Caso de estudio en People Analytics: análisis exploratorio de entrevistas de salida del TAFE

31 agosto 2016

Caso de estudio en People Analytics: análisis exploratorio de entrevistas de salida del TAFE

by Julio Villena Román, Clara Cabañas

En este post describimos un nuevo caso de estudio en People Analytics, en este caso, el análisis exploratorio de los datos recogidos en entrevistas de salida de empleados del sector de la educación.

La mayoría de los departamentos de Recursos Humanos concienciados por realizar una política activa de gestión eficiente del talento de la organización, suelen llevar a cabo entrevistas de salida a los empleados que abandonan la organización. Dado que las organizaciones gastan una gran cantidad de dinero y recursos en el reclutamiento del personal, aunque ya es tarde para retener el talento, la información recogida por esas entrevistas de salida sobre los motivos del abandono sirve para dar luz sobre problemas de retención del talento de la organización, que deben ser detectados y resueltos lo antes posible para evitar futuros abandonos. Estas entrevistas sirven para detectar los problemas que producen la insatisfacción de la plantilla, por ejemplo debidos a la falta de oportunidades de ascenso, unos salarios poco competitivos, una gestión tiránica por parte de los responsables, o una mala cultura de la empresa. La entrevista de salida esencialmente se centra en tres puntos: por qué te vas, qué te ha gustado y qué no te ha gustado (puntos positivos y negativos) de la organización.

Los datos empleados en nuestro caso de estudio han sido proporcionados por el departamento de empleo del TAFE en Australia. Las instituciones TAFE (Technical and Further Education) ofrecen programas de Educación Superior de carácter predominantemente técnico, la mayoría de ellos programas oficiales bajo el Marco del Sistema Nacional de Formación, incluyendo disciplinas del mundo de los negocios, las finanzas, el turismo, la construcción, la ingeniería, las artes visuales, las tecnologías de la información y las comunicaciones, el trabajo comunitario, las ciencias sociales, etc. Las instituciones TAFE (colleges e institutes) son gestionadas y financiadas por los distintos gobiernos locales de los estados y de los territorios, a diferencia del sector universitario, cuya financiación es predominantemente del gobierno federal.

Las entrevistas de salida del TAFE fueron desarrolladas para recoger las opiniones y actitudes de los empleados que abandonan los colleges e institutos, para identificar qué variables operacionales, organizativas o personales son las que afectan en la retención de los empleados. La información recogida es empleada para optimizar las iniciativas de atracción y retención del talento y para mejorar las prácticas en el trabajo para que el TAFE sea un lugar atractivo para los trabajadores de calidad.

Descripción de los datos

El conjunto de datos empleado se ha descargado del portal de datos abiertos del estado de Queensland, el segundo más grande de Australia, y contiene información sobre las entrevistas de salida realizadas por el servicio de empleo del TAFE de Queensland a sus empleados cuando estos dejan su empleo (voluntariamente o no), a fecha de diciembre 2013: TAFE employee exit survey.

En las entrevistas de salida se recogen preguntas relativas a varios temas:

  • El empleado: rango de edad, sexo.
  • El puesto de trabajo: tipo de contrato, clasificación y área de trabajo.
  • El lugar de trabajo: años en dicho lugar y preguntas específicas sobre el acuerdo o desacuerdo con diferentes enunciados que hacen referencia al lugar de trabajo.
  • El instituto: años en el Instituto y preguntas específicas sobre el acuerdo o desacuerdo con diferentes enunciados que hacen referencia al Instituto.
  • El programa de iniciación (programas de onboarding): si tuvo lugar dicho programa y preguntas específicas sobre el tipo de plan de iniciación.
  • La salida: tipo de salida, año de salida, duración del empleo, número total de años en TAFE, factor principal que ha motivado la salida y factores adicionales que han contribuido a la salida.

La aplicación de técnicas de análisis de datos permite extraer conocimiento de estas encuestas de salida para conocer el perfil típico del empleado que decide abandonar su empleo y, así, poder anticiparse en el futuro a este abandono y retener el talento en la organización.

En el dataset analizado, la variable que hace referencia al tipo de salida (denominada “separation type”) tiene 6 posibles valores:

  • Retirement: salida por jubilación.
  • Termination: salida por despido.
  • Transfer: salida por traslado a otro instituto.
  • Retrenchement/Redundancy: salida por recortes o redimensionado en la organización.
  • Contract Expired: salida por expiración del contrato.
  • Resignation: salida voluntaria (dimisión).

Análisis de variables

La distribución de valores de los motivos de salida se muestra en la siguiente figura.

En una primera aproximación a los datos, observamos que el tipo de salida más frecuente es Resignation, salidas voluntarias, con un 48% de los casos. Esto dispara las alarmas en el departamento de Recursos Humanos, y hace necesario analizar y estudiar las razones que conducen a esta alta tasa de abandono en la organización.

