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Já ouviu falar sobre People Analytics no Agronegócio?

Tudo o que você precisa saber

Estamos cansados de ouvir que no agro, a gestão de pessoas tem uma série de desafios como a sazonalidade das atividades, a localização remota de muitas operações e a necessidade mensal de otimizar recursos humanos e financeiros. Neste contexto, People Analytics surge como uma metodologia voltada ao uso de dados para auxiliar decisões de gestão de pessoas, e sua aplicação vem ganhando força nas grandes empresas.

O que é People Analytics?

People Analytics consiste na coleta e análise de dados relacionados aos colaboradores de uma organização. Com ele, é possível identificar padrões, prever necessidades e gerar informações que ajudam na tomada de decisões em áreas como recrutamento, retenção de talentos, treinamento e desenvolvimento, além de auxiliar no bem-estar dos colaboradores. Diferente dos meios mais tradicionais que vemos no mercado, ele baseia decisões em dados concretos, permitindo um olhar baseado em evidências sobre cada colaborador.

Métricas relevantes no setor agrícola

Dentre os indicadores mais úteis no agronegócio, estão:

  • Taxa de Retenção: Avalia a continuidade dos colaboradores, ajudando a entender as razões para saídas e a criar estratégias de retenção.
  • Produtividade por Colaborador: Mede o rendimento individual, que pode ser afetado por fatores como treinamento, condições de trabalho e ferramentas disponíveis.
  • Tempo Médio de Contratação: Fundamental para regiões remotas, essa métrica ajuda a planejar processos de recrutamento com antecedência.
  • Engajamento e Satisfação: Analisar a satisfação dos colaboradores traz informações sobre a motivação e possíveis melhorias no ambiente de trabalho, impactando diretamente a produtividade.

 

Ferramentas de Coleta e Análise de Dados

Para implementar People Analytics, o setor agrícola pode utilizar ferramentas de gestão de pessoas que facilitem o acompanhamento de dados, como sistemas de recursos humanos que integrem dados com sistemas de gestão da propriedade. Algumas ferramentas específicas de análise de dados também podem ser empregadas para gerar insights detalhados e construir previsões com maior precisão.

Além disso, técnicas como machine learning e modelos preditivos são capazes de identificar padrões de comportamento que podem auxiliar na previsão de turnover e até na necessidade de treinamentos específicos. Essa análise permite que as empresas antecipem problemas e façam ajustes com base em dados concretos.

Para entender melhor vamos te explicar os principais elementos que sustentam essa prática, conhecidos como os “4S’s” de People Analytics, conceito proposto por Mike West. São eles:

2. O que você quer alcançar? Vamos traçar alguns objetivos.

Agora que você já sabe onde estão as lacunas, é hora de definir para onde quer ir. O que você quer alcançar com o programa de treinamento? Ter isso bem claro é fundamental. Se o objetivo é melhorar a eficiência no uso de maquinário agrícola, por exemplo, isso deve estar bem detalhado nos objetivos do programa.

  • Objetivos organizacionais: O programa precisa estar alinhado às metas da empresa. Pense em como esse treinamento pode ajudar a aumentar a produtividade no campo, reduzir desperdícios ou melhorar a qualidade do serviço oferecido aos clientes.
  • Objetivos de aprendizado: Aqui, o foco é no que os colaboradores devem ser capazes de fazer após o treinamento. Talvez seja adquirir uma nova habilidade técnica ou aprimorar competências comportamentais, como liderança e resolução de conflitos. Isso tudo deve ser mensurável.

Ao definir esses objetivos, você garante que o treinamento será relevante, tanto para a empresa quanto para os colaboradores.

  1. Estratégia (Strategy): Esse pilar envolve o desenvolvimento de planos, políticas e processos que orientam a empresa na criação de valor para o cliente. Com uma estratégia bem definida, a organização consegue organizar e priorizar suas ações, aumentando as chances de sucesso. O setor de RH desempenha um papel essencial aqui, atuando como um guia para direcionar as decisões e estabelecer uma base sólida para o desenvolvimento.
  2. Sistemas (System): Sistemas referem-se a componentes organizados que desempenham funções específicas para gerar resultados úteis ao usuário final. A criação desses sistemas demanda lógica e capacidade de tomada de decisão, transformando entradas (dados) em saídas que beneficiam a empresa. Nesse contexto, profissionais de tecnologia e desenvolvimento têm um papel importante, trabalhando na estrutura e operação desses sistemas.
  3. Estatística (Statistic): A estatística é o campo da matemática responsável por organizar, analisar e interpretar dados, permitindo insights sobre padrões e tendências. Esse pilar é essencial para transformar dados brutos em informações úteis para a tomada de decisão.
  4. Ciência (Science): Esse pilar envolve a aplicação de métodos científicos para explorar, formular e validar hipóteses. Em People Analytics, ele se conecta diretamente com a Ciência de Dados, unindo estatística, matemática e análise de dados para descobrir insights profundos sobre o comportamento e desempenho dos colaboradores, além de apoiar decisões mais embasadas.
 

Por que adotar People Analytics no agronegócio?

A aplicação do People Analytics no agronegócio apresenta particularidades que podem ser exploradas para melhorar resultados. Por exemplo, em épocas de safra, a demanda por mão de obra tende a crescer consideravelmente. Usando dados históricos e análises preditivas, é possível prever quando haverá maior necessidade de contratação, quais regiões precisam de mais apoio e até identificar o perfil de colaboradores mais adequados para as funções temporárias. Isso permite um planejamento mais eficaz de contratação, evitando custos adicionais com processos emergenciais.

Etapas para iniciar o People Analytics

Para empresas do agronegócio interessadas em aplicar o People Analytics, um processo inicial pode seguir estas etapas:

  1. Definir Objetivos: Entender quais são as principais necessidades do negócio (retenção, produtividade, bem-estar).
  2. Coletar Dados: Reunir dados relevantes, como históricos de produtividade, feedback dos colaboradores e indicadores de turnover.
  3. Capacitar a Equipe: Investir em formação para que a equipe de recursos humanos e gestores possam interpretar e utilizar dados para tomar decisões.
  4. Monitorar e Ajustar: Fazer um acompanhamento contínuo das métricas para identificar melhorias e ajustes necessários ao longo do tempo.

 

Perspectivas Futuras do People Analytics no Agronegócio

Com a evolução das tecnologias de análise de dados, o uso de People Analytics no agronegócio tende a ganhar cada vez mais importância. Novas ferramentas permitem que análises sejam realizadas em tempo real, facilitando ajustes rápidos em áreas como logística e pessoal durante períodos críticos de colheita ou plantio. A tendência é que, cada vez mais, dados sejam integrados de maneira a oferecer uma visão completa da operação e da gestão de pessoas, otimizando recursos e trazendo maior retorno.

Conclusão

O People Analytics oferece ao agronegócio uma abordagem prática e baseada em dados para a gestão de pessoas, ajudando a enfrentar desafios específicos do setor. Ao compreender e utilizar dados de forma estratégica, empresas do agronegócio podem não só otimizar operações, mas também criar ambientes de trabalho que promovam o desenvolvimento dos colaboradores.