Na economia do conhecimento, funcionários qualificados são os ativos que impulsionam o sucesso organizacional.
Assim, as empresas devem aprender com eles – por que permanecem, por que saem e como a organização precisa mudar.
Uma análise demissional cuidadosa, seja uma conversa cara a cara, um questionário, uma pesquisa ou uma combinação, pode catalisar as habilidades de escuta dos líderes, revelar o que funciona ou não dentro da organização, destacar desafios e oportunidades ocultos e gerar inteligência competitiva essencial.
Essa análise pode promover o engajamento e aumentar a retenção, sinalizando aos funcionários que suas opiniões são importantes.
E pode transformar funcionários que estão saindo em embaixadores corporativos.
Infelizmente, poucos gestores prestam atenção a esse processo. Seus programas falham em melhorar a retenção ou produzir informações úteis.
Geralmente isso se deve à baixa qualidade dos dados e à falta de consenso sobre as melhores práticas.
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O que é análise demissional
A análise demissional é uma prática que utiliza os dados coletados no processo de offboarding para entender melhor as ocorrências de saída e traçar um plano de ação estratégico, caso seja identificada alguma irregularidade ou tendência, como por exemplo, demissões constantes em um determinado departamento.
A entrevista de desligamento é normalmente a prática mais utilizada para reunir informações sobre a relação entre o colaborador e a empresa, com ênfase na influência de sua política de recursos humanos sobre a saída do funcionário.
O objetivo da análise é mensurar o quanto as ações da gestão de pessoas pode impactar no desempenho e satisfação dos colaboradores.
Dados como permanência média dos funcionários, avaliações de desempenho, taxas de turnover e fit cultural do colaborador são as principais abordagens.
Também é preciso levar em conta cenários subjetivos durante a análise demissional, buscando um melhor entendimento da percepção geral em relação ao colaborador que está se desligando.
Para tanto, são coletadas opiniões de superiores e colegas de mesmo nível.
De modo geral, a análise demissional é um processo que visa melhorar a qualidade das ações do RH e buscar contratações cada vez mais adequadas.
Isso resulta em economia de recursos, além de garantir a continuidade de práticas mais eficientes.
Por que realizar práticas demissionais?
Os benefícios das entrevistas ou outras práticas de desligamento as tornam um procedimento padrão para empregadores de todos os portes. São ferramentas valiosas por vários motivos, incluindo:
- Obter uma melhor compreensão de por que as pessoas saem;
- Oferecer aos funcionários a oportunidade de ter voz;
- Coletar dados que podem melhorar a eficácia organizacional e aumentar a retenção de funcionários;
- Ser capaz de responsabilizar as lideranças quando necessário;
- Descobrir se alguma prática ilegal ou antiética está ocorrendo;
- Fornecer a ex-funcionários uma impressão final positiva da organização para defender sua marca de empregador.
A importância de um processo demissional
Assim como a integração inicia as novas contratações com informações pertinentes e as orienta nos procedimentos essenciais, a demissão é necessária para encerrar adequadamente o ciclo de vida do funcionário.
O offboarding cobre todas as tarefas necessárias, a papelada e os requisitos legais, ao mesmo tempo em que encerra a relação de trabalho em boas condições.
Os funcionários que saem têm sua última impressão da empresa durante o desligamento.
Eles podem sair como um adversário ressentido ou como um defensor que fala muito bem da organização.
Não importa o que levou à sua saída, o desligamento pode mandá-los embora com respeito e profissionalismo.
As práticas de desligamento são uma parte crucial e devem ser realizadas quando os funcionários saem em qualquer circunstância, ou seja, demissão, rescisão de contrato ou emprego, dispensa ou aposentadoria.
Isso permitem que os funcionários sejam ouvidos e esclarece mal-entendidos.
Mas principalmente, o processo demissional fornece ao RH informações que, de outra forma, não obteria sobre o motivo da saída dos colaboradores para posterior análise.
Como fazer uma análise demissional
Para aproveitar ao máximo as práticas de desligamento, você precisa analisar os dados coletados.
É assim que você traduz o feedback dos funcionários em informações úteis, utilizando-as para fazer alterações e melhorias.
Aqui está uma visão geral das etapas envolvidas na realização de uma análise demissional:
Defina o problema
A primeira etapa no processo de análise dos dados é saber o que você está tentando identificar.
Você precisará se comunicar com a administração e outras partes interessadas para entender qual é a necessidade do negócio.
Qual problema você deseja que os dados o ajudem a resolver?
