A medida que la situación del empleo mejora, las empresas de USA se están centrando más en la retención de los trabajadores, sobre todo porque su sustitución es costosa: El 21% del salario anual de un empleado o unos 3.341$. Por ello, están intentando crear un algoritmo para saber cuándo y qué trabajadores quieren dejar la empresa.
Este artículo se publicó en el Wall Street Journal el pasado 13 de marzo. Sus autoras son RACHEL EMMA SILVERMAN y NIKKI WALLER
A medida que la rotación vuelve a suponer una preocupación y un coste importante para las compañías, Wal-Mart Inc., Credit Suisse Group AG y Box Inc, entre otras, han empezado a analizar la posibilidad de detectar qué empleados tienen más probabilidades de marchar voluntariamente de la empresa.
La idea, dicen personas que dirigen los equipos de análisis, es dar a los gerentes una advertencia a tiempo para que puedan tomar medidas antes de los empleados “abandonen el barco”.
Para averiguarlo se tienen en cuenta docenas de datos corporativos, que pueden incluir la antigüedad en el empleo, el lugar de origen del trabajador, su rendimiento laboral, encuestas a los empleados, los patrones de comunicación e incluso test de personalidad para identificar los riesgos de abandono de la empresa.
Los datos revelan a menudo una imagen compleja de lo que motiva a los trabajadores a permanecer y lo que les lleva a buscar trabajo en otra parte.
El coste de la rotación
El coste promedio de la facturación para la mayoría de puestos de trabajo es alrededor del 21% del salario anual de un empleado, según el Centro para el Progreso Americano, un grupo de reflexión de tendencia liberal.
Y puede costar, en promedio, unos 3.341$ contratar a un nuevo empleado, de acuerdo con la Sociedad de Gestión de Recursos Humanos.
William Wolf, jefe global de Credit Suisse en adquisición y el desarrollo de talento, estima que una reducción de un punto porcentual en la tasa de rotación no deseada ahorra al banco entre 75 y 100 millones de dólares al año.
A medida que la situación del empleo mejora, las empresas se están centrando más en la retención de los trabajadores, sobre todo porque su sustitución es costosa.
No se puede predecir si un empleado va a quedarse o a irse, aunque a muchos empresarios les gustaría saberlo. Los científicos crean modelos para predecir si los trabajadores pueden dejar una empresa en un futuro próximo, utilizando la combinación de una serie de variables y las predicciones en el tiempo. Pueden refinar los cálculos en función de que las variables sean más predictivas para una empresa o grupo de empleados dado.
«Una de las cosas que la gente quiere encontrar es la clave que se correlaciona con una persona para dejar un trabajo, pero nunca es así de simple», dice Thomas Daglis, un científico de datos de Ultimate Software.
En el gráfico siguiente se muestra la media de permanencia en el empleo de los trabajadores asalariados, el año pasado.
Los empresarios no siempre pueden saber qué empleados están pensando en marchar, aunque insisten en que están utilizando todos los datos disponibles para encontrar formas para saberlo y mejorar su retención.
Dejando de lado esas advertencias, los científicos que estudian la retención de los trabajadores dicen que han encontrado algunos datos y correlaciones significativas.
Ejemplos de lo que hacen las empresas
Imagen de OTTO STEININGER publicada en el artículo del WSJ
La empresa de software Ultimate Software Group Inc., especializada en recursos humanos, asigna a los empleados de los clientes, y también a sus propios trabajadores, unos números individuales llamados » predicción de retención», similares a una cuenta de crédito, para indicar la probabilidad de que un trabajador se marche de la empresa.
VoloMetrix Inc., que examina los datos de los departamentos de recursos humanos, así como datos anónimos del correo electrónico y calendarios de los empleado, asegura que podría predecir el riesgo de rotación hasta con un año de antelación para los empleados que pasan menos tiempo interactuando con algunos colegas o asisten a eventos fuera de las reuniones que su trabajo requiere.
Y Ultimate Software encontró una correlación entre los empleados que renunciaron a sus retribuciones variables y los que abandonaron la empresa.
