Churn aplicado à Gestão de Pessoas: A importância de se exportar esse conceito para dentro do RH

Atualizado: 2 de Set de 2019


Toda organização busca diminuir os custos, gerar receita, ampliar a proficiência operacional e destacar as principais atividades para se desenvolver, melhorar a agilidade e manter a lucratividade. Mas existe alguma uma abordagem para prever os riscos e diminuir os custos associados a estes objetivos? Um método que pode ser muito eficaz é a análise de churn ou análise da rotatividade, que se refere à taxa de atrito do cliente em uma empresa, ou seja, ocorre quando os consumidores cessam seu relacionamento com um empreendimento. Basicamente, são indicadores de satisfação do serviço prestado, excelente também para calcular o tempo de permanência dos clientes em seu vínculo com a empresa. Mas por que é importante exportar esse conceito para a área de Recursos Humanos? A resposta é simples, um funcionário pode decidir entrar ou sair de uma organização por várias razões, por exemplo, ambiente de trabalho, lugar, igualdade de gênero, igualdade de remuneração, razões pessoais (tais como a mudança de residência devido à família), maternidade, saúde, conflito com os gerentes ou colegas de uma equipe, etc. Desta forma a rotatividade de funcionários é um grande problema para as organizações, especialmente quando os principais talentos decidem sair em busca de uma melhor oportunidade dada pelo concorrente. A substituição por novos funcionários é um custo importante para uma empresa e a previsão de rotatividade está na vanguarda das necessidades do RH em muitas corporações. Um estudo do Center for American Progress descobriu que, no mundo, as empresas geralmente gastam cerca de um quinto do salário de um empregado para substitui-lo por um novo indivíduo, e o custo pode aumentar significativamente se os executivos mais bem pagos forem substituídos. Compreender o porquê e quando os funcionários estão mais propensos a sair pode levar a ações para melhorar a retenção deles, bem como possivelmente planejar novas contratações antecipadamente. O churn tem chamado a atenção de organizações que buscam entender o real motivo da falta de engajamento de seus colaboradores. As companhias querem obter informações e insights de dados que permitem detectar padrões e tendências, antecipar eventos, prever anomalias e usar simulações para entender as mudanças no comportamento das equipes. Nesse sentido, a análise preditiva possibilita examinar grandes conjuntos de dados disponíveis (big data) que trarão informações, realizando prenúncios para o futuro, como por exemplo, verificar quais colaboradores provavelmente sairão com base no desempenho deles dentro do ambiente de trabalho, auxiliando os gestores de RH a conjecturar a resposta para a seguinte pergunta: “Esse colaborador vai nos deixar nos próximos X meses?”. Há apenas duas respostas possíveis, 'sim' ou 'não'. A análise de predição de rotatividade no RH pode ser bastante complexa pois considera motivações intrínsecas, além de informações relacionadas à ação dos indivíduos, perfis, informações demográficas, estrutura e dados sociais, dados de acesso, padrões e dados obtidos de metodologias próprias. Todos estes tipos de dados podem ser associados para treinar modelos matemáticos de churn. Isso pode garantir uma melhor contenção de despesas relacionadas ao RH e, ao mesmo tempo, permitir o desenvolvimento de equipes de alto desempenho, com indivíduos satisfeitos em seus postos de trabalho.


A predição no RH pode ser categorizada em dois tipos;


  • Voluntária: Quando o colaborador sai da empresa por suas próprias razões

  • Involuntária: Quando o colaborador é demitido.


Normalmente as empresas se concentram na demissão voluntária, onde um funcionário sairia para uma oportunidade melhor em termos de remuneração, benefícios, ambiente de trabalho, etc., ou por razões negativas na organização atual, como conflitos com os supervisores, falta de oportunidades de promoção, falta de trabalho interessante, etc. Independente da categoria toda empresa deve saber como retê-los e utilizar um modelo de previsão bem-sucedido é necessário para evitar impactos negativos na competitividade da empresa no curto ou no longo prazo. Os avanços da inteligência artificial continuarão a mudar a maneira como as equipes de RH funcionam, mas já está claro que uma implementação adequada pode trazer muitos benefícios.

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