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Analítica y RH: Factores que motivan la renuncia de los colaboradores
People analytics puede ayudar a los líderes de capital humano a posicionar y a fortalecer las iniciativas de personas sobre una línea estratégica que demuestre la conexión entre los colaboradores y el valor de su contribución hacia los resultados de la empresa.
Foto: Shutterstock
Una realidad, y un dolor en aumento recientemente en las organizaciones, es la de las tasas de rotación laboral que se viven en América Latina, en donde se cuenta con rangos promedios que van de 13 a 33% en países como Argentina, Paraguay, Perú, Ecuador, Brasil y México, según la Revista Internacional del Trabajo publicada por la Organización Internacional del Trabajo.
La rotación de personal es un dolor común para las empresas, movimiento que llega a representar un costo de hasta el 400% del salario del colaborador que deja la empresa, de acuerdo con un estudio de Deloitte. Buscar solucionar a esta situación a través de un enfoque analítico permite identificar y comprender mejor el problema, sobre todo establecer un plan de acción con base en los datos, focalizando y atacando las causas desde su raíz.
Hace unos años nos enfrentamos a este dolor en mi empresa. Se conformó un equipo dedicado a analizar e identificar los factores que estaban motivando la salida voluntaria de los empleados. En mi caso, fue en el área de Operaciones Logísticas en donde teníamos una rotación de personal del 38% en las posiciones de reparto.
El primer paso fue formular nuestra pregunta rectora del proyecto, y que nos ayudó y permitió comunicarle a nuestros patrocinadores y principales grupos de interés el avance y descubrimientos que se tenían del proyecto: ¿Cómo podemos reducir la rotación voluntaria del equipo de reparto?
En segundo lugar, el reto fue estimar el costo directo de la rotación partiendo de la información que se contaba en ese momento: costo del reclutamiento y costo del onboarding. Naturalmente esto nos dio un valor del impacto que podría tener nuestro proyecto e iniciar las conversaciones con los diversos actores involucrados en el proceso logístico para conocer sus hipótesis o creencias de por qué la gente decidía dejar la compañía. Tuve alrededor de ocho entrevistas entre líderes del área logística, responsables de capital humano y equipos comerciales para lograr captar las diversas perspectivas del problema y listar las diferentes fuentes de información y datos a recolectar para iniciar el análisis.
Un desafío, al que probablemente muchos se han enfrentado o nos hemos enfrentado, es disponer con la mayor cantidad de datos necesarios para debatir analíticamente cada una de las diversas hipótesis que se construyeron y que nos permitirán corroborar si son ciertas o no tienen un sustento basado en los datos. De las 40 hipótesis planteadas, y considerando los datos disponibles, fue posible trabajar con 15 de ellas; otras cinco más parcialmente fueron analizadas.
El resultado de este primer análisis nos trajo los primeros descubrimientos sobre los factores que tendían a motivar la salida de los colaboradores:
- Horas calle. Entre mayor el número de horas calle, el riesgo de salida se incrementaba un 20%.
- Entrenamiento operativo. A menor número de horas de entrenamiento operativo, el riesgo de salida se incrementaba un 15%.
- Distancia del trabajo. Para las personas que estuvieran a más de 30 kilómetros de distancia del centro de trabajo, el riesgo de salida se incrementaba un 25%.
La generación y selección de los principales insights analíticos permitieron co-crear un plan de acción en conjunto con los líderes de la operación y capital humano para definir una audiencia piloto y ejecutar las acciones del plan, monitoreando el progreso del indicador de rotación en ciertas localidades y con ello validar la causalidad y replicar las acciones de mejora en el resto de los centros.
Después de tres meses de llevar a cabo el plan acción en las audiencias piloto, logramos confirmar que dos de los tres principales factores identificados presentaban un vínculo directo con la salida del personal: horas calle y entrenamiento operativo. Esto nos permitió colaborar con el área funcional para optimizar el proceso de creación de rutas de reparto y con ello disminuir las horas calle de las personas, así como rediseñar el programa de entrenamiento operativo a fin de asegurar el aprendizaje y entendimiento de la operación de los nuevos ingresos, obteniendo al final del año una reducción del 10% en la rotación. Esto nos motivó a continuar iterando nuevos ciclos de análisis para seguir brindando mejores resultados, servicios y experiencias a nuestra gente.
Te pregunto: ¿Cuál será tu próxima iniciativa en capital humano soportada en un “lente” analítico? A continuación te dejo algunas ideas para comenzar e impulsar una cultura data-driven:
- Predecir quién va a renunciar
- Relacionar los ingresos de la tienda con el compromiso de la gente
- Comprobar la eficacia de la formación de los empleados
- Ocuparse del absentismo de los empleados
- Medición del compromiso de los empleados
- Escucha activa durante un proceso de cambio
- Flexibilizar los paquetes de compensaciones y beneficios
Como lo he dicho en esta serie de textos sobre people analytics, una cultura analítica sólida permitirá fortalecer la toma de decisiones en bien de las personas y las organizaciones.
