Como a RD Station diminuiu o turnover e passou a medir a satisfação dos funcionários com People Analytics

Em diversos setores da economia, a análise de dados conquista cada vez mais relevância, transformando quase tudo o que se sabia e praticava na administração dos negócios, nos relacionamentos entre empresas, clientes e fornecedores e na gestão de pessoas. 

Reunir informações e explorá-las por meio de diferentes técnicas e tecnologias permite que se faça análises preditivas, que orientam as tomadas de decisões a partir de resultados e tendências. 

A RD Station, responsável pela plataforma de automação de marketing e vendas líder no Brasil, começou a explorar as possibilidades do People Analytics há pouco mais de 6 anos, e já vê os bons resultados na prática: projetos e ações mais assertivos e eficientes geram valor para a companhia e ajudam a aumentar a satisfação dos colaboradores. Na prática, o People Analytics é a análise de dados voltada para a tomada de decisões relacionadas ao RH.

Para entender mais sobre esta experiência, o blog da Flash bateu um papo com Zenir Mittmann, especialista de People Analytics da RD Station, que explica como funciona a cultura analítica em Recursos Humanos e apresenta as vantagens e benefícios dela para as companhias, líderes e trabalhadores. 

Mittmann, como você define o People Analytics?

Zenir Mittmann: Eu gosto de definir o People Analytics como uma maneira sistemática e crítica de se abordar os problemas de gestão de pessoas nas empresas. A gente olha para as dúvidas de gestão e tenta respondê-las da maneira mais científica possível, dadas as limitações do ambiente corporativo. Trata-se de uma atividade que tem uma parte teórica, que engloba a leitura de artigos sobre o assunto, e uma parte prática, empírica, em que a gente busca pistas e evidências de tudo o que está acontecendo, dentro e fora da organização. 

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E onde o People Analytics faz mais diferença hoje?

Mittmann: O principal papel do People Analytics é ajudar o negócio em questões fundamentais ligadas às tomadas de decisões. Ele permite a identificação dos problemas e de suas causas, e dá direcionamento para a resolução. Uma boa gestão dos dados contribui para a elaboração de estratégias mais assertivas, e isso é muito relevante para os negócios. A gente atua como mediador em diversos momentos, e com o uso de dados, análises e interpretações, ajudamos na visualização dos cenários futuros possíveis. 

E quais os resultados práticos para o negócio? 

Mittmann: Com esse trabalho, é possível reduzir custos, devido a otimização de processos, ter uma diminuição do turnover, e a implementação de ações para melhorar a produtividade das equipes. Especificamente para o RH, há vantagens na atração de talentos e contratações, na avaliação dos treinamentos propostos e na identificação de falhas em políticas internas, como as de diversidade. 

E na RD Station, quais resultados vocês já tiveram com o uso da ferramenta? 

Mittmann: O que eu vejo como o verdadeiro resultado é poder ajudar quando a gente é procurado, quando há dúvidas sobre gestão de pessoas. Por exemplo, quando existem opiniões diferentes para resolver uma mesma situação e é preciso escolher aquela que tem mais chances de sucesso, os dados contribuem muito. Também já fizemos um estudo sobre o desempenho dos funcionários de um departamento da companhia. Com ele, aprendemos que ter uma rotina bem estabelecida é um dos fatores que tornam as pessoas mais produtivas. Mas, para mim, o maior resultado é ter o engajamento das diferentes áreas nas ações de gestão de pessoas. Com isso, podemos atender às diversas demandas e colaborar para que sejam tomadas as melhores decisões em cada cenário. Ao longo do tempo, conseguimos mostrar a relevância de métricas como eNPS (Employee Net Promoter Score), que mede o grau de satisfação e ajuda a avaliar o comportamento e o desempenho dos funcionários.  

E com relação a turnover e satisfação dos funcionários, consegue compartilhar exemplos de como o People Analytics ajuda a RD Station? 

Mittmann: A partir das análises de BI (Business Intelligence), a gente pode identificar se nosso turnover cresceu e se está muito alto. Já tivemos momentos de turnover mais elevado e fomos em busca de respostas, estudamos muito para descobrir o que poderia estar motivando esse movimento. 

Internamente, as áreas tinham hipóteses específicas, então resolvemos testá-las. Algumas foram confirmadas, outras, não. A partir dessas conclusões, fizemos um plano de ação que conseguiu diminuir a rotatividade consideravelmente.

Medimos também a segurança psicológica, a percepção da carga de trabalho e vários aspectos relacionados às lideranças, cruzamos esses dados entre si e com outras informações, e conseguimos encontrar fragilidades antes que virem problemas. Essas métricas acabam sendo usadas com várias finalidades e são fontes para a definição ou mudança de algumas práticas: as áreas conseguem fazer planejamentos de ações para melhorar o eNPS psicológico, para a retenção dos melhores talentos etc.

E quanto aos processos de recrutamento?

Mittmann: A aquisição de talentos tem algumas etapas, para as quais conseguimos estabelecer certas réguas de flags [sinais que podem revelar características e potencialidades], a partir de processos anteriores, ou mesmo pelos perfis dos funcionários que trabalham na empresa, principalmente das pessoas que estão em evidência naquele momento. Assim, podemos identificar o candidato que tem uma determinada flag, que é considerada importante para tal área, e isso pode ser confirmado em outras etapas de seleção.

