O RH tem se reinventado, e muitas empresas e profissionais precisam se ajustar a esse novo contexto de mercado. Da mesma forma que as novas tecnologias vêm tornando áreas como Marketing, Vendas e Customer Success mais estratégicas e inteligentes, áreas conhecidas por serem “mais tradicionais”, como Gestão de Pessoas, também vêm se aprimorando e se remodelando nos últimos anos.
Maia Josebachvili, ex-VP de Estratégia e Pessoas da Greenhouse Software, explica em seu artigo HR Reinvented: The New People Teams como a área de Gestão de Pessoas vem migrando de uma abordagem tradicional para uma mais consultiva, deliberativa, holística e estratégica. Veja o que ela diz:
Os departamentos tradicionais de RH [...] há muito tempo se concentram em garantir a conformidade e diminuir os encargos da organização. Por outro lado, o objetivo principal dos novos times de Gestão de Pessoas é maximizar o valor dos funcionários e impulsionar os resultados do negócio"
Nesse novo contexto, os departamentos de Gestão de Pessoas vêm definindo seus indicadores de modo que sejam atrelados aos do negócio, buscando, assim, mais clareza do impacto da área e alinhamento com a estratégia da empresa.
Ainda é bem importante acompanhar aquelas métricas mais operacionais, como nível de absenteísmo, tempo médio de empresa, índice de reclamações trabalhistas, relação entre horas extras e horas trabalhadas, entre outros. Entretanto, métricas mais robustas e estratégicas vêm ganhado espaço, como avaliação da liderança, gestão de performance e engajamento de colaboradores.
Aqui na RD, o time de People Operations tem como missão dar suporte aos processos e projetos da área de Talent Management (TM), como chamamos nosso RH, bem como mensurar, acompanhar e analisar os KPIs relacionados à Gestão de Pessoas, propondo sugestões de melhoria desde a contratação até gestão de clima e liderança.
O objetivo deste post é compartilhar os principais aprendizados (e as pisadas de bola) que tivemos até então trabalhando com métricas e nossos esforços para tornar a área cada vez mais estratégica.
Tenha clareza do que precisa ser medido
É importante ressaltar: tenha clareza do que você precisa medir, não do que quer medir. Algumas vezes nos deparamos, aqui na RD, com indicadores que achávamos serem importantes de acompanhar, mas que de fato não estavam alinhados com os objetivos da empresa.
Por exemplo: no começo de 2018 pensamos em definir uma métrica que calcularia o percentual de promoções internas por RDoer (como nos intitulamos aqui). Entretanto, o direcionamento até então era focarmos nas contratações externas. Mesmo ainda incentivando as movimentações internas na RD, este indicador não condizia com a estratégia adotada.
Em um webinar, David Harcourt sugere realizarmos as seguintes perguntas ao definir um indicador:
- Com o que os executivos da empresa estão preocupados? (por exemplo, é com a retenção de talentos, com o plano de sucessão ou com o desenvolvimento da liderança?)
- Onde estamos perdendo dinheiro? (ao contratar talentos sem fit com a organização ou com os que se desligam prematuramente?)
- Qual é a nossa vantagem competitiva? (por exemplo, na RD temos uma cultura de desenvolvimento profissional forte, então como definimos métricas que suportem e mensurem essa vantagem?)
Atrele os indicadores do negócio com os da Gestão de Pessoas
Reforçando o ponto anterior, ao definir as métricas é imprescindível conhecer as que são acompanhadas pela diretoria, associando-as às da área.
No ano de 2018, a RD deu grande foco à experiência de seus clientes e parceiros e adotou o NPS como um dos seus principais KPIs. Seguindo essa premissa, a área de TM definiu o eNPS como seu principal key result, sendo ele associado ao OKR da empresa.
Ben Yoskovitz, coautor do livro Lean Analytics, disse em um artigo o seguinte:
A análise é uma medida do movimento em direção aos objetivos do negócio. Análise de dados não serve simplesmente para construir relatórios, mas para acompanhar o progresso em direção a algo que se está buscando. Caso a organização não saiba para onde está indo, ou neste caso a área de Gestão de Pessoas não tenha esse conhecimento, as métricas não serão úteis para nada."
No começo, você não vai saber o que fazer com os dados...
...e está tudo bem! Quando estamos em um processo de definição de métricas e coleta de dados, nem sempre conseguimos tomar decisões logo no início. Isso acontece porque, muitas vezes, não sabemos como os números se comportam, quais as tendências e o que é um resultado bom ou ruim para a organização.
Mesmo assim, é importante não desistir nos primeiros momentos e continuar acompanhando e construindo um histórico desses indicadores. Realizar benchmarking com outros profissionais que trabalham na mesma área pode ser útil para ter uma “segunda opinião” e entender como a métrica é definida e o que pode ser feito com ela.