Descreva o objetivo formulando uma declaração de problema, como por exemplo:
- Funcionários de alto escalão não estão sendo mantidos;
- As pessoas estão saindo constantemente de uma posição ou departamento específico;
- Os trabalhadores mais jovens saem quando atingem um certo ponto de avanço.
Determine quais dados da entrevista de desligamento serão coletados
Depois de saber o que está procurando, você precisa decidir quais dados serão necessários e como coletá-los.
Os dois tipos de dados a serem considerados são qualitativos e quantitativos.
Dados qualitativos
Dados qualitativos expressam qualidades subjetivas e interpretativas que não podem ser medidas numericamente, mas podem ser observadas, registradas e categorizadas.
Esse tipo de dado aproxima e caracteriza algo e é coletado de formatos como pesquisas, questionários e entrevistas com perguntas abertas. Ele define um traço e o expressa sem números.
Exemplos de dados qualitativos podem ser:
- O ambiente de trabalho é inclusivo, mas exigente;
- A cultura organizacional promove a colaboração e a inovação.
Dados quantitativos
Os dados quantitativos são expressos em números e podem ser verificados e validados, permitindo determinar quando, quanto e com que frequência.
Esse tipo de dado pode ser coletado durante as entrevistas de saída, oferecendo uma classificação numérica para as respostas.
Por exemplo, os dados quantitativos da entrevista de saída podem ser:
- 65% dos funcionários que saem classificam a empresa como boa empregadora em 3 de 5 no geral;
- 25% dos funcionários que saem classificam seus gerentes abaixo de 4 em 5 para imparcialidade.
Colete os dados da entrevista de desligamento
Agora que você tem uma estratégia de dados, precisará projetar o processo de entrevista de desligamento para coletar as informações necessárias.
Aqui está uma visão geral do que isso implica:
Estabeleça funções
Além de resolver um problema de negócios específico, um processo demissional e posterior análise serve a outros propósitos, que incluem o seguinte:
- Finalizar formalmente a relação de trabalho;
- Ver um instantâneo da experiência do funcionário e da percepção geral da cultura da empresa;
- Identificar o que está funcionando e onde estão as áreas problemáticas;
- Saber se o ex-funcionário promoverá a organização no futuro.
Desenvolva pesquisas/perguntas eficazes para entrevistas de desligamento
Fazer o tipo certo de perguntas fornecerá melhores resultados. Usar um modelo de entrevista de saída pode ajudá-lo a manter a uniformidade. Certifique-se de que as perguntas sejam:
- Redigidas sem julgamentos para encorajar respostas honestas;
- Padronizadas para obter dados consistentes;
- Pausadas com tempo adequado para responder;
- Capazes de solicitar algumas respostas abertas para obter mais detalhes.
É útil focar as perguntas na avaliação de certos componentes do trabalho.
Aqui está um resumo das cinco categorias e uma amostra de pergunta para cada uma:
O funcionário
“Explique as circunstâncias que o levaram a procurar outro emprego.”
O trabalho
“O trabalho correspondeu às suas expectativas quando você foi contratado?”
A cultura da empresa
“Como você definiria a cultura da nossa empresa?”
O ambiente de trabalho
“O que você mais gostou ao trabalhar conosco?”
Os recursos/tecnologia
“Você teve o que precisava para fazer o seu melhor trabalho?”
Conduza a entrevista de desligamento
Juntamente com as perguntas certas, existem algumas logísticas administrativas para conduzir uma entrevista de desligamento bem-sucedida. Aqui estão algumas dicas:
- Agende a entrevista o mais próximo possível da partida da pessoa. Ela se sentirá mais à vontade respondendo de forma mais aberta e sincera;
- Use sistemas automatizados para agilizar a coleta e análise de dados;
- Esteja ciente de que certas perguntas podem evocar uma resposta emocional, especialmente quando um funcionário é demitido;
- Assegure a confidencialidade sobre o que o funcionário compartilha e mostre apreço por suas contribuições.
Limpe os dados do processo de saída
Antes de começar a analisar os dados das práticas demissionais utilizadas, você deve garantir que eles sejam confiáveis.
Quando os dados são compilados de várias fontes, pode ocorrer duplicação e rotulagem incorreta.
Os dados “limpos” serão completos, consistentes e precisos.
Colocar esforço em dados que refletem erros ou inconsistências desperdiçará seu tempo e irão interferir nos seus resultados.
Limpeza ou depuração de dados é reconhecer e corrigir falhas nos dados brutos. Você pode executar as seguintes tarefas de limpeza de dados para preservar a qualidade:
- Extraia pontos de dados irrelevantes que não contribuem para a análise;
- Identifique duplicatas e remova discrepâncias e erros significativos;
- Unifique os dados organizando o layout e corrigindo erros de digitação;
- Procure quaisquer valores ausentes e preencha os espaços.
