5 cases de sucesso de people analytics para se inspirar

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 25 de Novembro de 2019    8 minutos de leitura
People analytics — ou a aplicação de análises preditivas no gerenciamento de talentos — não é
mais uma tendência: é uma realidade cada vez mais necessária para mostrar o valor estratégico do
RH aos negócios.
A�nal, com as mudanças tecnológicas criando cenários muito mais complexos, precisamos cada
vez mais de ferramentas que forneçam dados para sustentar nossas decisões. 
Por isso, para você entender mais a fundo o impacto do tema, coletamos 5 cases de sucesso com o
People Analytics. São estudos de caso que impressionam e que podem inspirar mudanças reais na
sua empresa e na área de gente e gestão!
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Quais cases de sucesso podem inspirar a sua
empresa?
As experiências com o People Analytics são bastante positivas tanto no sentido de resolver
problemas internos como na produção de material de estudos sobre Recursos Humanos. Veja
cinco cases de sucesso.
1. Google
Um dos mais famosos casos de aplicação do People Analytics foi desenvolvido pela Google. A
empresa buscava entender as necessidades de quali�cação dos gerentes de suas equipes, que,
People Analytics: A New Way to Make Decisions in the Wor…
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em grande maioria, eram engenheiros de software.
O Project Oxygen , ou projeto Oxigênio, foi criado para saber se a organização poderia tratar as
competências de gestão e liderança como secundárias ou dispensáveis, ou seja, se gerentes eram
realmente necessários. 
Isso porque o projeto queria descobrir porque colaboradores antigos saíam da empresa e se os
motivos dessa taxa de rotatividade estavam ligados à satisfação com os gestores, um cargo
frequentemente visto como representante de uma hierarquia antiga no ambiente de trabalho.
Assim, o projeto durou 5 anos e tentou provar que a qualidade de um gerente não afetaria a
performance de um time. Para provar esse ponto, eles contrataram um grupo de estatísticos para
avaliar as diferenças entre os gerentes com classi�cação mais alta e mais baixa.
Também foram realizadas análises qualitativas referentes à satisfação no trabalho, retenção e
outros indicadores para reconhecer quais caraterísticas poderiam antecipar o sucesso de um
gestor frente à equipe.
Os dados foram coletados usando a análise de pessoas, com ferramentas como avaliações de
desempenho anteriores, pesquisas com funcionários, entrevistas e outras fontes de feedback que
não fossem tão ligadas nem com a liderança ou diretoria. 
Eles provaram que uma boa gestão realmente faz a diferença. E, após pesquisas com equipes,
líderes e ex-pro�ssionais, não só �cou demonstrado que esses aspectos eram indispensáveis,
como foi possível entender os padrões de comportamento que fazem um bom líder. 
Portanto, no Google, as evidências cientí�cas são fundamentais e o uso da análise de pessoas deu
ao projeto maior credibilidade. Além disso, o fato de ter sido baseado no feedback dos
funcionários incentivou a compra e a con�ança deles. Da mesma forma, os dados concretos
ajudaram a convencer os gerentes por que eles precisavam melhorar seu estilo de gerenciamento.
2. Nielsen
O problema enfrentado dessa vez era o turnover. A Nielsen, empresa que atua no ramo de
pesquisas, informação e análise de dados, utilizou sua expertise internamente para responder a
uma grande questão: saber porque as pessoas estão deixando os times.
Grande parte dos associados da empresa estavam sendo perdidos por conta do alto nível de atrito
que só aumentava. Era necessário descobrir a razão e, mesmo numa grande empresa como a
Nielsen, que tem vasta experiência com big data, faltou foco e análise sobre os próprios
colaboradores.
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A equipe responsável começou pela identi�cação dos indicadores-chave, focando sua ação em
con�itos no trabalho. Foi então que construíram um modelo básico que medisse e pudesse prever
a magnitude do cenário que estavam enfrentando.
Para isso, foram utilizados algumas variáveis e dados dos colaboradores, como sexo, idade, nível
do cargo, tempo de deslocamento, etc. Não houve um painel complexo ou cheio de métricas a
princípio— a questão aqui foi ter foco em perguntas que respondessem a criticidade do problema
em si e manter a simplicidade na hora de quanti�car oportunidades. 
Dentro de meses, a equipe conseguiu identi�car os principais motivadores do atrito voluntário. A
partir de então, foram descobertas tendências para orientar medidas de melhoria:
o ano mais importante seria o primeiro, havendo uma diferença exponencial entre quem
ultrapassa ou não a primeira avaliação de desempenho (anual);
a retenção aumentava mais com mudanças laterais de cargos do que com promoções.
Dessa forma, a Nielsen reduziu o lamentável atrito voluntário em quase metade - o que, por sua
vez, economizou milhões de dólares. 
Após o resultado, foram realizadas mudanças internas para reduzir a rotatividade, como a
transferência de 40% dos colaboradores de posição, além da criação de programas internos para
incentivar a busca de novos desa�os na empresa.
O interessante também é saber que a empresa também possui outros projetos que utilizam o
People analytics, como:
Aumento da representatividade das mulheres em papéis de liderança;
Planejamento Estratégico da Força de Trabalho, que visa garantir que a Nielsen retenha os
funcionários com as habilidades necessárias para os trabalhos de hoje e de amanhã;
Análise de contratações mais certeiras em bem-sucedidas em universidades. 
3. IBM
No caso da IBM, o desa�o era melhorar o clima organizacional. Para isso, a empresa passou a
monitorar padrões nas publicações dos colaboradores em redes sociais internas, buscando
entender as principais causas de insatisfação.