Voltando um pouco, como foi o processo de implementação da ferramenta na empresa? 

Mittmann: Na RD, valorizamos muito os dados, esse é um valor muito forte na empresa. Então, isso já fazia parte do dia a dia das pessoas que trabalham no RH mesmo antes de eu chegar. Elas já olhavam para as métricas de talent aquisition [indicadores que ajudam a medir a eficiência das contratações e a avaliar as estratégias de recrutamento]. 

Procuravam entender as taxas de conversão entre cada etapa da seleção e fazer uma previsão de quantas vagas seriam fechadas em um determinado período, para fazer o plano de ação para o recrutamento e desenvolvimento dos funcionários. Isso começou a ser acompanhado com frequência, e logo começaram a observar o eNPS para terem alguma medida de satisfação / engajamento dos funcionários. 

Esse foi o início, já tinha essa tendência de olhar os processos de uma maneira mais crítica, com indicadores, que aos poucos foi consolidando uma área de People Analytics. Claro que a gente precisou provar que era relevante, mostrar que tinha espaço e conquistar esse espaço, não foi assim tão fácil, mas era um caminho natural pela própria cultura da empresa.

Qual a estrutura da área? 

Mittmann: Na RD, a People Operations conta com oito pessoas. A gente tem uma frente de BI, que é responsável por gerar dados e coletar informações. É a frente que aplica questionários, rodados continuamente, em que se encaixam o eNPS e diversos tipos de perguntas recorrentes, como as relacionadas a segurança psicológicas. 

As respostas a esses questionários são transformadas em métricas, que são acompanhadas ao longo do tempo, e das quais podemos tirar insights. E uma outra frente que a gente chama de Business Analytics, que é mais voltada a projetos de estudos para resolver dúvidas dos negócios, para um problema pontual, para os quais existem diferentes hipóteses. São casos em que precisamos nos aprofundar para entender, mais especificamente, o que fazer a partir das informações que temos, relacionando-as com determinadas variáveis.

Vocês usam algum software ou técnica específica? 

Mittmann: Sim, para os questionários, usamos o Google Forms, que é muito acessível; para as análises e dashboards, usamos o PowerBI, e para estatísticas, o R. Mas é preciso dizer que, no início, essas ferramentas não eram utilizadas. Nós usamos muito o Excel, o Google Sheets, só depois adotamos o R. O mais importante é ter uma visão crítica sobre as informações para dar vazão a esse tipo de análise. É possível provar bastante valor usando outras ferramentas e, por isso, não é fundamental já começar com o PowerBI.

Para finalizar, o que você diria para o gestor de RH de uma empresa que ainda não aplica People Analytics em seus processos?

Mittmann: Toda decisão que a gente toma tem chances de estar errada ou de estar certa, e ter um approach crítico, para qualquer área, inclusive na gestão de pessoas, aumenta a probabilidade de fazer as escolhas mais acertadas. 

Claro que a gente vai continuar tomando decisões erradas, mas a quantidade de decisões certas acaba sendo muito maior com a análise de dados. A maior vantagem para as empresas é poder tomar decisões que tenham impacto positivo, tanto para as pessoas como para os negócios.

Como bônus, confira três dicas de Mittmann para quem quer começar a usar o People Analytics, mas ainda não sabe como fazer:

1. Comece aos poucos: O primeiro passo para essa implantação é começar por métricas mais básicas e ir sofisticando aos poucos. Algumas dicas são acompanhar o headcount, o span of control [o número médio de funcionários por liderança], o turnover [taxa de rotatividade de funcionários], conseguir separar o turnover voluntário e o involuntário, entender se as pessoas estão pedindo para sair, ou se estamos demitindo mais. "Esse é um bom início, a partir de métricas que podem ser obtidas com os dados de folha de pagamento, e depois ir para as métricas de percepção das pessoas, e começar a cruzar dados e mostrar o valor desses estudos", afirma Mittmann. 
   
   
2. Não é preciso ter grande conhecimento para começar: A empresa que tem vontade de desenvolver essa área não deve pensar que começar People Analytics depende, necessariamente, de ter um conhecimento estatístico avançado ou de usar programas complexos, porque, normalmente, vai faltar suporte. É preciso ir aos poucos, mostrando o valor das análises nas métricas básicas. A pessoa que, dentro da empresa, tem interesse nisso, estuda e se dedica, não pode ficar com medo de propor. Ao contrário, a pessoa pode ir crescendo junto com a área ao longo do tempo.
   
   
3. Volte a atenção para a Inteligência Artificial e para técnicas de machine learning: Essas ferramentas podem ajudar a resolver dúvidas de programação, por exemplo, ou podem ser usadas em questões de produtividade. Uma das ações recentes da RD Station foi a implementação de um chatbot para responder às dúvidas relacionadas ao departamento pessoal. Mittmann diz que a empresa tinha um material sobre as perguntas mais frequentes, disponível em documentos como playbooks e manuais, mas as pessoas preferiam abrir um chamado em vez de consultar os materiais disponíveis. Com o chatbot, elas conseguem perguntar e têm a resposta na hora -- se a ferramenta não souber responder, direciona para a pessoa responsável. 

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