Perder a un empleado cuesta entre 6 y 18 meses de su salario cuando consideras reclutamiento, onboarding y curva de aprendizaje. Los modelos predictivos de People Analytics permiten identificar quién está en riesgo de renunciar antes de que ocurra.
¿Qué es People Analytics?
People Analytics es la aplicación de análisis de datos y modelos estadísticos a la gestión de personas. No es solo tener un dashboard de RRHH: es usar datos históricos para predecir comportamientos y tomar decisiones anticipadas.
Los 3 modelos más valiosos
1. Predicción de rotación (churn laboral)
Usando variables como antigüedad, NPS interno, evaluaciones de desempeño, ausentismo, cambios de jefatura y compensación relativa al mercado, un modelo puede predecir con 75–85% de precisión quién tiene alta probabilidad de renunciar en los próximos 90 días.
2. Modelo de ausentismo
Identifica patrones de ausentismo recurrente por equipo, jefatura o período del año. Permite intervenciones preventivas antes de que el ausentismo impacte la operación.
3. Score de desempeño potencial
Combina métricas de desempeño actual con características de alta correlación con el éxito en el rol para identificar empleados con alto potencial que no están siendo desarrollados.
Caso real: Empresa industrial con 350 colaboradores redujo su rotación anual del 28% al 17% en 12 meses implementando un modelo de churn laboral con intervenciones proactivas del área de RRHH.
¿Qué datos necesito para empezar?
Sorprendentemente pocos. Con datos de nómina, asistencia, evaluaciones de desempeño y encuestas de clima (incluso anuales), se puede construir un modelo útil en 4–6 semanas.
Si tienes sistemas como SAP, Workday, o incluso planillas Excel estructuradas, ya tienes suficiente para empezar. Conversemos en una llamada de diagnóstico.