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¿Qué es workforce analytics y qué ventajas aporta a la empresa?

El workforce analytics optimiza la gestión de los recursos humanos al  proporcionar datos valiosos sobre desempeño y productividad, mejorando la toma de decisiones estratégicas y el éxito organizacional.

El workforce analytics optimiza la gestión de los recursos humanos
Ejecutivos utilizando workforce analytics.

El capital humano de una empresa es uno de sus activos más valiosos, inclusive en una época marcada por la automatización, la inteligencia artificial (IA) y el big data. Por eso, es clave conocer, recopilar e interpretar los datos relacionados con la fuerza laboral, con modelos analíticos como el workforce analytics o análisis de la fuerza laboral.

Este modelo analítico es una mezcla de software y metodología que usa modelos estadísticos e información relacionada con los empleados para ayudar a optimizar la gestión del departamento de Recursos Humanos. A través de la recogida, administración, procesamiento e interpretación de estos datos se busca entender mejor las claves que afectan el desempeño y la toma de decisiones dentro de una empresa, pudiendo compararse estos datos internos con otros.

Anteriormente, la recogida de datos se fundamentaba en encuestas y otras evaluaciones cualitativas. A medida que los departamentos de recursos humanos (RR. HH.) buscaron obtener una mayor comprensión de las necesidades de los trabajadores, se empezó a incluir en las organizaciones el workforce analytics como un recurso para alcanzar este objetivo, mejorando así su compromiso.

Programa Executive en People Analytics & HR Analytics

Workforce analytics vs. People analytics vs. HR analytics

Antes de avanzar y profundizar en workforce analytics es necesario hacer una puntualización, puesto que tanto people analytics como HR analytics y workforce analytics suelen confundirse, pero tienen ligeras variaciones.

  • People analytics. Aplicable a cualquier persona, tanto interna como externa a la empresa. Por ejemplo, los clientes.
  • HR analytics. Se orienta en las métricas administradas exclusivamente por RR. HH., como gastos de formación por trabajador, costo de contratación, etc.

Ambas metodologías permiten a las empresas mejorar la toma de decisiones —al aplicar diversas técnicas como el big data— sobre datos relativos al comportamiento, relaciones entre trabajadores y sus propias fortalezas y debilidades. Por eso, perfiles formados en estas metodologías son muy valorados. En este sentido, UNIR ofrece el Curso de HR Analytics y People Analytics online.

El workforce analytics, a diferencia del people analytics y el HR analytics, hace referencia a los empleados, tanto internos como externos (freelancers, consultores…).

Concepto de workforce analytics

Beneficios del workforce analytics

Cada vez más empresas entienden que el uso adecuado de la analítica puede ayudar a sus equipos de RR. HH. a ser más eficaces para encontrar e incorporar talento y estar más en sintonía con ellos. Además de esto, hay otras ventajas de usar workforce analytics como:

  • Establecer contacto y hacer seguimiento de los empleados para fomentar un diálogo, en tiempo real, de sus experiencias (semanales, mensuales, trimestrales…) las cuales pueden calificar.
  • Evaluar, en base a los datos, posibles mejoras en el ámbito laboral y descubrir otras formas de automatizar tareas cotidianas.
  • Comparar las diferentes áreas y entender los elementos que les afectan con el fin de descifrar una solución.
  • Tomar decisiones más analizadas, rápidas y desenvolver mejores prácticas para obtener departamentos con una fuerza laboral optimizada.
  • Incrementar la satisfacción y experiencia de los trabajadores, lo que se traduce en una mayor retención.
  • Proponer capacitaciones a medida, en base a necesidades de mejora, y medir el aprendizaje real de los programas de capacitación.
  • Determinar qué perfil podrá requerir, en un futuro, una empresa para hacer crecer su negocio.
  • Saber si hay trabajadores que pasan por dificultades, hay riesgo de fuga de talento o están marcando negativamente al resto del equipo.
  • Medir el nivel de satisfacción de los empleados.
  • Disminuir costes por absentismo y rotación.

Ejemplos de uso de workforce analytics

El análisis de la fuerza laboral es cada vez más común en muchas empresas para tomar decisiones basadas en datos relacionados con su personal. Por esto, existen grandes empresas que se benefician de la aplicación de estos modelos analíticos como:

  • Netflix. Esta empresa emplea el workforce analytics para ajustar las recomendaciones y el catálogo de contenido para los usuarios finales a través del análisis de los datos de visualización y el comportamiento de sus trabajadores.
  • Accenture. Esta consultora y empresa de servicios profesionales usa el análisis de la fuerza laboral para que sus clientes puedan optimizar la gestión de su personal.
  • Walmart. Utilizan este sistema analítico para el manejo de su amplia fuerza laboral, distribuida en gran cantidad de tiendas y centros de distribución. Estudian datos vinculados con temas relacionados con la organización del personal como el establecimiento de turnos, la productividad y la satisfacción laboral para la toma de decisiones.
  • Google. Google también usa workforce analytics para optimizar sus procesos de selección, estudiando el desempeño y satisfacción de sus empleados.
  • Amazon. Lo emplea para analizar la satisfacción de sus empleados y validar el éxito de sus acciones de formación, entre otros, y optimizar la eficiencia operativa.
  • Ford. La empresa automotriz usa el análisis de la fuerza laboral para administrar a sus empleados en la fabricación de vehículos, examinando datos como su productividad y la seguridad en el puesto de trabajo.

El workforce analytics puede jugar un papel clave en las organizaciones a la hora de tomar decisiones informadas y mejorar la gestión de su personal. Este modelo es especialmente valioso cuando las empresas deben enfrentarse a cambios (fusiones, adquisiciones…) o eventos inesperados como la COVID-19 o la guerra en Ucrania, ya que gracias a esta herramienta analítica es posible comprender qué funciona y qué no, y hacer ajustes con rapidez.

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