Analise os dados
Agora é hora de analisar os dados e obter algumas informações.
As entrevistas individuais de saída podem não ser uma fonte rica de dados, mas coletivamente revelarão certas tendências e padrões.
Você precisará determinar quais ferramentas usar na análise dos dados.
Seu software de gerenciamento de talentos ou RH provavelmente possui algum tipo de componente de exclusão, mas pode não ser detalhado o suficiente.
Existem várias soluções de tecnologia especificamente para dados de processos de desligamento que poderão ser muito úteis.
Sua abordagem à análise de dados dependerá do que você precisa que os dados lhe digam, mas geralmente se enquadra em uma das quatro categorias, a seguir:
Análise descritiva: resume os dados e descreve o que aconteceu. Exemplo: o número de funcionários que deixaram a organização em um ano;
Análise de diagnóstico: identifica por que algo aconteceu. Exemplo: encontrar o motivo mais divulgado pelo qual as pessoas deixam a empresa;
Análise preditiva: formula tendências futuras criando modelos a partir de dados históricos. Exemplo: previsão de rotatividade de funcionários para o ano seguinte;
Análise prescritiva: aplica dados passados e presentes servindo de base para decisões futuras. Exemplo: identificar áreas de envolvimento dos funcionários que precisam de ação para evitar a rotatividade.
Existem várias métricas que você pode acompanhar que revelarão tendências em seus dados, incluindo o seguinte:
- Taxa de rotatividade de funcionários: o número de funcionários que saíram em comparação com o número médio de funcionários;
- Taxa de retenção: o número de funcionários que estão empregados depois de subtrair aqueles que saíram durante um período definido;
- Taxa de retenção por gerente: número de desligamentos por departamento/gerente com o percentual de todos os desligamentos;
- Taxa de retenção de alto/baixo desempenho: o número de alto ou baixo desempenho que permanece na empresa por um período definido, em comparação com o número total de funcionários no início desse período;
- Taxa de conclusão do processo de desligamento: o número de práticas de desligamento concluídas em comparação com o número oferecido.
Compartilhe insights com as partes interessadas
Interpretar suas descobertas e tirar conclusões é o ápice da análise de dados. Você precisará produzir um relatório e apresentá-lo às partes interessadas.
Deve explicar o processo de saída, quais dados você coletou e algumas ideias sobre o que precisa ser abordado. Você também deve estar preparado para fazer sugestões sobre como agir.
Para um impacto ideal, o relatório deve conter técnicas de visualização de dados.
Apresentar os dados de forma ilustrativa fornece aos interessados uma maneira mais tangível de compreender as informações.
Diagramas, gráficos de pizza, cores, formas, etc., todos colocam os números em uma imagem que pessoas não técnicas podem ver e compreender melhor.
Também é importante adaptar as informações que você apresenta de acordo com as necessidades do seu público.
Concentrar-se no que certas partes estão mais interessadas dará mais credibilidade as suas descobertas e percepções.
Determine as ações a serem tomadas
Depois de reunir e analisar os dados, é hora de transferir os insights para as soluções.
Você deve ser capaz de identificar os assuntos que requerem atenção e tomar decisões baseadas em dados para definir seus próximos passos.
Você pode aproveitar os dados do estudo de saída para alterar as políticas e práticas que irão melhorar a rotatividade e as taxas de retenção de seus funcionários.
Quando você conhece as principais razões pelas quais os funcionários estão saindo, pode examinar como diferentes aspectos da experiência do colaborador contribuem para isso.
Aqui estão várias práticas de negócios que você pode querer examinar em busca de possíveis pontos fracos:
- Estratégias de recrutamento/contratação;
- Treinamento de trabalho/desenvolvimento de pessoal;
- Integração;
- Coaching/treinamento de gerentes;
- Implementação do programa de mentores;
- Problemas de equilíbrio entre vida profissional e pessoal;
- Pacote de remuneração e benefícios.
Conclusão
As práticas de desligamento e posterior análise demissional dão aos funcionários a despedida adequada e fornecem informações benéficas.
Os dados dessas avaliações diretas da cultura e do ambiente de trabalho da empresa podem expor problemas subjacentes que podem estar contribuindo para a baixa satisfação dos colaboradores.
A partir das evidências coletadas da análise, o RH pode oferecer soluções estratégicas que fazem a diferença para reduzir o atrito indesejado e reter os melhores talentos.
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