traducido por Federico Dilla
The algorithm that reveals when an employee wants to leave
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BY RE SILVERMAN / N. WALLER THE WALL STREET JOURNAL
Updated: 03/23/2015 12:03 pm
Companies like Wal-Mart or Credit Suisse analyze data that tell the probability that a worker leaves the company ... or fall. Everything influences: the direct boss, peers and even personality.
Did you know that it is possible to know in advance which workers are standing outside the company? As the rotation again be a concern-and a remarkable cost-for companies, Wal-Mart, Credit Suisse or dotcom Box, among others, have begun to analyze large amounts of data to determine which employees are more likely to leave. For a responsible team, early warning that a worker is considering abandoning the ship is an opportunity to do something about it.
To find out takes into account dozens of factors, including years old professional, place of origin, their work performance, possible patterns in communication and how to act, and even personality test. These data often reveal a complex picture of the factors that encourage a worker to remain in a business ... or leave it.
Each company is different
In Box, for example, salary or an employee's relationship with his boss is much less decisive than its connection to the rest of the team, according to an analysis prepared by the firm of HR software Culture Amp. At Credit Suisse, for its part, the leadership of senior and team sizes have proven to be influential factors.
Start attending more events than your job requires is a sign that want to leave
Ultimate Software Group The company also specializes in solutions for human resources assigned to each own and their main customers-a value based on their probability of both employee leave the company.
William Wolf, head of recruitment and talent development at Credit Suisse estimates that for every point unwanted attrition is reduced, the company saves between 75 and 100 million.
Although many employers would like, this is not an exact science. Data Scientists create predictive models combining many variables and will refine their predictions as time passes. "People want to find irrefutable track that shows that someone is going to go, but it's not that easy," confirms Thomas Daglis, Ultimate Software.
Still, scientists studying the relationship between different factors and motivation of an employee found some revealing correlations:
VoloMetrix, which analyzes data from HR departments, as well as emails and calendars workers, says it is possible to predict with up to a year in advance who is planning to leave. Les reveals, for example, reduce the time to interact with peers or start attending more events than your job requires.
Ultimate Software has also found a correlation between those workers who give up bonuses or other performance variables, and those little then go to another firm.
And then what?
Of course, "we can not tell the workers that the only reason I talked to him is because an algorithm has told us to do," says John Callery, analytical responsible behavior in AOL, which has recently begun working with Visier technology to prevent the escape of the best talent.
Scientists likely handle data, but it is impossible to have a 100% certainty
Credit Suisse has lasted three years studying what happens to workers who, over the years, received salary increases, promotions or updates to other departments. Wolf confirms that internal mobility substantially improves retention. In this context, a year and a half ago the bank launched a program to encourage internal changes, and today 80% of open positions were openly available to the template. To date, 300 people have been promoted through this program, many of which probably would have gone for failing to change. "We think we have prevented many seeking a job in a bank of competition," says Wolf.
Credit Suisse also uses statistics to investigate why women report a higher dropout rate than men, whereas Box has decided to strengthen the feeling of belonging to the organization through more social events, teamwork and mentoring sessions for the new additions. Meanwhile, semiconductor maker Micron Technology is using data analysis to prevent rotation between employees who have less than a year in the company, including rotation around 20%. Micron has found that many leave because the post does not fit what they expected, and now works on improving the descriptions of the deals.
For Wal-Mart, analytical help determine which employees are more likely to be promoted, and thus expedite matters as finding a replacement and training, before his old position becomes available. The retail giant promotes each year between 160,000 and 170,000 people.
El algoritmo que revela cuándo un empleado quiere irse
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Empresas como Wal-Mart o Credit Suisse analizan datos que les indican la probabilidad de que un trabajador abandone la compañía... o se quede. Todo influye: el jefe directo, los compañeros e incluso la personalidad.
¿Sabías que es posible saber con antelación qué trabajadores tienen un pie fuera de la empresa? A medida que la rotación vuelve a suponer una preocupación -y un coste- reseñable para las compañías, Wal-Mart, Credit Suisse o la puntocom Box, entre otras, han empezado a analizar grandes cantidades de datos para determinar qué empleados tienen más probabilidades de irse. Para un responsable de equipo, la advertencia temprana de que un trabajador está pensando en abandonar el barco supone la oportunidad de hacer algo al respecto.