Analizando los tipos de salida y su relación con el sexo de los empleados, en la siguiente figura, se observa un porcentaje muy superior a la media de mujeres que son despedidas o trasladadas. En cuanto a la salida voluntaria, el porcentaje de mujeres y hombres está completamente compensado.

Al centrarnos en los rangos de edad, observamos que los empleados que están en el rango de 21 a 30 años son los que tienen mayor probabilidad de dejar voluntariamente la organización, mientras que los mayores de 51 tienen una probabilidad más alta de jubilarse o de ser objeto de recortes.

Dado que el objetivo final es evitar el abandono, debemos analizar las razones que conducen a este tipo de salida de la organización. Al estudiar los factores que han conducido a los empleados a su dimisión, el factor principal es la insatisfacción con el empleador (Dissatisfaction with institute).

Analizando las tasas de abandono para cada instituto, observamos que Barrier Reef Institute y Mount Isa Institute tienen las tasas de dimisión más altas (más de 10% sobre el porcentaje medio de abandono). Ambos institutos pertenecen a la región North de TAFE Queensland (compuesta por 6 regiones en total: Brisbane, Gold Coast, East Coast, South West, SkillsTech y North). Es decir, que hay problemas de abandono en la región North con respecto a las demás regiones de TAFE.

Analizando los planes de bienvenida e iniciación y su relación con el tipo de salida, se observan niveles muy altos de participación en estos planes (más del 90%), incluso para los empleados que dimitieron. Cabe decir que el análisis de esta relación se centró en los empleados que llevaban menos de 2 años en la organización, puesto que parece razonable pensar que a partir de ese tiempo el efecto del plan de iniciación no tenga efecto sobre el abandono.

Decidimos también examinar las posibles relaciones existentes entre el tipo de trabajo (temporal a media jornada, temporal a jornada completa, indefinido a media jornada, indefinido a jornada completa o contrato casual) y el tipo de salida. Los resultados de este estudio son concluyentes y demuestran que los empleados con un contrato temporal tienden a abandonar voluntariamente (con un aumento de hasta el 10% respecto a la media de empleados que abandonan).

Al analizar, por último, los años de servicio en TAFE, se ve un incremento progresivo de la tasa de abandono al aumentar los años de servicio, hasta llegar a los 6 años de servicio, momento a partir del cual la tasa de abandono desciende drásticamente. El resultado era esperable, puesto la probabilidad de que un empleado se vaya disminuye cuanto más tiempo lleva el empleado en la empresa.

Conclusiones accionables

A partir de los análisis anteriores, se puede obtener una serie de conclusiones, y además accionables, es decir, que aportan suficiente información como para generar una acción efectiva para resolver los problemas de retención del talento en la organización, en este caso, el TAFE.

Estas conclusiones accionables son:

1) Dado que los empleados que llevan menos de 6 años en el puesto tienen mayor probabilidad de abandonar, el TAFE debería poner en marcha un plan de fidelización de los empleados más noveles para evitar su salida y retener así el talento.

2) Los empleados que han dimitido habían formado parte de un programa de bienvenida e iniciación en más de un 90% de los casos, lo cual no evitó su marcha. Por tanto, el TAFE debe revisar y mejorar sus programas de iniciación, ya que quizás no están teniendo el efecto deseado en los empleados: retenerlos en la organización.

3) Puesto que los empleados con contratos temporales son los que tienen mayor probabilidad de abandono voluntario, el TAFE debe aumentar las posibilidades de promoción de empleados con estos contratos, ofreciéndoles la oportunidad de ascender y conseguir un contrato indefinido.

4) Como se ha mencionado al principio, la razón principal para la dimisión es la insatisfacción con el instituto, siendo Barrier Reef Institute y Mount Isa Institute los centros con mayor tasa porcentual de abandono. Por esta razón, el TAFE debería realizar una investigación sobre dichos institutos para determinar las causas de la insatisfacción generalizada de los empleados.

5) Los empleados que pertenecen al rango de edad de entre 21 y 30 años son los que más probabilidades tienen de abandonar voluntariamente, por lo que el TAFE debería ofrecer a dichos empleados oportunidades de crecimiento, además de invertir en su desarrollo y promover la posibilidad de adquirir nuevas habilidades para retener así el talento joven.

Con este estudio queremos ilustrar cómo las técnicas de Data Science permiten el análisis y la interpretación de un conjunto de datos, en este caso sobre entrevistas de salida a empleados de una organización, con la extracción de conclusiones que se pueden convertir en acciones efectivas en el escenario estudiado. Aunque este estudio es limitado y centrado en el conjunto de datos del TAFE, nuestro equipo puede abordar proyectos de Data Analytics en cualquier escenario complejo con las máximas garantías de éxito. Si tiene cualquier pregunta o necesidad en estas áreas, por favor, no dude en contactar con nosotros, que estaremos encantados de ayudarle.

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