El algoritmo del Employee Engagement

Management

Uno de los mayores quebraderos de cabeza de cualquier organización es, sin duda, dotarse de los mejores profesionales del mercado. Esto significa no sólo encontrar el talento adecuado sino, también, retener a los empleados más sobresalientes y potencialmente más cotizados por nuestra competencia.

Sólo en Estados Unidos, se calcula que el coste de reemplazar a un trabajador supera el 20% del salario de esa persona –y en algunos casos, hasta el 100%–, mientras que en países como Alemania, tres de cada diez empleadores cifra en más de 50.000 euros el impacto económico de una mala contratación. Por eso, la preocupación de las empresas por conservar sus ‘joyas de la corona’ es hoy hasta un 28% superior a la expresada hace sólo seis años.

Conscientes del problema, algunas de las proveedoras mundiales de software para servicios de Recursos Humanos, como ADP, Cangrade, Ceridian, ClearFit, Comerstone, Jobscience, Knack, Lumesse, Mercers, Silkroad, SumTotal o Workday, han desarrollado recientemente soluciones que combinan dos de los conceptos sociotecnológicos más de moda: Big Data y Employee Engagement.

En esencia, su objetivo es ayudar a las compañías preocupadas por el talento a responder preguntas del tipo: ¿qué potenciales candidatos poseen los valores de la organización? ¿Qué atributos comparten nuestros mejores equipos? ¿Quiénes son los verdaderos líderes e influyentes internos? ¿Qué palancas hacen que nuestros compañeros se sientan más felices y reconfortados en el trabajo?

La ciencia de los grandes datos o, mejor dicho, el Smart Data, trata para ello de identificar patrones de comportamiento, establecer correlaciones y desarrollar modelos predictivos a partir de grupos de datos preesixtentes que permitan afrontar mejor cuestiones como la rotación, la productividad, la diversidad o el compromiso de nuestra plantilla. Pretende, básicamente, ampliar la inteligencia analítica de la empresa allí donde la única baza disponible hasta la fecha es un rígido esquema de competencias y una tabla de gratificaciones que ya sólo motiva a los empleados menos creativos.

No es un tema baladí: la vinculación con los colaboradores internos, como siempre decimos en Territorio creativo, es algo más que un motor de creatividad, innovación y negocio. Es la razón que nos inspira a ser lo que somos, a buscar una cultura de trabajo más inclusiva y a rodearnos siempre de las mejores personas.

 

Qué ventajas aporta el Smart Data a nuestra cultura organizativa

La principal ventaja del Big Data es que, además de la visión histórica que ofrece la analítica convencional –donde sólo el 6% de los departamentos de Recursos Humanos se considera ‘excelente‘–, nos dota de inteligencia predictiva y nos permite optimizar costes en cualquiera de estas áreas.

  1. Detección de tendencias en el mercado laboral. ¿Qué tipo de perfiles están demandando otras organizaciones similares a la nuestra? ¿Qué es lo que diferencia a un candidato ‘millennial’ de un profesional de la generación precedente? ¿Por qué casi la mitad de los empleadores entrevistados por CareerBuilder en 2013 tenía pensado contratar a personas sin experiencia previa en su sector para formarlos ellos directamente?
  2. Definición de competencias. ¿Quiénes ofrecen mejor rendimiento en nuestra empresa y qué los hace destacar? ¿Su formación académica, su edad, su experiencia profesional previa? Los datos asociados a indicadores de rendimiento pueden ayudarnos a identificar qué aspectos debemos cuidar del resto de empleados y prever cómo funcionaran posibles candidatos que reúnan esas características.
  3. Identifcación de comportamientos clave. Hablamos de habilidades personales que, con independencia de la formación o la trayectoria profesional previa, hacen que algunos de nuestros colaboradores resuelvan mejor los conflictos, saquen adelante sus ideas o inspiren a sus equipos. Empresas como el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), en el que participa, entre otros agentes, la Universidad Autónoma de Madrid, han desarrollado soluciones que permiten evaluar el grado de colaboración, cohesión y socialización interna de la plantilla. Sin duda, aquí es donde se decide buena parte del encaje de las personas en la cultura de una organización.
  4. Resolución de ineficiencias organizativas. ¿Cuánto tiempo efectivo se dedica a tareas colaborativas y de innovación que aumentan la satisfacción de nuestra plantilla? ¿Cómo pueden los equipos determinar qué reuniones requieren una presencia más activa que otras? ¿Qué actividades encajan mejor con cada persona? ¿Cómo podemos representar gráficamente los indicadores internos para estimular la transparencia y detectar puntos de mejora, como propone la compañía SmartDrive?
  5. Desarrollo de incentivos. ¿Qué es lo que esperan nuestros empleados? ¿Qué es lo que, frente a un oferta aparentemente más fuerte de otra compañía, los hace seguir con nosotros? ¿Dinero, responsabilidad, autonomía, beneficios sociales? Este aspecto será determinante para conocer qué tipo de incentivos o recompensas debemos programar y cuánto dinero nos costará hacerlo. Según la consultora Towers Watson, un 33% de las empresas utiliza ya las encuestas internas de sus empleados para calcular, por ejemplo, su capacidad de retención. O, como Google, para medir cuánto talento es capaz de retener un programa gratuito de masajes y de comidas gourmet.

Un 65% de profesionales de Recursos Humanos entrevistados por SilkRoad reconoce que la falta de integración entre su actividad diaria y los sistemas automatizados de la compañía generan una pérdida crítica de inteligencia competitiva. Solucionar ese problema requiere no sólo de tecnología sino, ante todo, de voluntad y decisión para afrontar un plan de transformación en esta área.

Tres son los consejos básicos que, a tal fin, debe tener en cuenta toda compañía:

  1. Empezar con el problema que quiere resolverse antes que acumular información. Lo importante es entender qué queremos solucionar y qué factores propios de nuestra organización incentivan o desincentivan, por ejemplo, la retención del talento. De lo contrario, corremos el riesgo de perdernos entre millones de datos.
  2. Limpiar, ordenar y clarificar la información. El 80% del trabajo de un buen proyecto Big Data consiste en descartar datos duplicados, inservibles o irrelevantes. ¿Cuáles de ellos realmente nos dicen si nuestra tasa de rotación es más alta o más negativa?
  3. Rodearse de buenos analistas. No necesariamente tienen que ser científicos o informáticos. Lo valioso es que tengan dominio estadístico y tengan, a su vez, el suficiente bagaje sociológico y cultural para leer e interpretar adecuadamente los datos.

Hacer ‘ciencia de los datos’ al servicio del Employee Engagement no consiste, sin más, en recabar datos en bruto. Menos, aún, se trata de coleccionar información que jamás utilizaremos. Es comprender qué aprendizajes hay más allá de esos datos o cómo combinarlos con el conocimiento cualitativo que nos aporta el día a día en la organización. Es, sobre todo, saber bien qué preguntas debemos hacernos para obtener las mejores respuestas. La primera de ellas, la que habrá de movilizar buena parte de nuestro engagement, quiénes somos y por qué hacemos lo que hacemos.

Y es ahí, sin duda, donde las personas siempre tienen la última palabra.

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