Por que as iniciativas de People Analytics falham?
People Analytics é a bola da vez nas rodas de conversa entre profissionais de RH. “O que você tem feito com People Analytics?” é uma pergunta comum entre pares de profissão e as respostas variam muito... O futuro das carreiras em Recursos Humanos está se redefinindo e boa parte deste futuro depende do tal People Analytics.
Mas ainda assim, estamos com um gap de cases e
aplicações bem sucedidas de People Analytics, pelo menos no Brasil. E acredito
que isso acontece por problemas nas alocações de recursos: o time certo precisa ser envolvido na hora certa.
Time Certo (para uma aplicação
bem-sucedida de People Analytics)
Trabalhar com iniciativas de Analytics não é um trabalho de uma única
pessoa, mas sim um esforço conjunto de alguns perfis muito específicos. Você
até pode reunir 2 perfis em uma única pessoa (de fato com o tempo e experiência
isso pode ocorrer), mas para executar um projeto completo de People Analytics,
você precisa de pelo menos 4 perfis:
Especialista em Gestão de Pessoas: pessoa que conhece o mundo de gestão de
pessoas, tem experiência e vivência no tema. Conhece os principais indicadores
e como estes são compostos e influenciados. Como usuário, conhece os sistemas
de RH e a qualidade da informação de cada dado, pois conhece bem a sua origem.
Pode ser um business partner experiente, um profissional sênior generalista que
tenha passados por várias posições de RH ou perfil similar.
Especialista em Dados: perfil
técnico que conhece profundamente as diversas bases de dados da empresa, sabe
onde buscar cada informação, cuidando para que o dado esteja correto e “limpo”.
Irá montar um “cubo de dados” que conterá todas as informações relevantes para
que os modelos matemáticos possam ser executados de maneira one-timer ou
contínua, dependendo da aplicação.
Especialista em Analytics: este
profissional conhece a fundo modelos estatísticos e suas aplicações. Com base
no desafio trazido pelos perfis A e D, irá definir o melhor modelo para
fornecer uma resposta adequada no tempo que o projeto precisa. Usualmente um
cientista de dados exerce este papel. Também determina como os dados podem ser
apresentados para visualização e traduz os resultados para que os perfis A e D
consigam entendê-los melhor, fazendo a ponte entre o mundo dos dados e o mundo
real.
Influenciador: tipicamente
um gestor com habilidade e autoridade para decidir e influenciar a organização
a tomar as ações recomendadas a partir da análise. Em parceria com o perfil A,
interpreta os resultados e tem insights únicos e valiosos. Sabe gerenciar a
mudança e criar as parcerias internas certas para que a iniciativa se torne uma
ação de fato.
Hora Certa (para uma aplicação
bem-sucedida de People Analytics)
Um projeto de People Analytics pode ter
várias idas e vindas, pois como qualquer projeto de Analytics o princípio da
experimentação e testes (similar a um processo científico de pesquisa) é o que
prevalece. Via de regra, as etapas de um projeto de Analytics seguirão passos
similares a estes:
1. Formular a pergunta certa
2. Identificar o método certo que respondem à
pergunta
3. Encontrar ou gerar os dados que
podem responder à pergunta
4. Analisar efetivamente os dados, aplicando os métodos mais adequados
5.
Desenvolver insights com base nas análises
6. Criar
e implementar ações com base nos insights
7. Mensurar os resultados para saber se as ações
foram efetivas
Time Certo, na hora Certa
Combinando os perfis e os passos mencionados nas seções anteriores,
temos uma descoberta muito interessante: projetos de People Analytics precisam
dos 4 perfis para serem bem-sucedidos e estes perfis possuem contribuições
únicas e valiosas, nos momentos certos, mas não precisam atuar simultaneamente
em todas as etapas do projeto. Se tirarmos um deles, o projeto irá falhar. .
