A análise de dados focada em pessoas é uma realidade nas grandes empresas.

Mas, uma questão permanece: É possível usar people analytics em PMEs?

Na maioria de nossos artigos assumimos que nossos leitores trabalham em grandes empresas. Entretanto, muitas pessoas tem dúvidas em relação ao uso de people analytics em PMEs, pequenas e médias empresas. Nesse artigo iremos responder a esta questão: É possível usar people analytics em PMEs?

Para responder a esta questão deveríamos primeiro olhar para os 3 pilares fundamentais de people analytics e identificar se eles também são importantes para as PMEs:

• Tecnologia da Informação
• Dados de RH
• Estatística e Análise de Dados

Como estes pilares se aplicam ao contexto das PMEs? Vamos começar pelo primeiro, Tecnologia da Informação (TI).

Tecnologia da Informação – É possível usar people analytics em PMEs?

A aplicação de TI na gestão de pessoas se torna relevante com os primeiros colaboradores. Você pode usar o Excel para acompanhar os custos mensais dos funcionários, métricas de vendas, controle de ponto, etc.

Quando o seu quadro de colaboradores começa a crescer, os seus sistemas se tornam cada vez mais importantes. Uma vez que atinja uma escala de 50 a 100 pessoas estes sistemas terão que ser profissionalizados. Você não poderá mais continuar trabalhando com planilhas de Excel mas terá que evoluir para sistemas profissionais.

Os sistemas que você usa impactam os dados que você tem. Sistemas possibilitam que você tenha controle sobre os dados que você irá usar em suas análises. Isto quer dizer que quando os sistemas são desenhados adequadamente, os dados que eles geram terão um valor maior mais à frente.

Dados de RH – É possível usar people analytics em PMEs?

No caso de pequenas empresas os dados são alimentados nos sistemas em uma base conforme a necessidade. Esta função de entrada de dados é uma responsabilidade compartilhada entre o colaborador e a gestão. Dados que mudam com frequência como comissões de vendas e despesas mensais dos funcionários são reportados e extensivamente discutidos em base mensal.

Não é necessário usar dashboards elaborados neste nível ainda – com exceção da informação financeira mensal. A utilização de dashboards ainda não é necessária em função de que com uma quantidade ainda pequena de colaboradores existe ainda uma quantidade relativamente pequena de informação para manter um acompanhamento.

Ainda neste tema de dados de RH, um problema que empresas pequenas e médias se defrontam é a sua falta de habilidade para combinar os dados.

De acordo com Josh Bersin, que é uma das referências na gestão moderna de RH, 2/3 das empresas ainda estão nos níveis 1 e 2 do modelo de maturidade de people analytics. Estas empresas focam os seus esforços de people analytics em conseguir disponibilizar relatórios de nível básico e avançado.

Se os desafios para a PME que você trabalha são parecidos com isto, então quanto antes você começar com people analytics, mais cedo colherá valiosos frutos. Com o tempo, quanto mais dados você tiver mais difícil irá se tornar para conseguir ter os seus dados em dashboards. Além disso, questões como: “quais são as métricas chave de pessoas que deveríamos focar?” são tão importantes para empresas com 100 funcionários quanto para empresas com 10.000 funcionários.

Estatística e Análise de Dados – É possível usar people analytics em PMEs?

E o que podemos dizer da análise de dados?

Neste ponto é onde o valor adicionado por people analytics começa a diferir significativamente entre grandes empresas e PMEs. Vou ilustrar com um exemplo de como o entendimento de estatística e análise de dados ajuda antes de se tornar uma vantagem competitiva das grandes empresas sobre as PMEs em relação à aplicação de people analytics.

• Fatores determinantes para vendas: em uma empresa um time de vendas de 2 pessoas realizava o acompanhamento da quantidade de e-mails que eles recebiam, enviavam, o número de negócios que eles criavam em seu sistema de gerenciamento de leads e o valor médio das vendas.

Um dos vendedores atingiu um desempenho superior ao outro de forma estrutural. O que eles descobriram ao analisar os dados era que existia um relacionamento entre o número de negócios criados no sistema e o número de vendas.

Isso pode parecer lógico. Entretanto, em vista do fato de que cada vendedor recebeu 50% dos leads seria de se esperar um montante similar de negócios. Mas esse não foi o caso. Criando um negócio mais rapidamente, um dos vendedores recebeu mais alarmes automatizados para fechar aquele lead. Estes alarmes demonstraram ser efetivos.

Como resultado, esse vendedor produziu mais vendas e faturamento. Isto é algo que eles não teriam descoberto se não tivessem monitorado e analisado estes dados. Depois de aprender isto, eles mudaram a sua política, e como resultado foram capazes de fechar mais vendas.

Estes exemplos mostram que ter um entendimento de análise de dados e de estatística pode ser bastante útil, e também em PMEs. Entretanto, existem algumas condições específicas que são necessárias antes que a análise de dados possa agregar um valor real para estes tipos de empresas.

1. Devem ser problemas de negócios que possam ser resolvidos com dados.
2. Devem existir dados suficientes para a realização da análise. Nota: isto não significa que você precise ter muitos colaboradores. Você pode obter os dados para realizar people analytics a partir de centenas de funcionários – ou você pode obter centenas de pontos de dados para um único colaborador e obter tanto valor quanto no primeiro caso. Este foi o caso no exemplo apresentado.
3. Embora não seja um pré-requisito, irá te ajudar se a organização tiver ambição de crescer rapidamente e atingir escala. Este tipo de organização terá que lidar com uma complexidade cada vez maior em sistemas e desafios em relatórios de dados.

Os benefícios-chave para as grandes empresas

Embora existam benefícios tangíveis para empresas de porte médio, empresas de grande porte efetivamente tem duas vantagens sobre as suas concorrentes de pequeno e médio porte.

Dois conceitos chave ajudam a explicar este valor.

• Economias de escala: este conceito se refere a um menor custo unitário quando a produção acontece em larga escala (maior eficiência via volume). Aplicado a people analytics, isto significa que um profissional de people analytics se torna mais barato quando a empresa emprega mais colaboradores em função de que 1 analista pode analisar uma quantidade de funcionários muito maior – e os resultados podem ser implantados em uma escala muito maior. O custo de people analytics por colaborador é portanto mais baixo enquanto que o valor agregado é maior.

• Economias de escopo: este conceito diz respeito a um custo médio mais baixo através da produção de uma gama maior de produtos. Em análise de dados, você encontra isto quando um departamento de analytics analisa dados de marketing, dados de finanças e dados de pessoas. A oferta de todos estes serviços simultaneamente em um único centro de excelência resulta em uma maior eficiência. Embora ainda não seja uma prática comum, isto é muito mais fácil de se conseguir em organizações de grande porte comparativamente com PMEs.

Então, grandes empresas podem conseguir eficiência através de escala e variedade. Isto explica também porque people analytics foi adotada primeiramente por grandes empresas.

Conclusão

Então, respondendo à pergunta: É possível usar people analytics em PMEs?

Ela cria mais valor para grandes empresas, mas certamente pode criar um grande valor também para empresas menores.

No final das contas, tudo depende do que a empresa está buscando atingir e o que você está buscando para a sua própria carreira.

Empresas menores podem tomar melhores decisões sendo capazes somente de entender os dados e sabendo como analisá-los.

Então, sem dúvida alguma, People Analytics certamente agrega valor também para PMEs.