O segredo foi a utilização da inteligência arti�cial do IBM Watson, o Social Pulse. Nela, a ideia é,
basicamente, buscar palavras-chave e, assim, entender tendências— que representam a voz dos
colaboradores. Logo após, o programa cria dashboardscom os sentimentos mais identi�cados,
divisão por segmentos, linha do tempo, entre outros.
Em sua aplicação interna, foi possível identi�car as insatisfações das equipes, como erros na forma
de conceder feedback e na comunicação interna.
4. McKinsey 
A consultoria de pesquisa, que já havia realizado diversos trabalhos para outras empresas,
precisava enfrentar suas di�culdades de retenção de talentos. Por isso, o People Analytics foi
usada para entender as causas das demissões.
Inicialmente, foram realizadas reuniões e workshops para traçar as hipóteses que seriam testadas
no projeto. Entre as principais, estavam aspectos relacionados a avaliações de desempenho e
remuneração.
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No entanto, quando os dados foram coletados, os resultados mostraram que os motivos
imaginados não eram os corretos. Programas de mentoria e coaching se mostraram com um
impacto muito mais relevante na permanência dos colaboradores.
Consequentemente, a empresa pode intensi�car o investimento nessas áreas, produzindo uma
queda do risco de deixar a organização de 20 a 40%. 
5. Embraer
As di�culdades da fabricante de jatos comerciais diziam respeito ao volume de candidaturas em
processos seletivos e a carga de trabalho gerada. A empresa, então, iniciou um projeto-piloto com
o uso da Gaia, Inteligência arti�cial da Gupy, para contratação de estagiários do ensino superior,
que teve mais de 17 mil inscrições.
Nesse sentido, o People Analytics respondeu pela análise a fundo os candidatos, identi�cando
tendências de competências técnicas e comportamentais, bem como padrões para serem
reproduzidos em larga escala. Assim, foi possível veri�car, conforme as características da
empresa, os melhores per�s.
Consequentemente, as etapas seguintes �caram menos sobrecarregadas com uma triagem
adequada dos pro�ssionais, o que facilitou a participação dos gestores ao longo do processo, uma
vez que precisavam avaliar menos candidatos. 
Os resultados do case foram a alta satisfação dos gestores e o maior aproveitamento do processo
de recrutamento e seleção de pessoas para a empresa. 
Desa�os de implementação do People
Analytics: o que saber?
Por ser recente, as empresas encontram di�culdades para colocar a ferramenta em
funcionamento, como:
Competência
Os pro�ssionais de RH e Gestão de Pessoas precisam desenvolver os conhecimentos, habilidades
e atitudes próprios da pesquisa cientí�ca. Além disso, o domínio dos softwares para
levantamento e tratamento dos dados pode ser um desa�o, quando a organização não recebe o
suporte necessário do fornecedor.
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Tecnologia
Também é relevante que o RH passe por uma transformação digital, facilitando a coleta,
armazenamento e cruzamento das informações. A boa notícia é que já existem bons softwares
que fazem esse trabalho, especialmente nas áreas de gestão e recrutamento.
Aceitação
Os gestores ainda apoiam bastante suas decisões em intuição e aconselhamento. Em estudo da
PwC, com executivos, 59% alegaram que a próxima decisão tomada será majoritariamente
apoiada em julgamento humano, e a maioria (53%) utiliza os dados apenas parcialmente.
Logo, você pode enfrentar alguma resistência para ampliar a participação do People Analytics nas
decisões, embora os dados já tenham relevância como elementos complementares ao fator
humano.
Adaptação legislativa
Recentemente, o Brasil instituiu uma Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Agora, você
precisa colher autorização para usar as informações de colaboradores, candidatos e clientes, usar
as informações apenas dentro dos �ns comunicados e permitir o acompanhamento transparente
das atividades, entre outras exigências.
Embora isso não impeça o People Analytcs, existe um procedimento a ser seguido para que tudo
�que dentro da lei.   
Como aplicar o People Analytics à sua
empresa?
Dos exemplos apresentados, você pode extrair boas práticas para utilizar essa ferramenta. Veja
algumas delas:
De�na um problema especí�co
Em todos os casos, o People Analytics partiu de questões especí�cas, como per�l dos líderes,
redução do turnover, retenção de talentos, etc. Além disso, como no case da Mckinsey, é
importante fazer reuniões, workshops e outras medidas para levantar hipóteses.
Utilize a tecnologia
Hoje, existem diversas soluções que podem contribuir nos projetos de análise de pessoas,
especialmente com o uso da Inteligência Arti�cial. A tecnologia permite cruzar grandes volumes
de informações para responder às questões levantadas, como nos casos da IBM e da Embraer.
Foque em soluções personalizadas
A ideia é parar de contar com dados genéricos ou intuições, desenvolvendo pesquisas
internamente. A personalização está presente desde os projetos mais antigos da área, como o do
Google. 
Quali�que as equipes de RH
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http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/_Ato2015-2018/2018/Lei/L13709.htm
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Uma terceira dica é buscar as competências de metodologia de pesquisas, quali�cando ou
recrutando pessoas com essa expertise. Nos cases apresentados, houve sempre um projeto
guiado por especialistas para conduzir as pesquisas e análises de dados.
Com esses cuidados, você terá mais êxito ao aplicar o People Analytics. Para acertar em
recrutamentos, avaliações de desempenho, políticas de incentivo, etc, não dá mais para con�ar
apenas em intuição e experiência. Você precisa conhecer pessoas, motivações, interesses e
competências, se quiser bons resultados.
Logo, os projetos e decisões de RH, ao estarem embasados em padrões e tendências, vão ser mais
efetivos.
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