El fenómeno de la analítica de Big Data crece como tendencia y como recurso año a año. Hoy en día hay sectores como el publicitario o el de e-commerce que no podrían pensarse sin el análisis de datos. Sin embargo, hay muchas otras áreas en las cuáles todavía no se ha aplicado este recurso en todo su potencial. Una de ellas es el área de la gestión de recursos humanos en las organizaciones.
En un estudio realizado al respecto, la firma KPMG entrevistó a 400 ejecutivos y líderes en reclutamiento, quienes afirmaron en el 80% de los casos que consideran que en los próximos años el uso de big data y análisis de datos en recursos humanos debería crecer considerablemente.
El término “Big Data” hace referencia a la posibilidad de capturar datos de forma masiva y a gran escala. Estos datos son de diversa índole: no es lo mismo capturar información estructurada de un formulario que los datos desplegados sin mucho orden en un perfil de Facebook. El desafío de cualquier departamento de recursos humanos es poder utilizar estos datos, que se acumulan a gran velocidad, para obtener información accionable que permita establecer estrategias y tomar decisiones. La tecnología para realizar este uso de los datos hoy es accesible y ha creado nuevos puestos de trabajo. Es por esta razón que actualmente es real la posibilidad de articular la gestión de recursos humanos con la analítica de Big Data con objetivo de optimizar la performance del sourcing de talento.
¿Cómo puede esta unión entre Big Data y RRHH dar resultados tangibles? Aquí van algunos ejemplos que permitirán entender cómo el análisis de datos masivos puede impactar en la estrategia de employer branding y reclutamiento.
- Reclutar talentos. Pensemos que los cinco mejores talentos disponibles en el mercado laboral para un puesto “x” fueron reclutados desde una misma empresa, por ejemplo, Facebook. Cuatro de ellos fueron a la misma universidad y dos de ellos fueron al mismo colegio secundario. Si pudiéramos analizar estos datos de forma masiva –sobre un total de 5000 empleados-: ¿en qué dirección iríamos la próxima vez que tuviéramos la necesidad de cubrir una posición similar? Seguramente centraríamos la mayor parte de los recursos en ir directo a la fuente que nos ha dado el mejor resultado según el análisis de esos datos.
- Retención. El mismo patrón sirve para un análisis de la retención y deserción de colaboradores. Por ejemplo, aquellos trabajadores que fueron reclutados a partir de una determinada comunidad online abandonan la empresa al poco tiempo de ingresar. Esto puede significar que las características de los candidatos que interactúan en esa comunidad no sean las que mejor se alineen con los valores que se expresan en la cultura de la organización. Esto da como resultado una estrategia accionable: es necesario cambiar el modo de reclutamiento hacia otros ámbitos con perfil más afín.
- Employer branding. ¿Qué piensan y sienten los empleados acerca de la empresa? ¿Qué opinan de su salario, beneficios, del ambiente laboral? Las respuestas a estas preguntas pueden dar información valiosa sobre la percepción general de los empleados. Sin embargo, ¿qué pasa si esto se cruza con la performance de los colaboradores obtenida a través de criterios mensurables, evaluaciones de desempeño, actividad en la intranet corporativa, participación en programas de voluntariado y otras actividades? Obtendremos análisis concretos sobre cómo impacta la percepción de la marca empleadora en el desempeño de los empleados. Y a partir de allí se pueden reforzar los factores que potencian una performance superior.
El análisis de datos masivos necesita un equipo de expertos entrenado para establecer estos parámetros y para cruzar creativamente los datos que hagan surgir nuevas interpretaciones. Por esta razón, toda empresa que busque mejorar su marca empleadora en el futuro tiene en la tecnología y la analítica de Big Data una herramienta clave para competir por el mejor talento.