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Tecnologias que podem ajudar o RH a reduzir a rotatividade

Tecnologia e Inovação | 12 de junho de 2020

Ao longo das últimas décadas, diversas organizações e setores passaram a atuar com base em dados analíticos e, portanto, a obter resultados mais estratégicos nas tomadas de decisões.

 

Após algum tempo, essa prática chegou ao departamento de Recursos Humanos, que começou a extrair informações de diversas planilhas e alguns sistemas para determinar métricas como engajamento de funcionário, custo de contratação e taxa de rotatividade.

 

O uso de dados analíticos na rotina de trabalho do RH também reflete mudanças na forma como a diretoria enxerga a força de trabalho. Afinal, o uso de informações estratégicas permite que a liderança compreenda os retornos – especialmente financeiros –, que cada colaborador traz para a empresa e seu valor agregado, o que os torna ativos bem valiosos.

 

Deixou-se de contratar funcionários pensando apenas nos números que ele trará a organização, passou-se a valorizar também as habilidades e competências do candidato, qualidades essas que conseguem ser mapeadas e administradas em Sistemas para Recrutamento e Seleção.

 

Para obter resultados, é importante dominar a arte de reunir e conectar dados objetivos e subjetivos. É um trabalho que envolve análise e observação aprofundada.

 

Um desses meios é o módulo de Gestão por Objetivos e Competências da Global Antares, ferramenta da Apdata para automação do Recursos Humanos. Ele ajuda a mapear e construir políticas de cargos e salários e até mesmo a elaborar feedbacks aos colaboradores de forma analítica, baseados em números e não apenas em percepções objetivas.

 

Sem contar o módulo de Recrutamento e Seleção, que atua diretamente no processo seletivo, um momento crucial para encontrar os talentos e convencê-los na escolha da sua empresa.

 

Ou seja, para reduzir as taxas de rotatividade, o RH precisa, de fato, desenvolver estudos descritivos e preditivos. Caso contrário, a empresa continuará gastando recursos e os resultados estarão desalinhados aos objetivos da empresa.

 

Assim, algumas métricas podem ser aplicadas para identificar os fatores que ocasionam aumentos excessivos da taxa de rotatividade. Algumas delas são:

 

Taxa de resignação

 

Com esse cálculo você pode identificar quem são as pessoas que estão deixando a empresa e traçar um perfil de cargo, nível e gênero, por exemplo.

 

É possível, ainda, utilizar algoritmos que te ajudem a visualizar quais fatores estão relacionados à alta rotatividade, ou seja, quais foram os acontecimentos que precederam essa mudança.

 

Impactos causados no negócio

 

Trata-se de uma análise descritiva em que é importante ter um olhar estratégico de negócios. Assim, sugere-se uma comparação entre as taxas de rotatividade e os impactos na receita, no volume de vendas e na produtividade ao longo do mesmo período.

 

Dessa forma é possível, inclusive, verificar se o desligamento de algum funcionário trouxe benefícios inesperados.

 

Risco e probabilidade de saída

 

Essa análise preditiva permitirá que a organização preveja quais são os profissionais que correm mais risco de deixar a empresa nos próximos dias, semanas ou meses. Assim, é possível agir a fim de impedir o desligamento dessas pessoas e reduzir os impactos negativos no negócio.

 

Capacidade de percepções e análises é um grande diferencial para a criação de uma estratégia personalizada de Recursos Humanos. Caso contrário, seu RH cometerá a mesma falha da maioria, que é criar um programa de retenção único, para todos os departamentos e níveis de colaboradores.

 

Há, também, alguns casos em que a rotatividade se torna tão alta que é necessário implementar programas de retenção de forma gradual, iniciando por aqueles grupos cuja demissão tem maior impacto na receita da organização.

 

Portanto, para que o retorno sobre o investimento nas tecnologias de RH seja alto, os dados obtidos e inseridos devem ser de alta qualidade. Além disso, é fundamental que a equipe que vai trabalhar com as etapas de inserção e análise seja capacitada.