Para averiguarlo se tienen en cuenta docenas de factores, incluyendo los años de antigüedad del profesional, el lugar de procedencia, su rendimiento laboral, posibles patrones en la comunicación y forma de actuar, e incluso test de personalidad. Estos datos con frecuencia revelan una compleja fotografía de los factores que incentivan a un trabajador a permanecer en una empresa... o a abandonarla.
Cada empresa es distinta
En Box, por ejemplo, el salario o la relación de un empleado con su jefe resulta mucho menos determinante que su conexión con el resto del equipo, según un análisis elaborado por la firma de software de recursos humanos Culture Amp. En Credit Suisse, por su parte, la capacidad de liderazgo de los superiores y el tamaño de los equipos han resultado ser factores de gran influencia.
Empezar a acudir a más eventos de los que tu puesto requiere es síntoma de que quieres marcharte
La compañía Ultimate Software Group, también especializada en soluciones para los recursos humanos, asigna a cada empleado -tanto propios como de sus principales clientes- un valor en función de su probabilidad de abandonar la compañía.
Willian Wolf, responsable de captación y desarrollo de talento en Credit Suisse, estima que por cada punto que se reduce la deserción no deseada, la entidad ahorra entre 75 y 100 millones de dólares.
Aunque a muchos empleadores les gustaría, ésta no es una ciencia exacta. Los científicos de datos crean modelos predictivos combinando multitud de variables y van afinando sus predicciones a medida que pasa el tiempo. "La gente quiere encontrar esa pista irrefutable que revela que alguien se va a ir, pero no es tan fácil", confirma Thomas Daglis, de Ultimate Software.
Aun así, los científicos que estudian la relación entre distintos factores y la motivación de un empleado han encontrado algunas correlaciones reveladoras:
VoloMetrix, que analiza datos procedentes de los departamentos de recursos humanos, así como de los emails y calendarios de los trabajadores, asegura que es posible predecir con hasta un año de antelación quiénes están planeando irse. Les delata, por ejemplo, reducir el tiempo con el que interactúan con sus compañeros o empezar a asistir a más eventos de los que su puesto requiere.
Ultimate Software ha encontrado también una correlación entre aquellos trabajadores que renuncian a bonus o a otro tipo de prestaciones variables, y aquellos que poco después se van a otra firma.
Y después, ¿qué?
Por supuesto, "no podemos decirle al trabajador que la única razón por la que hablamos con él es porque un algoritmo nos ha dicho que lo hagamos", comenta John Callery, responsable de analítica del comportamiento en AOL, que recientemente ha empezado a trabajar con la tecnológica Visier para prevenir la huída del mejor talento.
Los científicos de datos manejan probabilidades, pero es imposible tener una certeza al 100%
Credit Suisse lleva ya tres años estudiando qué pasa con los trabajadores que, a lo largo de los años, reciben subidas de sueldo, promociones o cambios a otros departamentos. Wolf confirma que la movilidad interna mejora sustancialmente la retención. En este contexto, hace un año y medio el banco lanzó un programa para incentivar los cambios internos, y en la actualidad el 80% de las posiciones abiertas se ofrecen abiertamente a la plantilla. Hasta la fecha, 300 personas han sido promocionadas a través de este programa, muchas de las cuales posiblemente se habrían ido de no haber logrado el cambio. "Queremos pensar que hemos evitado que muchos busquen un empleo en un banco de la competencia", dice Wolf.
Credit Suisse usa las estadísticas también para investigar por qué las mujeres registran una tasa de abandono mayor que los hombres, mientras que Box ha decidido reforzar el sentimiento de pertenencia a la organización a través de más eventos sociales, trabajos en equipo y sesiones de mentoring para las nuevas incorporaciones. Por su parte, el fabricante de semiconductores Micron Technology está usando el análisis de datos para prevenir la rotación entre los empleados que llevan menos de un año en la compañía, entre los que la rotación ronda el 20%. Micron ha descubierto que muchos abandonan porque el puesto no se ajusta a lo que esperaban, y ahora trabaja en mejorar las descripciones de las ofertas.
Para Wal-Mart, las analíticas permiten determinar qué empleados tienen mayor probabilidad de ser ascendidos, y agilizar así cuestiones como la búsqueda de un sustituto y su formación, antes de que su vieja posición quede disponible. El gigante minorista promociona cada año a entre 160.000 y 170.000 personas.