Descriptivo
Qué ha pasado: plantilla, altas, bajas y ausencias del periodo.
El people analytics aplica el análisis de datos a la gestión de personas. Cruzando datos de nómina, selección, ausencias, formación y desempeño, ayuda a entender por qué se va el talento, cuánto cuesta el absentismo o qué equipos necesitan refuerzo. Te explicamos qué es, qué medir y cómo empezar sin un gran proyecto.
Qué ha pasado: plantilla, altas, bajas y ausencias del periodo.
Por qué ha pasado: en qué equipos, antigüedades o puestos se concentra la rotación.
Qué puede pasar: qué perfiles tienen más probabilidad de dejar la empresa.
Qué hacer: qué medidas reducirían la rotación o el absentismo y con qué coste.
Con estos seis indicadores ya tienes una base sólida. Los explicamos con su fórmula en nuestro ejemplo de cuadro de mando de RRHH.
| Indicador | Para qué sirve |
|---|---|
| Rotación | Saber cuánto talento se pierde y dónde |
| Absentismo | Medir el tiempo perdido y su coste |
| Coste por empleado | Controlar el peso del personal frente a las ventas |
| Tiempo de cobertura | Ver cuánto tardan en cubrirse las vacantes |
| Horas de formación | Seguir la inversión en desarrollo |
| Antigüedad media | Detectar equipos muy nuevos o con riesgo de relevo |
Los datos de empleados son especialmente sensibles. Un buen proyecto de people analytics usa solo los datos necesarios, los agrega cuando no hace falta ver a cada persona y limita quién puede ver qué. La privacidad desde el diseño no es un extra: es la condición para que la plantilla confíe en el proyecto.
Se usan casi como sinónimos. Algunas personas reservan HR analytics para el análisis de los procesos del departamento, como selección o nómina, y people analytics para un enfoque más amplio sobre las personas y su relación con los resultados del negocio. En la práctica, los indicadores de partida son los mismos.
Sí, a su escala. Una pyme no necesita modelos complejos para empezar: con un cuadro de mando de rotación, absentismo y costes ya puede detectar problemas que antes pasaban desapercibidos. Los modelos predictivos tienen sentido cuando hay suficiente histórico y plantilla.
Depende del alcance. Tienes tres paquetes cerrados: dashboard ejecutivo Power BI por 3.500 € en 7 días, modelado predictivo por 6.500 € en 7 a 10 días y auditoría Sales Ops / CRM por 2.500 € en 5 a 7 días. Si no encaja ninguno, lo vemos en el diagnóstico gratuito.