Sus empleados pueden estar planeando dejar la compañía este año y, lo que es peor, sus mejores talentos pueden estar entre ellos. Ya cubrimos La investigación de CareerBuilder que muestra esta tendencia. En la encuesta, 3.008 trabajadores estadounidenses fueron entrevistados y, de estos, el 21% piensa dejar el trabajo. Entre las razones, no ganan tanto como les gustaría y no se sienten valorados.
Para aquellos que están satisfechos y no quieren cambiar de trabajo, al 54% le gustan los compañeros de trabajo y la mitad del equilibrio logrado entre el trabajo y la vida personal. Otros están satisfechos con los beneficios y felices con lo que reciben. El año anterior, otra encuesta de CareerBuilder reveló que el título, el puesto o el trabajo no son importantes para obtenerlo o no. La información sobre esta investigación es en este articulo.
Según la vicepresidenta de recursos humanos de CareerBuilder, Rosemary Haefner, los empleados quieren “ser bien compensados; quieren ser desafiados; querer contribuir a algo significativo; y quieren tener un buen equilibrio entre la vida y el trabajo ", dijo.
El departamento de Recursos Humanos puede administrar una variedad de programas de incentivos, carreras profesionales, bonos y también puede confiar en algo más preciso: la información de Big Data.
Es con ellos que puede aprovechar los datos de los empleados para mejorar el rendimiento operativo. Con Predictive Analytics, puede comprender los motores de rendimiento y retención mediante el uso de estadísticas para decidir a quién contratar, analizar si el pago se correlaciona con el rendimiento, etc.
Según la encuesta "Análisis de talento de alto impacto“Desde Deloitte, las compañías que usan Big Data tienen retornos bursátiles 30% más altos que S & P500. Tienen el doble de probabilidades de proporcionar soluciones de reclutamiento de alto impacto y sus líderes son 2.5 veces más saludables. Los profesionales de recursos humanos tienen cuatro veces más probabilidades de ser respetados por los colegas de negocios por tomar decisiones basadas en datos.
La investigación muestra además que el análisis de talento es mucho más que herramientas de big data y estadísticas. Las empresas también han estado invirtiendo en relaciones con los equipos de finanzas, análisis operativo, comunicación y diseño, así como en la capacidad de consultoría de negocios para enfocarse en los temas correctos.
La mayoría de los profesionales de recursos humanos que respondieron a la encuesta dijeron que los estadísticos son fáciles de encontrar, pero les resulta difícil encontrar gerentes de proyectos que combinen "datos" y "negocios", y aquellas personas que traducen grandes datos en un solo programa. o solución que impulsa el cambio empresarial.
Uno de los mayores desafíos de la analítica de big data en las empresas es cambiar el comportamiento de los profesionales una vez que se presentan los datos, ya que la mayoría de los gerentes tienen su forma de trabajar y años de experiencia que los alejan de los datos científicos que se muestran.
Pagar a las personas para aumentar el rendimiento
Uno de los ejemplos de la investigación es muy interesante y puede responder a lo que propusimos en el título. Una de las empresas encuestadas estudió la rotación y retención de empleados en función de los aumentos salariales. Solían pagar a los mejores artistas por grado, con el primero ganando más, el segundo un poco menos y así sucesivamente.
Pero la investigación ha demostrado que este sistema es un error. La encuesta reveló que los empleados de grado 2 o 3 se quedarían con la empresa incluso si ganaran menos del 91% del aumento promedio de los profesionales de la categoría. Es decir, se está pagando de más a la gente. Por otro lado, los que están en la cima abandonarían la compañía a menos que recibieran del 115% al 120% del aumento salarial promedio, lo que demuestra que el dinero de la nómina debería venir aquí.
Esto puede parecer una solución audaz, pero es lo que revelaron los datos a la empresa en cuestión. La solución para cada empresa variará según su modelo de negocio, rendimiento, etc. Después de todo, son sus datos privados los que deben considerarse. Pero este es el futuro para aquellos que desean el mejor rendimiento.
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