Saiba como Ciência de Dados pode ajudar a sua empresa a reduzir o Turnover de profissionais
Se você é da área de RH e em algum momento já pensou “Será mesmo que Ciência de Dados pode me ajudar?”, este case é exatamente pra você.
É muito comum que diversas áreas de um negócio, inclusive o RH, não consigam enxergar uma conexão entre o trabalho de ciência de dados e a área em que atuam. E esse estranhamento até faz sentido em um primeiro momento, mas saiba que, na verdade, existe uma relação enorme, principalmente na hora de resolver aqueles problemas de negócio que parecem não ter solução ou que nem sabemos por onde começar a resolver.
Talvez isso aconteça porque você ainda não conhece muito bem o poder de um trabalho de Data Science. Por isso, antes de mais nada, é importante que você entenda em linhas gerais o que é um trabalho desses.
Mas o que é Ciência de Dados?
De forma bem resumida, um trabalho de ciência de dados, consiste em reunir um volume considerável de dados históricos e a partir disso, criar algoritmos que identifiquem padrões e que possam presumir cenários com base nos dados que foram apresentados previamente.
Observe esse case de RH enfrentado por uma empresa multinacional do ramo alimentício:
O dilema da área...
Após a implementação de um trabalho de BI com o objetivo de ter visões dos indicadores da área de RH para uma melhor gestão, a empresa percebeu que vinha sofrendo com um problema muito grande de “Turnover” — alta rotatividade de colaboradores em período específico.
Tendo isso em vista, a empresa precisava ir atrás dos “porquês”. Mas por onde começar? Onde investigar? Como? Foi aí que o time de dados entrou em ação!
Ciência de Dados na prática!
O time de Data Science criou algoritmos para analisar os dados históricos dos colaboradores que deixaram a empresa e descobriram que a maioria das pessoas que saíram eram homens que tinham acabado de se tornar pais.
Essa informação gerou reflexões e questionamentos relevantes na área, por exemplo:
- Será que a distância do trabalho pode ter impactado negativamente na nova logística daquele colaborador?
- Será que a remuneração estava adequada perante o novo contexto, e isso pode ter sido decisivo para buscar uma nova oportunidade?
- Será que o modo de trabalho 100% presencial não se encaixava mais na nova dinâmica familiar?
Com isso, foram levantados importantes pontos de discussão sobre a retenção de talentos e a satisfação dos colaboradores. Além disso, o algoritmo do time de dados também mapeou os futuros pais da empresa, utilizando dados históricos e ações do RH, a fim de identificar colaboradores com maior tendência de pedir demissão em um futuro próximo, considerando informações como localização, salários e outros indicadores.
O que mudou?
O time de RH adotou ações para enriquecer o algoritmo de Data Science, criando programas de incentivo para que a empresa pudesse ter uma visão mais assertiva de futuros papais, e assim criar ações preventivas com base em cada contexto, como a oferta de modelos de trabalho 100% home office, uma melhoria no salário do colaborador, ou então um período específico para licença de paternidade.
Qual foi o resultado disso tudo?
O índice de Turnover caiu consideravelmente. Antes do trabalho de ciência de dados, a empresa tinha um índice de aproximadamente 17% de desligamentos no ano, após o projeto esse número caiu para 6%.
O índice de satisfação e engajamento dos colaboradores aumentou. As ações para resolver o problema de Turnover, impactaram no clima das empresas, aumentando a satisfação dos funcionários em trabalhar lá.
Ou seja, o trabalho de ciência de dados, que a princípio era para resolver um único ponto, gerou muito mais resultados do que era esperado.
A conclusão disso tudo é que um trabalho de ciência de dados é sobre buscar novas perspectivas em um negócio já existente, olhar por outro ângulo.
Aqui trouxemos um exemplo de aplicação de um trabalho de Data Science que beneficiou um dos problemas da área de gestão de pessoas. Mas quantos outros problemas você pode estar enfrentando na sua área que um trabalho deste não poderia resolver?
