Empresas como Wal-Mart y Credit Suisse analizan
toda clase de datos para determinar cuáles trabajadores tienen más
probabilidad de irse
Por
Rachel Emma Silverman y Nikki Waller
lunes, 20
de abril de 2015 0:04 EDT
Otto
Steininger
Las
empresas quieren saber quién se dispone a renunciar.
Cuando la
rotación de empleados se convierte en un tema —y un gasto— en Estados Unidos,
empleadores como Wal-Mart
Stores Inc., WMT +0.02% Credit Suisse Group AG CS -1.81% y
Box Inc. analizan una amplia variedad de información para determinar quién
podría dejar su puesto.
La idea,
señalan personas que dirigen equipos de analítica, es darles a los gerentes una
alerta temprana para que puedan tomar medidas antes de que los empleados
abandonen el barco.
Las
compañías toman en cuenta decenas de factores, incluyendo tener un puesto
permanente, geografía, evaluaciones de desempeño, encuestas entre trabajadores,
patrones de comunicación e incluso tests de personalidad para identificar
“riesgos de fuga”, un término que a veces usan los departamentos de recursos
humanos para describir a las personas que podrían marcharse.
Los datos
suelen revelar un panorama complejo sobre lo que motiva a los trabajadores a
quedarse o a buscar un nuevo empleador.
En Box,
por ejemplo, el salario de un trabajador o la relación con su jefe importa
mucho menos que lo conectado que se siente el empleado con su equipo, según un
análisis de recursos humanos de la firma de analítica Culture Amp. En Credit
Suisse, el desempeño de los gerentes y el tamaño del equipo resultan ser
influencias sorprendentemente importantes, con un pico en renuncias entre
empleados que trabajan en equipos grandes con gerentes mal calificados.
La
empresa de software de recursos humanos Ultimate Software Group Inc. ULTI +0.33%
asigna a los empleados de sus clientes, y a los propios, cifras de “predictor
de retención” individual, similares a una calificación de crédito, para indicar
la probabilidad de que un trabajador se marche.
En
momentos en que el empleo mejora en EE.UU., las empresas se están centrando más
en retener trabajadores, en gran medida debido a que reemplazarlos es caro. El
costo medio del recambio para la mayoría de los empleos es de alrededor de 21%
del salario anual de un empleado, según el Centro para el Progreso
Estadounidense, un centro de estudios. Además, contratar un trabajador puede
costar, en promedio, alrededor de US$3.341, según la Sociedad de Administración
de Recursos Humanos.
William
Wolf, director global de contrataciones y desarrollo de personal de Credit
Suisse, afirma que una reducción de un punto en las tasas de renuncias no
buscadas le ahorra al banco suizo entre US$75 millones y US$100 millones al
año.
Ningún
dato individual predice si un empleado se quedará o buscará nuevos horizontes,
aunque muchos empleadores desearían que así fuera. Los científicos que trabajan
con datos crean modelos para predecir qué trabajadores podrían renunciar a una empresa
en el futuro cercano, combinando un rango de variables y poniendo a prueba las
predicciones con el tiempo. Hasta pueden refinar los cálculos según qué
variables son más predictivas para una empresa o un grupo de trabajadores.
“Una de
las cosas que la gente quiere saber es ese aspecto clave que está
correlacionado con la renuncia de una persona, pero nunca es tan sencillo”,
dice Thomas Daglis, científico de datos de Ultimate Software.
A los
empleadores quizás no les importe que algunos trabajadores puedan marcharse,
aunque las empresas hacen hincapié en que están usando los datos para encontrar
formas de mejorar la retención, no impulsar a los empleados a renunciar.
Más allá
de eso, los científicos de datos que estudian el tema afirman que han encontrado
algunas correlaciones significativas.
VoloMetrix
Inc., que analiza información de recursos humanos y datos anónimos de correo
electrónico de los empleados, descubrió que podía predecir el riesgo de fuga
hasta un año antes para empleados que pasaban menos tiempo interactuando con
ciertos colegas o asistiendo a eventos más allá de las reuniones obligatorias.
Igualmente, Ultimate Software descubrió una correlación entre los empleados de
un cliente que no usaban los beneficios médicos de la empresa y los que
renunciaban.
El gran
desafío para los empleadores es qué hacer, exactamente, con la información.
Algunos no están seguros de qué enfoque adoptar con los empleados que podrían
marcharse.
“Nuestra
meta es no decir nunca que el único motivo por el que vamos a hablarle al
empleado es que nos lo indicó un algoritmo”, reconoce John Callery, director de
analítica de personas en AOL Inc., AOL +1.23% que recientemente comenzó a trabajar
con la firma de analítica de fuerza laboral Visier Inc. en un programa para
ayudar a predecir las renuncias de forma individual. Callery señala que es
demasiado pronto para saber si las cifras de retención de AOL mejorarán, o
cuánto, ya que probar un modelo predictivo lleva al menos un año.
En los
últimos tres años, Credit Suisse ha estudiado qué sucede con los empleados a lo
largo del tiempo, incluyendo aumentos, ascensos y transiciones en la vida
personal del empleado, para predecir si elegirán quedarse o dejar el banco el
año siguiente. Cambiar de puestos hace que sea más probable que la gente se
quede, dice Wolf, quien supervisa el equipo de analítica del banco.
Hace un
año y medio, la firma lanzó un esfuerzo global para permitir que sus empleados
se postularan para cambios de empleo internos. Los reclutadores de Credit
Suisse ahora publican el 80% de los empleos vacantes. Unas 300 personas fueron
ascendidas a través del programa interno; según Wolf, muchos de los cuales se
hubieran marchado de no mediar esos ascensos.
Para
fomentar la cercanía entre los miembros de un equipo y ayudar a moderar las
renuncias, Box ha alentado a los gerentes a organizar más eventos sociales,
reconocer el trabajo en equipo y tener más reuniones para que altos líderes aconsejen
a empleados más nuevos. Como los empleados eran más propensos a renunciar si no
veían oportunidades claras para desarrollar su carrera en la empresa, han
buscado mejorar las posibilidades de los trabajadores individuales.
Las
empresas también están intentando predecir cuándo los empleados podrían dejar
su puesto, pero no necesariamente la empresa. Wal-Mart está intentando
determinar por adelantado qué empleados podrían ser ascendidos para poder
conseguir reemplazos más rápido. La compañía dice que asciende entre 160.000 y
170.000 personas al año. “Si podemos saber con tres meses de antelación (que un
puesto quedará vacante), podemos empezar a contratar y capacitar personal. No
es buenos que esos trabajos queden vacantes durante mucho tiempo”, dice Elpida
Ormanidou, vicepresidenta global de analítica de personas de la compañía.
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