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¿Cómo disminuir el absentismo laboral a través de People Analytics?

Analizamos cómo este método de investigación basado en datos puede ayudar a las empresas en la gestión de personas en cuestiones tan diversas como el absentismo laboral, el talento o la productividad.

El análisis de datos para la toma de decisiones es una herramienta fundamental en los distintos departamentos de las compañías. Cualquier medida empresarial requiere de un análisis previo y exhaustivo que permita, mediante la información que arrojan los datos, saber que está pasando en cada momento, por qué ocurre y qué podemos prever para el futuro. Es clave en marketing, en finanzas y, también, en recursos humanos. En este último caso, tenemos que hablar de People Analytics.

Es el análisis centrado en la gestión de personas, una herramienta enormemente valiosa para tomar las mejores decisiones en ámbitos que afecten a los empleados. Porque el capital humano es la mayor riqueza de cualquier empresa. Al igual que las compañías trabajan para conocer a sus clientes, deben hacer lo mismo con sus empleados.

Como explica Yolanda Gutiérrez, directora del Programa en People Analytics & HR Analytics de UNIR y socia del despacho Eversheds Sutherland, “los modelos de People Analytics nos permiten tomar decisiones respecto a la gestión de personas basadas en el análisis minucioso de los datos, construyendo cuadros de mando que van más allá de los indicadores o KPI que tradicionalmente se venían utilizando”.

Reducir el absentismo laboral

Todos estos datos posibilitan conocer mejor a los empleados, ver las necesidades que tienen, encontrar ámbitos de mejora o analizar las causas de un problema. Con People Analytics podemos aumentar la confianza del trabajador en la organización o situarle en el puesto en el que pueda aportar mayor valor a la compañía. También permite evaluar cuestiones como los procesos de atracción, selección y retención del talento; así como la productividad o el absentismo laboral.

equipo

En el caso de este último, tal y como explica Gutiérrez, “contamos con el comúnmente utilizado ‘ratio de absentismo’. Pero esta cifra nos da un indicador general sobre el nivel de absentismo de la empresa, sin aportar un valor añadido”, señala. En concreto, esta fórmula solo aporta el porcentaje entre el número de horas de ausencia de los empleados y el número total de horas que se trabaja en una empresa.

Para encontrar un plus de información que nos ayude a entender qué está pasando es imprescindible recurrir a los análisis de People Analytics. Como subraya la profesora de UNIR, “gracias a ellos, podemos construir modelos para conocer las causas por las que se está produciendo un nivel determinado de absentismo o identificar las características que tienen en común las personas con mayor grado de absentismo”.

La importancia de contar con los datos correctos

Con esta herramienta, se disponen de muchos datos que, al ser analizados, permiten entender el origen de lo que está ocurriendo. Quizá haya un mal clima laboral, una incorrecta gestión o falte motivación.

Encontrar la causa ayuda a definir planes de acción más ajustados a la realidad, que tengan un alto impacto para alcanzar el objetivo de reducir el absentismo. La directora del programa de UNIR añade que “la clave de cualquier modelo de People Analytics, y en concreto de los modelos para estudiar el absentismo, es disponer de los datos adecuados. Solo contando con grandes volúmenes de información con alto grado de calidad y fiabilidad, se pueden obtener modelos fiables”.

Como explica, “es clave entender lo que está pasando y las consecuencias que están teniendo las políticas de la empresa en materia de recursos humanos, para adaptarlas y mejorarlas para conseguir los resultados esperados”.

Perfiles especializados

Para ello, es esencial entender los datos con los que contamos y analizarlos correctamente, obteniendo así unas conclusiones adecuadas. De ahí, la necesidad de perfiles profesionales formados para implementar estos modelos. Gutiérrez indica tres:

  • Experto en RRHH. Para el diseño e implantación de políticas de recursos humanos.
  • Data scientist. Responsable de la gestión de bases de datos y el procesamiento de información.
  • Data analyst. Gestor del análisis de información y la obtención de conclusiones.

Precisamente, según la Guía Salarial de Hays 2022, entre los perfiles más solicitados en recursos humanos se encuentra el de HR Analytics. Las compañías necesitan conocer a sus empleados para responder a preguntas como: ¿quién es el mejor candidato interno o externo ante una vacante?, ¿cómo atraer el mejor talento?, ¿quién va a dejar la empresa? o ¿cómo fidelizar perfiles tecnológicos propensos a cambios?

Obtener las competencias adecuadas para afrontar cuestiones como estas y contar con las habilidades para la toma de decisiones basadas en datos, resultan fundamentales en el desarrollo profesional en el sector. Titulaciones como el Programa en People Analytics & HR Analytics de UNIR, ofrecen una completa formación para especializarte en este ámbito.

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