Uno de los temas más apasionantes que sobrevuelan las agendas directivas son las tecnologías de última generación, donde el Big Data y People Analytics (Business Intelligence con mejor tecnología y más datos) están empezando a jugar un papel estelar.
Dentro del abanico de posibilidades que se abre con la gestión y análisis de datos masivos, me parece especialmente interesante su aplicación para medir aspectos emocionales. Y sobre todo, los relacionados con la Compensación y el Employee Engagement.
¿Qué puede aportar el Big Data en el ámbito de la Compensación Total?
A la hora de diseñar e implantar un modelo de Compensación Total, su objetivo se podría resumir en: impactar en los resultados de la organización, aumentando el Engagement con la máxima eficiencia retributiva. Es decir, diseñar una combinación óptima de elementos retributivos que genere un retorno positivo para cada inversión:
- Por un lado, intentando que la percepción de Compensación Total sea máxima: que los empleados puedan elegir lo que quieren y lo valoren al máximo. Para ello se aplican políticas de personalización, flexibilidad y comunicación.
- Y por otro lado, retribuyendo y premiando la creación de valor y la contribución a resultados.
Para ambas líneas de actuación, el emergente desarrollo del Big Data puede aportar grandes utilidades a la gestión estratégica de la Compensación, complementando a los métodos actuales:
- En el primer caso, para maximizar la percepción, aplicando enfoques avanzados de micro-segmentación, ya utilizados en Marketing: “Conocer a nuestros empleados tan bien como conocemos a nuestros clientes”.
- Y en el segundo, para identificar aquellos elementos de la compensación que correlacionan más con el Engagement, y tomar mejores decisiones a la hora de invertir en unos u otros. Por ejemplo, detectar el impacto de la flexibilidad de horarios en los índices de absentismo y rotación, y a su vez en la productividad.
En Gestión del Talento ya existen numerosos ejemplos exitosos de People Analytics, y en el ámbito de la Compensación empieza a extenderse su uso, aún limitado:
- En un estudio reciente se concluyó que cuanto más se pagaba a los CEOs (sobre todo en Stock Options), peores resultados obtenían sus compañías en un periodo de 3 años; un ejemplo de que a veces los datos contradicen algunas creencias instaladas en las organizaciones y pueden evitar políticas contraproducentes.
- En la cadena de cines AMC Theatres analizaron qué puestos contribuían más a la rentabilidad del negocio, identificando como posición clave a los vendedores de palomitas, y replanteándose su retribución.
Ya conocemos metodologías para cuantificar el Salario Emocional. Y hay numerosas organizaciones que miden el Employee Engagement y su correlación con indicadores de negocio.
Pero, ¿Nos ayudará el Big Data a ir más allá en la gestión estratégica de la Compensación, vinculando ambos? ¿Nos permitirá evaluar el impacto de los elementos del Salario Emocional en el Engagement y el negocio?
La extraordinaria dificultad de medir y cuantificar este tipo de impacto es que hablamos de aspectos emocionales, así que la primera cuestión sería:
¿Se pueden medir las emociones?
“El primer paso es medir cualquier cosa que se pueda medir fácilmente. Esto está bien, con sus limitaciones. El segundo paso es descartar lo que no se puede medir fácilmente o darle arbitrariamente un valor cuantitativo. Esto es artificial y engañoso. El tercer paso es suponer que lo que no se puede medir fácilmente no es realmente importante. Esto es ceguera. El cuarto paso es decir que lo que no se puede medir fácilmente no existe. Esto es suicidio.” (Robert McNamara)
El gran reto de obtener este tipo de información reside en que se trata de intangibles. Y se añade la dificultad de medir aisladamente un único factor ya que, con la aparición del trabajo del conocimiento, todo está muy interrelacionado.
Entonces, ¿Debemos renunciar a medir, y retribuir, los intangibles?
Como dijo Seth Godin, “Medir es fabuloso. Salvo que te dediques a medir lo que es fácil de medir, en lugar de lo que es importante”. También Steve Kerr, en su mítico artículo “On the folly of rewarding A, while hoping for B”, reclamaba la atención sobre esto: hay muchos comportamientos que no se recompensan simplemente porque son difíciles de observar y medir. Y por el contrario, se suele hacer un sobre-énfasis en los actos y tareas más visibles.