Aqui na RD, acompanhamos mês a mês o eNPS e, logo nos primeiros meses, não sabíamos o que fazer com os dados que coletamos. Não entendíamos os gatilhos aos quais precisávamos estar atentos e como direcionar as ações de melhoria juntamente com a área, principalmente por se tratar de um indicador de clima e engajamento.
Algo que foi bem rico naquele momento foi adaptar as práticas de grupos focais aplicadas em outras empresas, de modo que conseguimos ir mais a fundo nesse diagnóstico.
Com o tempo, os números começam a fazer sentido e com isso surgem insights de projetos
Temos como premissa, em nosso time de People Operations, que indicadores justificam demandas de projetos. Estes tendem a se tornar processos, cujos resultados são mensurados por indicadores. Prezamos para que todo projeto da área esteja atrelado a algum problema que queremos resolver, o qual é evidenciado pelas métricas que calculamos.
É importante mencionar que se pode associar indicadores diferentes, mas que possuem a mesma causa e portanto, uma mesma solução possível. Foi o caso do projeto de revisão da tabela salarial, realizado pelo nosso time de Total Rewards, que é responsável pela estratégia de remuneração e pacote de benefícios. O projeto foi baseado nos resultados obtidos na pesquisa de clima do Great Place to Work, nos feedbacks das entrevistas de desligamento e declínio de propostas do processo seletivo.
Mas não é só com projetos robustos que se resolvem problemas do dia a dia. Nosso time de recrutamento técnico conseguiu diminuir o tempo de preenchimento de vagas de 40 para 20 dias, somente com uma mudança na forma de administrar o pipeline de contratação.
Priorize os menores projetos e aprenda rápido com os erros
Segundo David Harcourt, ao definir um projeto é importante avaliar o esforço que será despendido e o valor agregado, como mostra a figura abaixo.
Ele não recomenda dedicarmos tempo naqueles projetos cujo esforço é alto e agregam pouco valor. Por outro lado, aqueles com alto valor agregado e baixo esforço são intitulados como “unicórnios”, bem raros e dificilmente são realidade no contexto empresarial.
David recomenda iniciarmos por projetos cujo esforço e valor agregado são baixos, por serem modestos, mas geram impacto na organização e pela necessidade de poucos dados, já que essa é a realidade de grande parte das empresas que começa a trabalhar com análise de dados. Dessa forma, consegue-se resultados mais rápidos e pode-se cometer erros e aprender mais depressa com os mesmos.
Não defina a solução antes de entender o problema
Um erro que constantemente é cometido pelas organizações (e aqui na RD não é diferente) é o de definir uma solução antes de entender de fato qual problema em questão. Um exemplo nosso foi o projeto para aquisição de um novo sistema de gestão do processo seletivo.
Tínhamos a crença de que necessitávamos mudar de software para resolver os problemas operacionais que eram enfrentados no dia a dia. Iniciamos a pesquisa por um novo fornecedor, mas houve grande dificuldade em definir qual era a ferramenta ideal para nossas necessidades.
O principal erro neste caso foi que chegamos com a solução definida (no caso, adquirir um novo software de recrutamento e seleção), mas não dedicamos tempo para realizar um diagnóstico do processo e identificar quais eram de fato as principais dores da área.
Por conta disso, tivemos retrabalho e foi necessário dar dois passos para trás e mensurar quais eram os indicadores que mais estavam sendo impactados pelas ineficiências do processo e como o projeto iria contribuir na melhora daqueles.
Dwayne Spradlin, em artigo publicado na Harvard Business Review, escreveu:
A maioria das empresas não é suficientemente rigorosa para definir os problemas que estão tentando resolver e articular por que esses problemas são importantes. Sem esse rigor, as organizações perdem oportunidades, desperdiçam recursos e acabam buscando iniciativas de inovação que não estão alinhadas com suas estratégias."
Ele estabelece 4 passos para se definir um problema:
- Estabelecer a necessidade de uma solução: definir o escopo do problema e qual a necessidade básica que queremos atender;
- Justificar a necessidade: este problema afeta os objetivos da organização?
- Contextualizar o problema: qual contexto no qual este problema está inserido?
- Escrever a declaração do problema: descrição completa do que de fato consiste o problema.
Em todos esses passos, ter métricas claras é essencial para se entender a fundo o que precisa ser resolvido.
A ação de hoje não resolve o problema amanhã
Isso acontece especialmente em Gestão de Pessoas, em que grande parte dos desafios envolvem processos mais longos e complexos, como clima organizacional, capacitação e nível de satisfação dos colaboradores. Aprendemos isso depois de muito “quebrar a cara” tentando melhorar indicadores de um mês para o outro.
Um exemplo claro era a avaliação de liderança. Antes de entendermos como funcionava a métrica e o que de fato a influenciava, pensávamos que se em um mês treinássemos a equipe de líderes, teríamos resultados logo no mês seguinte. Isso não acontecia pelo simples fato de esse tipo de ação gerar impacto em médio prazo, por se tratar de desenvolvimento de pessoas.
