People Analytics: Qual o impacto no trabalho de Talent Acquisition?
Atualizado: 29 de nov. de 2022
Segundo uma pesquisa realizada pela Harvard Business Review, mais de 70% das empresas consideram a área de People Analytics prioridade para o negócio, mas, em contrapartida, uma outra pesquisa realizada pela Tata Consultancy Services mostrou que apenas 5% dos investimentos em big data vão para o RH.
A pergunta que fica é: será que estamos realmente usando os dados na área de Gente e Gestão?
O que é People Analytics?
People Analytics vai muito além de números, o grande objetivo é ajudar a entender melhor as pessoas que estão dentro do negócio e a partir disso, apoiar os times a tomarem decisões realmente estratégicas e assertivas.
People Analytics é algo relativamente novo, mas que já chega com muitos benefícios e impactos. Pode ser usado para melhorar a satisfação e o engajamento das pessoas colaboradoras, bem como o desempenho organizacional. A grande chave quando falamos de People Analytics são os times de Gente entenderem como usar os dados da melhor maneira e quais dados analisar. Simplificando, People Analytics é o uso de dados para melhor entender e prever o comportamento das pessoas.
People Analytics pode ser usado nos departamentos de negócios, RH e marketing. Por exemplo:
As empresas podem querer saber se há uma maneira de melhorar o engajamento das pessoa colaboradoras ou as taxas de retenção dentro da empresa;
O time de Gente pode procurar maneiras de prever melhor as pessoas colaboradoras que podem ter alta performance;
Os times de Employer Branding podem determinar quais tipos de vagas atraem determinado tipo de persona.
Como usar People Analytics?
Como já falamos aqui, People Analytics é a prática de coletar e analisar dados sobre pessoas colaboradoras. Esses dados podem ser usados para tomar as melhores decisões - decisões que melhoram o desempenho e aumentam a produtividade.
Você pode coletar dados sobre todos os aspectos do seu negócio: quem você está contratando, quanto tempo essas pessoas ficam na sua empresa, se estão satisfeitas com seu ambiente de trabalho, o que motiva a fazer o melhor trabalho todos os dias, também é possível acompanhar qual time tem mais probabilidade de alcançar suas metas e muito mais pode ser analisado.
Coletar essas informações pode parecer assustador no começo, mas não precisa ser! Há uma indústria inteira dedicada inteiramente a ajudar as empresas a entender os dados usando ferramentas, já podemos te indicar aqui o Data Studio, é super fácil de usar.

[fonte: McKinsey & Company]
Um artigo compartilhado pela McKinsey revela, através de um estudo com 12 líderes de People Analytics de grandes negócios, alguns pilares que fazem uma empresa ser excelente em People Analytics e que podem te ajudar a entender melhor os dados.
Gerenciamento de dados: Os times de Analytics são habilitados por fortes padrões de dados, engenharia e gerenciamento das informações, e as conversas com as 12 lideranças mostraram que quando falamos de People Analytics essa visão não deve ser diferente.
Recursos de engenharia de dados significativos e dedicados: Descobrimos que o maior diferencial de People Analytics é o nível de recursos dedicados de engenharia de dados disponíveis para impulsionar a criação de dados e o controle de qualidade.
Amplitude e profundidade das fontes de dados: Alguns times de People investiram pesadamente em uma base sólida de dados de Gente e Gestão, mas também têm maneiras avançadas de ir além dos sistemas centrais de RH para usar várias fontes internas de dados adicionais. A maneira mais direta pode ser vincular perfeitamente os dados de RH aos dados financeiros, embora as prioridades dos dados sejam diferentes dependendo do contexto organizacional.
Capacidade Analítica: Projetos avançados de análise de pessoas podem exigir tanto conhecimento técnico profundo quanto a capacidade de integrar e traduzir uma ampla gama de conhecimentos e informações. As melhores equipes estão construindo seu banco de talentos com amplitude e profundidade.
Função robusta de ciência de dados: Todos os time de People Analytics que entrevistamos investiram pesadamente na contratação de talentos em ciência de dados, embora suas abordagens sejam diferentes.
Modelos operacionais: Em um campo de rápido desenvolvimento, os times de People Analytics precisam gerar impacto em toda a organização e ficar à frente da curva para manter esse impacto no futuro. Os melhores times se alinham bem com as prioridades organizacionais, mantendo espaço para experimentação e inovação.
Inovação como regra: A expectativa é que os times de People Analytics possam ir além, não fazendo somente análises comuns.
Alinhamento com clientes e casos de uso organizacionais: Os times de People Analytics adotam abordagens diferentes para se organizar e se alinhar com diferentes clientes. O que é consistente, no entanto, é a presença de um mecanismo para obter uma compreensão profunda das prioridades de toda a empresa, bem como das necessidades específicas de clientes individuais. Esse mecanismo cria ciclos de feedback que permitem aprendizado contínuo e desenvolvimento iterativo e garante que os times de People Analytics trabalhem nos tópicos mais urgentes e de alto impacto.
Principais dados para ser mensurados na área de Talent Acquisition:
'Time to hire': As pessoas recrutadoras podem determinar o tempo de contratação calculando o tempo entre o momento em que uma pessoa entra no ATS e o momento em que recebe uma oferta. Os cálculos de tempo para contratar são métricas cruciais de TA que medem a eficiência do processo de recrutamento, incluindo inscrições, triagens e entrevistas.
Qualidade da contratação: A qualidade da contratação é uma das métricas mais importantes de TA. E isso porque, dependendo de como você calcula, a qualidade da contratação pode revelar muitos insights sobre o seu processo de recrutamento. Por exemplo, taxas de rotatividade, desempenho no trabalho, alinhamento à cultura, retenção e engajamento de pessoas colaboradoras.
Fonte de recrutamento: Você já se perguntou de onde vêm as pessoas que se aplicam para uma vaga? A eficiência do canal de atração pode facilitar e direcionar toda sua estratégia de sourcing. Por exemplo, você pode determinar se as pessoas candidatas vieram de eventos, Linkedin, meetups, hackathons, Instagram, entre outros canais.
Esses são apenas 3 exemplos de dados que podem ser metrificados, mas existem mais de 12 outros dados que podem ser analisados.
Aqui na Anywhere, todos os nossos clientes recebem uma atualização semanal dos principais dados relacionados a Talent Acquisition, o grande objetivo é compartilhar o nosso impacto através dos dados, dessa forma fica muito mais fácil entender os nossos resultados e criar estratégias. Se quiser levar o nível de maturidade dos dados do seu time para o outro nível, fale com uma de nossas Talent Advisors.
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