La manera más habitual hasta el momento de medir intangibles es traducirlos a través de actos o comportamientos observables. Es lo que se hace en los procesos de evaluación, por ejemplo: basándonos en la observación de comportamientos, asignamos valores cuantitativos a intangibles como el liderazgo o la colaboración.
Pero están surgiendo otros medios innovadores de obtención de indicadores relacionados con las emociones:
- Software de Sentiment Analysis, para detectar estados de ánimo analizando el lenguaje utilizado.
- Wearables que miden emociones captando los datos biométricos del cuerpo con sensores.
- Software para la medida en tiempo real del Employee Engagement, como Daily Pulse, de CELPAX.
Y en cualquier caso, quizá el debate no sea tanto si el Big Data puede medir las emociones. Lo que sí puede medir son hechos y comportamientos causados por las emociones. Quizá no podamos medir directamente el amor, pero podemos observar y cuantificar comportamientos habituales en los enamorados, y encontrar correlaciones y tendencias. El objetivo sería entonces recrear las condiciones que les hacen sentirse así, para maximizar las probabilidades de que tomen esas decisiones.
En definitiva, yo creo que hay que ser creativos para medir lo emocional y los intangibles cada vez más y mejor. Y que debemos aprovechar las posibilidades que la tecnología y la ciencia nos ofrecen para mejorar nuestras propuestas de valor al empleado, y ser más eficientes retributivamente. Hacer este esfuerzo merece la pena, por varios motivos:
- Lo que se cuantifica obtiene la atención de la organización. Y esto es fundamental para centrar esfuerzos en lo importante.
- Lo que medimos impulsa nuestra motivación. Si medimos dinero, queremos hacer más dinero.
- Aprendemos sobre las dinámicas que pretendemos medir. Incluso más importante que los números que resulten, es que el propio proceso nos hace conocer mejor las posibles relaciones causa-efecto.
En todo caso, tampoco hay que obsesionándose con buscar la medición perfecta, ni dejar de hacer lo importante por no saberlo medir. No siempre el dato es lo más importante. Por ejemplo, en la tecnológica SAS Institute, decidieron no limitar el número de días por enfermedad remunerados que sus empleados podían tomar. Más allá de medir el absentismo, priorizaron el mensaje cultural de confianza y responsabilidad. Quizá les resulte difícil medir el impacto que tuvo esta medida en la motivación y compromiso de los trabajadores, pero sí saben que tener una tasa de rotación muy inferior a la del sector les está ahorrando millones de dólares anuales.
En una clase de un MBA el profesor gritó fuertemente: “Lo que no se puede medir no existe” … Y desapareció. #Microcuento (@virginiog)
En conclusión
Respondiendo a la pregunta inicial: ¿Qué puede aportar el Big Data en el ámbito de la Compensación Total?, creo que:
- Su utilidad potencial es indudable:
- Puede suponer un gran avance en la medición de intangibles, que permitirá tomar decisiones más objetivas.
- Aportará información para diseñar una oferta de compensación personalizada y óptima para empleados y empresa.
- Hay que ser cautos con las conclusiones obtenidas:
- Por las propias limitaciones del Big Data: puede encontrar correlaciones, pero es difícil demostrar relaciones de causalidad o medir el impacto de los cambios. Y no tiene por qué darnos información sobre las motivaciones para actuar.
- Hay que recordar que, como dice D. Kahneman en su fabuloso “Pensar rápido, pensar despacio”, los econos (agentes racionales que viven en el país de la teoría) son distintos de los humanos (que actúan en el mundo real). Hablamos de personas que cambian de opinión y de motivaciones, y que desarrollan nuevas competencias.
- Implica retos organizativos que superar:
- Siendo Recursos Humanos la tierra del dato no estructurado, el proceso de integración que requieren Big Data y Analytics supone un gran reto, aunque si se ha implantado un modelo de Compensación Flexible, el camino estará ya bastante allanado.
- Y posiblemente, por encima de las dificultades técnicas, el principal obstáculo para su implantación en nuestras organizaciones sea que sigamos creyendo que estas tecnologías… “are fucking with the magic”.
¿Conectamos?
@mariocameo
Imagen “In God we trust” vista en www.cultivate-communications.com