Uma boa prática para esse tipo de indicador é estabelecer metas semestrais ou trimestrais - e não mensais. Assim, a área consegue ter mais tempo para diagnosticar o problema (seguindo os passos sugeridos no item anterior) e trabalhar nas soluções.
Alie o quantitativo com o qualitativo
É bem comum tentarmos investigar algum fenômeno ou calcular algum indicador por meio de pesquisas com os colaboradores. Aqui na RD, algumas das que realizamos são o eNPS, a avaliação das 1-1s com a liderança, a satisfação dos gestores com as contratações, entre outras.
Nelas, buscamos trabalhar com os dados quantitativos (usado para calcular os KPIs) e com dados qualitativos. Eles se complementam e servem de base para análise e investigação, afinal, de nada adianta saber que seu KPI está abaixo da meta se não tiver os feedbacks dos colaboradores para entender o que está por trás do número.
Ron Ashkenas, no artigo Do You Need All That Data?, cita que “nem dados quantitativos nem qualitativos contam toda a história. Por exemplo, para tomar boas decisões sobre produtos e preços, precisamos saber não apenas o que está sendo vendido para quem, mas também por que alguns produtos estão vendendo mais do que outros”.
Use e abuse de categorias nos dados qualitativos
Muitas vezes, é difícil trabalhar com dados qualitativos por conta da subjetividade por trás deles. Entretanto, uma boa prática é categorizar esses dados, de modo que se possa verificar a frequência que os temas se repetem.
Aqui na RD, como trabalhamos com várias fontes diferentes (eNPS, avaliação de 1-1s, GPTW, checkout interviews etc.), criamos categorias unificadas que são utilizadas em todas pesquisas, possibilitando assim o melhor entendimento e comparação entre essas fontes.
David Harcourt, no mesmo webinar citado anteriormente, sugere trabalharmos com esses dados “desestruturados” por serem uma excelente fonte de insights e muitas vezes revelarem problemas até então desconhecidos. Ele propõe várias técnicas para análise de textos, como:
- Contagem e nuvem de palavras;
- Análise de agrupamentos;
- Análise de sentimentos;
- Extração dos temas e tópicos.
Essas técnicas são essenciais quando há um alto volume de comentários e feedbacks de uma pesquisa, porém sem tempo suficiente para ler cada um.
Comunique, comunique, comunique!
Arrisco dizer que este é um dos principais aprendizados que temos aqui no time de TM, comunicar o que estamos realizando, seja para a gestão ou para todos os RDoers. Na RD prezamos pela transparência com relação às métricas e estratégias do negócio. Essa é uma abordagem importante se a empresa deseja construir um ambiente colaborativo e aberto a mudanças.
O que acontecia (e às vezes ainda acontece, porque ninguém é perfeito) era que deixávamos de apresentar esses números e, principalmente, as iniciativas que realizávamos para melhorar o ambiente de trabalho. Claro que é necessário saber o que comunicar, quando e como fazê-lo, de modo que as pessoas tenham acesso à informação que precisam, mas que não seja quebrada a confidencialidade das respostas.
Uma boa prática que adotamos foi comunicar os resultados gerais na TV corporativa, até para que todos saibam que sim, responder aquele formulário de 5 minutos é importante e estamos olhando com carinho para os resultados. Outra prática adotada foi a criação de dashboards para liderança, mostrando os resultados por área, possibilitando assim a construção de acionáveis de acordo com a realidade de cada uma.
Conclusão
Trabalhar com métricas e dados ainda assusta vários times de gestão de talentos por aí. Mas esta é uma prática cada vez mais comum nas empresas e é fruto dessa revolução que ainda está tomando forma no mercado brasileiro.
Como cita Maia Josebachvili em seu artigo, as empresas de sucesso “serão aquelas que estão reinventando seus RHs para se tornarem equipes Gestão de Pessoas mais deliberadas, estratégicas e holísticas”. Os profissionais de Recursos Humanos, Gestão de Pessoas, Talent Management (ou qualquer outro nome escolhido) precisam se readequar a esse novo modelo de gestão se quiserem acompanhar esse movimento do mercado.
Para tornar essa área mais estratégica, a análise de métricas e indicadores de forma inteligente é essencial. Mas não se apavore, você vai cometer muitos erros nesse percurso. O importante é aprender com cada um deles e seguir em frente.
Não é difícil começar esse movimento, mas é necessário persistência, paciência e consistência para continuar a trabalhar com dados em gestão de pessoas, porque diferente do que acontece em outras áreas, o ROI nunca é tão claro e os resultados não vêm no curto prazo. Todavia, as tomadas de decisões baseadas em dados são muito mais assertivas e eficazes.
Quer se aprofundar no tema? Recomendo fortemente o post que fala sobre como trabalhar Business Intelligence no recrutamento e seleção. E você, tem alguma aprendizado para compartilhar conosco sobre como aplicar métricas na área de Gestão de Pessoas? Ficaremos felizes em ler seus comentários!
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