. es una potente aplicación del análisis de RR.HH. que utiliza modelos estadísticos y aprendizaje automático para predecir tendencias y eventos futuros relacionados con su plantilla. Así es como funciona:

  • Análisis de datos históricos: Se analizan grandes conjuntos de datos que abarcan diversas métricas de RRHH para identificar patrones y tendencias.
  • Modelización estadística: Estos patrones se utilizan para construir modelos que puedan predecir resultados futuros, como el riesgo de rotación de empleados, los empleados con alto potencial o las posibles carencias de competencias.
  • Toma de decisiones proactiva: La información obtenida de estos modelos permite a los profesionales de RR.HH. tomar medidas proactivas. Por ejemplo, pueden desarrollar programas de retención específicos para empleados con alto riesgo de abandono.

Encuestas sobre el pulso de los empleados:

Se trata de encuestas cortas que pueden enviarse con frecuencia para comprobar rápidamente lo que piensan sus empleados sobre un tema. La encuesta consta de menos preguntas (no más de 10) para obtener la información rápidamente. Pueden administrarse a intervalos regulares (mensual/semanal/trimestral).

Reuniones individuales:

Celebrar reuniones periódicas de una hora de duración para mantener una charla informal con cada uno de los miembros del equipo es una forma excelente de hacerse una idea real de lo que ocurre con ellos. Al ser una conversación segura y privada, te ayuda a obtener mejores detalles sobre un asunto.

eNPS:

El eNPS (employee Net Promoter score) es una de las formas más sencillas pero eficaces de evaluar la opinión de sus empleados sobre su empresa. Incluye una pregunta intrigante que mide la lealtad. Un ejemplo de las preguntas del eNPS son ¿Qué probabilidad hay de que recomiende nuestra empresa a otras personas? Los empleados responden a la encuesta eNPS en una escala del 1 al 10, donde el 10 denota que es "muy probable" que recomienden la empresa y el 1 significa que es "muy poco probable" que la recomienden.

En función de las respuestas, los empleados pueden clasificarse en tres categorías diferentes:

  • Promotores
    Empleados que han respondido positivamente o están de acuerdo.
  • Detractores
    Empleados que han reaccionado negativamente o no están de acuerdo.
  • Pasivos
    Empleados que se han mantenido neutrales con sus respuestas.

¿Qué retos plantea la aplicación de la analítica de recursos humanos?

La analítica de RR.HH. ofrece inmensas ventajas, pero su aplicación eficaz conlleva su propio conjunto de obstáculos:

  • Calidad y coherencia de los datos: Los datos inexactos o incoherentes pueden llevar a conclusiones erróneas. Garantizar la exactitud de los datos en los distintos sistemas de RRHH es crucial.
  • Seguridad y privacidad de los datos: Los datos de los empleados son sensibles. Para mantener la confianza de los empleados, las empresas necesitan medidas sólidas de seguridad de los datos y una comunicación clara sobre su uso.
  • Falta de experiencia en análisis de RR.HH: Los profesionales de RR.HH. pueden necesitar formación adicional en análisis e interpretación de datos para aprovechar la analítica de RR.HH. de forma eficaz.
  • Resistencia al cambio: Pasar de decisiones basadas en la intuición a enfoques basados en datos puede encontrar resistencia. La comunicación eficaz y la aceptación por parte de la dirección son esenciales.
  • Limitaciones tecnológicas: Invertir en herramientas de análisis de RRHH e integrarlas con los sistemas de RRHH existentes puede suponer un coste.

¿Por qué es necesaria la analítica de RRHH?

Tradicionalmente, las decisiones de RR.HH. se basaban a menudo en la intuición o la experiencia. La analítica de RR.HH. inyecta una poderosa dosis de objetividad a la mezcla. He aquí por qué es crucial:

  • Toma de decisiones basada en datos: Imagine decisiones de contratación basadas en perfiles de candidatos que predicen el éxito, o estrategias de retención adaptadas para abordar factores de riesgo específicos. La analítica de RR.HH. permite este tipo de enfoques basados en datos.
  • Mejora del rendimiento empresarial: Una plantilla feliz y productiva se traduce en mejores resultados empresariales. Los análisis de RR.HH. pueden identificar áreas de mejora en ámbitos como la contratación, la formación y el compromiso de los empleados, lo que, en última instancia, se traduce en una cuenta de resultados más sólida.
  • Demostrar el ROI: Las iniciativas de RR.HH. pueden ser caras. La analítica de RRHH ayuda a cuantificar el retorno de la inversión (ROI) de estos programas, justificando su valor ante la dirección.

¿Cómo puede la analítica de RRHH mejorar la toma de decisiones?

La analítica de RRHH revoluciona la toma de decisiones en RRHH:

  • Proporcionar apoyo basado en pruebas: Los datos sustituyen a las conjeturas, permitiendo a los profesionales de RRHH justificar recomendaciones y programas con pruebas concretas.
  • Identificación de las causas profundas: El análisis de datos ayuda a identificar las causas profundas de los problemas de RR.HH., lo que conduce a soluciones específicas en lugar de arreglos rápidos.
  • Predecir tendencias futuras: El análisis predictivo permite a RRHH anticiparse a futuros retos y oportunidades, permitiendo una planificación y asignación de recursos proactiva.
  • Comparación con los estándares del sector: Los análisis de RR.HH. le permiten comparar sus métricas de RR.HH. con los puntos de referencia del sector, identificando áreas de mejora y mejores prácticas a emular.
  • Medir el impacto de las iniciativas de RR.HH: Mediante el seguimiento de las métricas relevantes antes y después de implantar los programas de RRHH, puedes medir su eficacia y realizar los ajustes necesarios.

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