(El inglés sigue al japonés)
Título: Estudios de caso sobre el uso de JMP en recursos humanos corporativos
Verificación de la implementación y efectividad de las políticas de personal a través de la predicción de potenciales renuncias y desempeño futuro de los solicitantes de empleo.
Isamu Ueno, Director General, Septeni Holdings Co., Ltd. Tatsuya Shindo, Investigador, Instituto de Investigación de Activos Humanos, Septeni Holdings Co., Ltd.
En el departamento de recursos humanos de una empresa se gestiona diariamente información sobre las personas y se acumula una gran cantidad de información. Sin embargo, la realidad es que la mayoría de los departamentos de recursos humanos corporativos no están haciendo mucho uso de esta información en sus políticas de personal, que son el medio para utilizar a las "personas" que están en el corazón del aumento del valor corporativo. Las principales razones para esto son que la información del personal no es cuantitativa, tiene muchos espacios en blanco o son datos de tipo bandera, lo que dificulta su compilación y análisis utilizando aplicaciones tradicionales como Excel.
Sin embargo, al utilizar JMP, estas preocupaciones desaparecieron y pudimos mejorar drásticamente la eficiencia del análisis en recursos humanos corporativos, que requiere un análisis complejo caso por caso. Un ejemplo de su uso es la predicción de posibles renuncias mediante el análisis de particiones. Se hicieron predicciones para 400 personas para calcular la probabilidad de que dejaran de fumar en un año, luego se clasificaron los resultados y se revisaron con la gerencia. En el plazo de un año, el 50% de los 10 mejores y el 25% de los 50 mejores habían abandonado la empresa. Además, de los 50 mejores, dos empleados con excelente desempeño han permanecido en la empresa hasta el día de hoy gracias a medidas de retención (manipulando algunas de las variables explicativas). Además, en las actividades de reclutamiento, utilizamos JMP para mejorar la eficiencia de nuestras actividades de reclutamiento dibujando un mapa de contornos de los empleados en tres ejes: dos tipos de personalidad y desempeño, y trazando a los solicitantes en el mapa de contornos para visualizar su futuro. También utilizamos análisis discriminante para determinar si un solicitante se unirá o no a la empresa después de recibir una oferta de trabajo, y si su desempeño futuro será alto, medio o bajo, y luego decidir si pasa o no el proceso de selección. Los resultados de las predicciones sobre el futuro del solicitante se compilan luego en una hoja de evaluación y se utilizan en entrevistas con ejecutivos. La correlación entre los juicios de los ejecutivos y los juicios de los datos fue muy alta, por lo que estamos considerando eliminar las entrevistas en el futuro.
Como se describió anteriormente, al utilizar JMP es posible transformar datos de "personas" enterrados dentro de una empresa en una fuente para fomentar el valor corporativo. Espero que el uso de herramientas de análisis estadístico, incluido JMP, se extienda a los departamentos de recursos humanos de otras empresas y que llegue el día en que la productividad mejore en todo Japón.
Un ejemplo de caso del uso del análisis estadístico JMP® en el campo de los recursos humanos corporativos: una presentación sobre la gestión de personal y la verificación de la eficacia a través de la predicción de la jubilación potencial y la predicción del desempeño futuro de los solicitantes de empleo
Isamu Ueno, director general sénior de Septeni Holdings (coautor)
Tatsuya Shindo, investigador de Septeni Holdings
Las empresas gestionan a diario la información sobre el personal en recursos humanos, y acumulan mucha. Sin embargo, muchos departamentos de recursos humanos corporativos no utilizan la gestión de personal, una medida que convierte al personal en el pilar fundamental para aumentar el valor de una empresa. Hay muchas razones: mucha información sobre recursos humanos está cuantificada; hay muchos datos en blanco; los datos están marcados; es difícil contabilizarlos y analizarlos en aplicaciones convencionales como Excel. Sin embargo, JMP elimina estas preocupaciones, mejorando drásticamente la eficiencia del análisis en recursos humanos corporativos, que requiere muchos análisis complejos caso por caso. Un ejemplo de esto es la predicción de la posible jubilación mediante el análisis de particiones. Calculamos la posibilidad de jubilación en un año con una predicción realizada a 400 sujetos, clasificamos los datos y realizamos una revisión de gestión. Un año después, el 50 % de las personas del top 10 y el 25 % del top 50 se habían jubilado. Además, entre estos 50 mejores, los dos empleados con mejor rendimiento se mantuvieron gracias a las medidas de retención (resultado de algunas variables explicativas). En otras actividades de reclutamiento, creamos un mapa de contornos para los empleados utilizando dos tipos de personalidad y tres ejes de rendimiento, y representamos a los solicitantes en el mapa para crear una visión de futuro. Mediante análisis discriminante, nos esforzamos por determinar si los solicitantes aceptarían el puesto tras recibir la oferta y si su rendimiento futuro sería alto, medio o bajo. Recopilamos los resultados futuros previstos de estos solicitantes en hojas de evaluación y los utilizamos para entrevistas ejecutivas. La correlación entre las decisiones ejecutivas y los datos recopilados es extremadamente alta, por lo que estamos considerando la eliminación de las entrevistas en el futuro. El uso de JMP de esta manera nos ha permitido recopilar datos sobre personas que se encuentran ocultos en las corporaciones y canalizarlos hacia fuentes que fomentan el valor corporativo. El uso de herramientas de análisis estadístico, como JMP, se está extendiendo a los departamentos de recursos humanos de otras corporaciones, y esperamos que esto conduzca a mejoras en la productividad en todo Japón.
