Prevenir la rotación de empleados es crucial para cualquier organización, y los datos pueden desempeñar un papel fundamental al resaltar la importancia de la retención. Al utilizar los datos para comprender costos, productividad, engagement y el impacto sobre la reputación de la empresa, las organizaciones pueden tomar decisiones informadas sobre las estrategias para retener talento. Prevenir la rotación no se trata sólo de mantener empleados; se trata de sostener el crecimiento a largo plazo, mantener la eficiencia operativa y proteger tanto los recursos financieros cómo los intangibles.
1 ¿Qué información utiliza el modelo de predicción de la rotación de Nailted?
Los algoritmos de predicción de Nailted utilizan machine learning para predecir la probabilidad de que un empleado abandone la organización, ofreciendo una herramienta avanzada para que los equipos de Recursos Humanos y equipos directivos gestionen proactivamente la retención de empleados aplicando las estrategias necesarias.
El modelo se basa en datos históricos de empleados, tanto de aquellos que aún están en la empresa cómo de los que ya la han dejado. El modelo de predicción de la rotación de Nailted utiliza una amalgama de variables demográficas, profesionales y relacionadas con el engagement para hacer sus predicciones. El tipo de variables utilizadas, que pueden incluir pero no se limitan a:
- Información demográfica individual: Se utiliza información personal de cada empleado para comprender la composición y diversidad de los diferentes grupos de empleados y pronosticar la rotación.
💡 Para mantener tus datos actualizados, te recomendamos integrar Nailted con tu Software de Recurso Humanos. Consulta aquí la lista completa de softwares integrables.
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Información profesional individual: Este tipo de atributos se refieren al recorrido del empleado dentro de la organización.
- Antigüedad de la persona en la empresa: Cantidad de tiempo que un empleado ha estado trabajando en la empresa.
- Rotación: Se emplea la información de la rotación agregada de todos los grupos a los que pertenece el individuo.
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Métricas agregadas de equipos y grupos: Esta información se recopila a partir de las encuestas que Nailted envía a los empleados:
- Participación de los grupos de la persona
- eNPS de los grupos de la persona
- Engagement de los grupos de la persona
💡 El modelo de predicción de la rotación de Nailted nunca usará la participación individual, respuestas de eNPS o Engagement. Se usará el promedio de los valores de los grupos en los que el empleado está incluido para proteger la privacidad individual y evitar posibles sesgos.
Consulta más información sobre el modelo de predicción de la rotación de Nailted aquí.
2 ¿Qué es la calibración de la rotación?
La calibración de la rotación se refiere al proceso mediante el cual el modelo de predicción de la rotación de Nailted refina sus predicciones en función del volumen y la calidad de los datos que ha acumulado sobre las tasas de rotación de empleados. Estos datos provienen del análisis del número de empleados, sus salidas y una variedad de atributos de empleados que ayudan a identificar patrones asociados con la rotación.
A medida que se recopilan más datos, el modelo mejora en la diferenciación de escenarios de rotación, lo que permite una mayor precisión en los pronósticos. Este proceso de calibración asegura que las predicciones del modelo sean cada vez más precisas a lo largo del tiempo, ya que identifica tendencias históricas y factores contextuales cómo la antigüedad, el puesto de trabajo, el engagement,etc. Cuanto mayor sea el volumen y la diversidad de los datos, el modelo podrá detectar las señales más sutiles que contribuyen a la salida de los empleados, lo que conduce a estrategias mejor preparadas para la retención.
Existen tres diferentes rangos de calibración:
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Calibración entre 0 - 50%
El modelo de predicción de la rotación de Nailted no tiene suficiente información para proporcionar una predicción. Una organización puede estar en este rango de calibración debido a una o ambas de las siguientes causas:
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- Falta de atributos de empleados: No se han insertado los atributos requeridos para predecir la rotación de empleados. Consulta aquí los atributos disponibles y añade la mayor cantidad posible.
- Falta de patrones claros: Aunque el modelo tiene suficiente información de los atributos de los empleados, el sistema no puede detectar patrones claros dentro de las salidas y los datos extraídos de los atributos para ofrecer una predicción de rotación.
💡La calibración de la rotación puede ser muy baja cuando Nailted se implementa en una organización. ya que el modelo no tiene suficientes datos históricos para encontrar patrones claros.
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Calibración entre 51 - 80%
Se pueden mostrar las primeras predicciones de rotación aunque la calibración del modelo puede mejorarse. Asegúrate de que todos los atributos de los empleados y las razones de salida se hayan añadido correctamente.
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Calibración superior al 81%
El modelo de predicción de la rotación tiene un alto porcentaje de calibración, por lo que las predicciones son precisas de acuerdo con los datos recopilados por el modelo. Es muy importante mantener el porcentaje de calibración lo más alto posible para garantizar la mayor precisión en los datos predictivos.
3 ¿Cómo puedo mejorar mi nivel de calibración?
Los modelos de predicción de rotación de Nailted requieren datos para ofrecer predicciones, por lo que es clave que la información se agregue al sistema. Para mejorar tu nivel de calibración puedes hacer lo siguiente:
- Revisa que cada empleado tenga todos sus atributos. Consulta aquí la lista de atributos disponibles y cómo añadirlos a Nailted.
- Revisa que cada empleado que haya abandonado la organización tenga registrado su motivo de salida. Esta información será crucial para recopilar los datos correctos de los empleados y encontrar patrones para predecir la rotación. Consulta más información sobre cómo obtener datos precisos de rotación.