Esquemas de incentivos basados en big data
El big data ayudar a predecir comportamientos y para modelar un sistema de incentivos de acuerdo al perfil de cada colaborador
Con la irrupción en las empresas de las nuevas generaciones de millennials y centennials, las cuales conformarán una mayoría en menos de cinco años, el reto de atraer y retener talento deviene prioridad absoluta. Actualmente, en las empresas conviven varias generaciones para llevar a cabo las tareas de creación de valor. El estilo de vida y la comunicación entre ellas varían significativamente, lo cual puede suponer una barrera interna para alcanzar las metas de la empresa. Necesitamos nuevos modelos para entender esta conformación de talento e innovar en los esquemas incentivos.
En la era de la información y la analítica emergen nuevas herramientas que nos pueden ayudar a entender este fenómeno y, si se logra aprovechar cabalmente, los departamentos de talento y capital humano pueden llegar a predecir comportamientos en aras de lograr una mejor coordinación y sobre todo, creación de valor para todo el ecosistema: empresa, colaboradores y clientes.
Existen numerosos casos de éxito del uso de estas nuevas herramientas y tecnologías, destacando el uso del big data. Pero, ¿en qué se basa esta tendencia?
- Volumen: Alto volumen de información: todo se almacena y se registra. Antesse contábamos con una serie de formularios que llenaban los usuarios. Ahora, cualquier dato puede ser relevante, no solo el ingresado por el usuario, sino también el captado a través de una red de sensores “invisibles”, como la ubicación, lugar de conexión, horario, temperatura, etc.
- Velocidad: La cantidad de datos crece a un paso exponencialmente acelerado. Anteriormente un cliente evaluaba su compra durante días y finalmente, al hacer el pedido, se almacenaba dicha información. Ahora se registra todo el proceso de evaluación mediante los portales y las apps. Las redes sociales también aportan gran cantidad de datos que están variando constantemente.
- Variedad: No solamente se almacenan datos estructurados (claves, nombres, direcciones), sino también textos completos (twits, posts), imágenes y videos. Ahora existe un verdadero maremágnum de información. Interpretar estos formatos de información representa un gran reto que ya abordan las más innovadoras startups tecnológicas.
- Veracidad: Por último, debido a que gran parte de la información se genera en redes sociales, existe una gran cantidad de datos que no cumplen con los estándares de veracidad necesarios para ser tomados en cuenta como parte del análisis de negocio. Se requiere validar qué información es correcta y qué información es falsa, y, en consecuencia, debe ser tratada como tal en los análisis a futuro.
En este contexto, las empresas que buscan impulsar nuevas iniciativas de crecimiento descubren que las variables que anteriormente determinaban los incentivos han sido modificadas por los nuevos patrones de comportamiento. ¿Cómo puede el big data ayudar a predecir comportamientos y para modelar un sistema de incentivos de acuerdo al perfil de cada colaborador? El big data que se está diseñando contempla:
- Información de atención de requerimientos
- Información del perfil de los colaboradores
- Indicadores de desempeño
Mediante el uso y aplicación de modelos basados en inteligencia adaptativa, los cuales ya han demostrado su capacidad para resolver problemas y retos de sistemas de compensación, es posible extraer conocimiento valioso de los macrodatos generados. A través de su uso se puede:
- Entender el perfil de cada colaborador
- Diseñar un modelo de incentivos adaptativo
- Mejorar los indicadores de desempeño
Actualmente las empresas globales cuentan con áreas de servicio internas para atender incidencias y requerimientos, y constantemente buscan mejorar sus esquemas de medición de servicio. Para tal fin, se apoyan en la implementación de herramientas de case manager para poder medir los requerimientos e incidencias que se presentan en sus procesos.
Esto genera gran cantidad de información (tiempos de atención y resolución, tipo de problemáticas, recurrencia de incidencias, etc). Esta información se analiza mediante esquemas de big data. Los resultados pueden activar una correcta toma de decisiones mediante mejores esquemas de capacitación, incentivos y medición de resultados dependiedo del tipo de colaborador, y tomando en cuenta factores demográficos de cada uno de los empleados que participa en las incidencias y requerimientos.
Resumiendo: big data es la forma en que podemos desarrollar mejores esquemas de desempeño basados en las nuevas herramientas tecnológicas. Las empresas que cuentan con áreas de incidencias y requerimientos de servicios podrían medir mejor su desempeño. Con estos sistemas adaptativos, es posible diseñar modelos de incentivos que realmente tienen un impacto positivo en los indicadores del negocio.
