RR.HH. ¿Por qué Debemos ser Destructores de Mitos Corporativos?

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Les compartimos una interesante estudio de SAP, que nos aporta luz a los principales mitos de RR.HH. en base al uso de su herramienta de People Analytic, para que tengamos en cuenta que las decisiones no solo se toman en base a nuestra experiencia e instinto.

El problema es que cada organización es única en formas que a menudo no se aprecian. Cada negocio tiene su propia cultura, fortalezas y debilidades, contexto geográfico e impactos, dinámicas internas y comunitarias, y más que influyen en lo que funciona, y lo que no, desde una perspectiva de recursos humanos. Igualmente importante, las organizaciones evolucionan continuamente, por lo que las estrategias y acciones que funcionaron ayer pueden no funcionar en el futuro.

El gran “y qué”: cuando los profesionales de RR.HH. toman sus decisiones basándose únicamente en su formación y experiencia, incluso cuando están atemperadas por las recomendaciones de otros, puede generar resultados no deseados. Las experiencias y suposiciones deben probarse dentro del contexto actual en cada negocio único utilizando análisis de personas.

Me gusta pensar en este proceso de prueba como una “ruptura de mitos”, que fue popularizado por el amado de un programa que lleva un nombre similar. En el mundo de los recursos humanos, esto significa utilizar modelos de datos reales de empleados y organizaciones para probar suposiciones e instintos. Los resultados a menudo son sorprendentes y conducen a decisiones diferentes y mejores resultados para los empleados y la empresa.

Si esto parece mucho trabajo, no lo es. Por ejemplo, SuccessFactors Workforce Analytics es increíblemente intuitiva que casi cualquier persona en RR.HH. puede utilizarla, sin necesidad de formación ni experiencia en análisis. Además, incluye más de 2000 métricas de predefinidas para ayudar a enfocarse en las métricas que más importan, las “100 preguntas críticas de análisis de personas que parten de la idea: ¿Qué tan bien conoce realmente a su fuerza laboral?”

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Para comprender el poder de la analítica de personas y por qué romper los mitos es más importante que nunca, les compartimos algunos hallazgos descubiertos por clientes de SAP, en base a suposiciones ampliamente aceptadas y nociones preconcebidas dentro del departamento de área de gestión de personas datos comerciales reales. A continuación, presentamos seis ejemplos.

1. Supuesto: la mejor fuente de nuevas contrataciones son sus empleados actuales a través de referencias de empleados

Cuando miramos los datos de nuestros clientes, este no era necesariamente el caso. Las mejores referencias provienen únicamente de los mejores; las personas derivadas de los artistas promedio no se convirtieron típicamente en los mejores y se volvieron al doble de la tasa típica.

2. Supuesto: el tiempo de viaje es un factor clave de rotación

Esta suposición resultó ser cierta. Los datos mostraron que para la mayoria de empresas, el volumen se salidas se correlaciona con el tiempo de viaje, el costo del mismo y la ubicación geográfica, pero no directamente con la distancia. Con nuestra herramienta, las empresa pudieron filtrar varias variables e identificar los impulsores reales de la rotación en lo que respecta a los desplazamientos.

3. Supuesto: Los premios de equidad de los empleados de cualquier tamaño aumentan la retención

Para la mayoría de nuestros clientes, esto resultó ser cierto. Dar a los empleados equidad en el negocio a través de acciones, por ejemplo, estaba altamente correlacionado con la retención de empleados.

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4. Supuesto: la experiencia en la industria es un factor clave para el éxito de los vendedores

Esta suposición de larga data no resultó ser cierta. En algunos puestos estudiados, los vendedores con poca o ninguna experiencia en ventas en su industria superaron a los vendedores experimentados. Esto liberó a los gerentes de recursos humanos y de contratación para centrarse en un nuevo conjunto de candidatos para puestos de ventas y aumentar la probabilidad de tener empleados de alto rendimiento.

5. Supuesto: la experiencia laboral previa puede ser una indicación del desempeño futuro y la permanencia esperada de un candidato

Esta es una suposición lógica y común que no resultó ser cierta para nuestros clientes. Los usuarios de nuestra herramienta de Analytics reveló, que la experiencia laboral previa no es un indicador de desempeño futuro o incluso de permanencia.

6. Supuesto: cuanto más tiempo esté una persona en la empresa, mejor será su desempeño.

Nuevamente, esta es una suposición lógica y común, ya que los empleados tienden a conocer mejor su trabajo con el tiempo. Pero para la mayoría de nuestros usuarios, esto no es cierto. Los análisis mostraron que los Millennials alcanzan el máximo rendimiento al cabo de un año en un puesto; después de eso, el aburrimiento comienza y están listos para cambiar de trabajo y aprender algo nuevo.

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Para los trabajadores mayores, como los Baby Boomers, alcanzan el máximo rendimiento a los tres años en un puesto. Es así que RR.HH. pudo utilizar estos conocimientos basados ​​en datos para ayudar a crear un programa de trabajo en evolución para los Millennials y Baby Boomers que sincronizaba los cambios de trabajo en sus respectivos períodos de rendimiento máximo.

Es importante tener en cuenta que estos resultados de análisis son exclusivos de los usuarios de nuestra herramienta de SuccessFactors Workforce Analytics. De hecho es posibles que otras empresas de la misma industria u otra ubicación geográfica puede descubrir hallazgos muy diferentes, lo que a su vez daría lugar a decisiones muy distintas por parte de los profesionales de recursos humanos. Toda empresa necesita comprender sus propios datos relacionados con las personas mediante el análisis de personas.

¿Alguno de estos hallazgos lo sorprendió y desafió sus suposiciones y experiencia? ¿Qué tipo de suposiciones y nociones preconcebidas, muchas basadas en la lógica y la experiencia pasada, podría estar aportando a su proceso de toma de decisiones? Los animamos a convertirse en un destructor de mitos de RR.HH.

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