El gran desafío para los empresarios es, precisamente, qué hacer con esta información. Algunos no están seguros de cómo acercarse a los empleados en riesgo de dejar la empresa.
«Nuestro objetivo no es decirle al trabajador que la única razón por la que hablamos con él es porque un algoritmo nos ha dicho que lo haga», dice John Callery, director de análisis del comportamiento en AOL Inc., que recientemente comenzó a trabajar con la empresa VISIER Inc. en un programa para ayudar a predecir la deserción de los empleados. Mr. Callery dice que es demasiado pronto para decir si las cifras de retención de AOL mejorarán, ya que se necesita al menos un año para probar un modelo predictivo.
Durante los últimos tres años, Credit Suisse ha estudiado lo que sucede con los empleados a lo largo del tiempo, incluyendo aumentos, promociones y cambios a otros departamentos, para predecir si van a optar por quedarse o irse del banco en el año siguiente. Cambiar de puesto trabajo hace que la gente prefiera quedarse, dice el Sr. Wolf, quien supervisa el equipo de gente de análisis del banco. Sin embargo, hace cinco años menos de la mitad de los puestos de trabajo vacantes en el banco fueron publicados, y la mayoría se ocupó por personal externo.
Alrededor de hace un año y medio, el banco lanzó un programa global que permite a sus trabajadores que participen en la provisión de vacantes internas. En Credit Suisse ahora se publican el 80% de los puestos de trabajo de forma abierta.
Unas 300 personas se han promovido a través del programa interno; muchas de esas personas, dice el Sr. Wolf, podría haber dejado el banco. «Creemos que hemos evitado que muchos busquen un empleo en otro banco.»
Credit Suisse también utilizó la analítica para investigar por qué las mujeres dejaron la compañía en mayor proporción que los hombres, y determinó que un ascenso o un hito personal, como por ejemplo un aumento de la licencia de maternidad, disminuyen la probabilidad de que una mujer decidir cambiar de empresa.
BOX, ha animado a los gestores a realizar más eventos sociales, reconocer el trabajo en equipo y celebrar más reuniones de tutoría entre altos dirigentes y empleados nuevos, para mejorar las relaciones entre los miembros de los equipo y ayudar a prevenir la deserción, dado que los trabajadores tenían más probabilidades de salir si no veian las oportunidades de mejorar en la empresa.
El fabricante de semiconductores Micron Technology Inc. está utilizando el análisis de datos en sus esfuerzos por reducir la rotación entre los empleados de primer año, que tienen una tasa del 20%, en gran parte en el personal de fabricación.
Entre sus primeros hallazgos, Micron descubrió que los trabajadores tenían más probabilidades de irse si sentían que su trabajo no se ajustaba a los que esperaban por no haber sido descrito con precisión cuando fueron contratados, por lo que la compañía está tratando de describir mejor el trabajo a realizar. Micron también encontró que las personas que cambiaron de puesto de trabajo eran más propensos a irse, pero no está seguro de por qué.
Las empresas también están tratando de predecir cuando los trabajadores podrían abandonar sus puestos, pero no necesariamente la empresa. Wal-Mart está tratando de determinar de antemano qué empleados son propensos a obtener un ascenso para que pueda obtener reemplazos más rápidamente. La compañía dice que promueve unas 160.000 a 170.000 personas al año.
«Si podemos decir tres meses antes [de que una plaza va a quedar vacante], podemos empezar a contratar y capacitar a la gente. Usted no quiere que los puestos de trabajo estén vacantes por mucho tiempo», dice Elpida Ormanidou, vicepresidenta de Wal-Mart.
Enlace al articulo en el Wall Street Journal
NOTA: A los enlaces del artículo original hemos añadido los del Centro para el Progreso Americano y la Sociedad de Gestión de Recursos Humanos.
Sobre la preocupación del aumento del absentismo en España, nos remitimos a los datos oficiales y a las medidas que se proponen en este otro post, que publicamos el 3 de marzo: Alguien “se equivoca” sobre al aumento del absentismo. Datos oficiales y propuestas de mejora.
Por cierto que muy probalemente las medidas propuestas contra el absentismo también serían válidas para evitar la rotación de trabajadores.
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