Como aplicar People Analytics com Propósito e gerar impacto real no negócio
Ao longo dos últimos anos, People Analytics deixou de ser um buzzword (palavra da moda) para se tornar um campo estratégico no RH das empresas mais inovadoras.
Mas se tem uma coisa que aprendi na prática é que, para gerar impacto real, não basta ter dados. É preciso ter propósito.
Falo isso com a convicção de quem já viu de perto modelos avançadíssimos de análise não saírem do papel — e hipóteses simples, bem conectadas ao negócio, se tornarem transformadoras.
O desafio não é técnico — é de relevância
No início da minha jornada com People Analytics, um dos projetos mais promissores que liderei foi a criação de um modelo preditivo de turnover. Estávamos maduros tecnicamente, com uma estrutura de dados robusta, ferramentas de ponta e cientistas de dados no time. O modelo funcionava muito bem. Tinha alta precisão e seguia boas práticas do mercado.
Mas teve um problema: ninguém usou. Por quê? Porque, embora o turnover fosse uma dor latente da empresa, naquele momento não era a prioridade das áreas. Faltou patrocínio, faltou difusão, faltou encaixe com as decisões do dia a dia. O modelo acabou engavetado.
Meses depois, quando o mercado aqueceu e a retenção virou uma dor aguda, tiramos o projeto da gaveta, reformulamos a forma de entrega e ele se mostrou essencial. A lição ficou: sem conexão com o negócio, até a melhor solução pode ser irrelevante.
Mantras do People Analytics com propósito
Depois de alguns aprendizados (e tropeços), formulei alguns princípios que guiam minha atuação hoje:
Conheça profundamente as dores do negócio
A pergunta não é “quais dados temos?”, e sim “quais problemas queremos resolver?”.
Comece pelo que está doendo mais
A dor prioritária costuma ter mais adesão, patrocínio e urgência — e isso acelera o impacto.
Tenha um sponsor claro
Um bom projeto precisa de alguém do negócio que defenda a iniciativa e impulsione o uso.
Faça muitas perguntas
A curiosidade é o motor do diagnóstico. Testar hipóteses é mais poderoso do que buscar certezas.
Use o dado mais simples possível — mas que resolva
Nem sempre você precisa de um algoritmo sofisticado. Às vezes, um cruzamento básico já basta.
”Produtize” a solução
Transforme sua análise em algo útil, utilizável, recorrente. O dado só tem valor se for usado
Encaixe no dia a dia do tomador de decisão
Um insight só vira ação se estiver disponível na hora certa, da forma certa.
Casos reais: da estratégia à operação
Apresentei três cases na live da comunidade Papo de Gente da Koru que mostram como esse modelo mental funciona na prática:
Case 1 – O tiro certo saiu pela culatra
Como mencionei, começamos com um modelo preditivo de turnover. Era tecnicamente excelente, mas não teve adoção por falta de alinhamento com as prioridades do negócio. Anos depois, revisitado com novo formato e timing correto, gerou grande impacto na retenção.
Case 2 – Proximidade gera resultado
Queríamos entender por que os top performers de vendas tinham resultados 3x maiores. A hipótese inicial era o perfil individual. Mas ao cruzar mais de 30 KPIs e aplicar análise de redes (ONA), percebemos que o fator decisivo era a atuação da liderança. Times com líderes mais próximos e com span de controle ideal (até 8 pessoas) performavam melhor.
Case 3 – Eliminando vieses na avaliação
Com a adoção de ciclos trimestrais de performance, surgiram distorções entre avaliações de líderes, pares e gestores. Usamos ONA para definir avaliadores automaticamente e criamos um “Painel da Liderança” para calibragem. O resultado? Redução de 25% no tempo do ciclo e maior consistência nas avaliações.
Maturidade importa, mas o mindset importa mais
Não existe fórmula mágica. Cada empresa tem seu grau de maturidade — e tudo bem começar pequeno. A diferença está em como você pensa. People Analytics com propósito é menos sobre dashboards sofisticados e mais sobre conectar pontas: entender as dores, envolver as áreas, testar hipóteses, gerar aprendizados acionáveis e iterar.
É um trabalho de bastidores que exige paciência, proximidade com o negócio e, sobretudo, resiliência. Afinal, como em qualquer ciência aplicada, nem todo experimento dá certo. E tudo bem: o importante é aprender, ajustar e seguir.
Para quem quer começar
Se você está dando os primeiros passos, aqui vão três dicas práticas:
- Esqueça o hype. Comece pelo básico bem-feito: dados organizados, perguntas relevantes e hipóteses simples.
- Vá a campo. Conheça o negócio de perto. Vá às reuniões de operação, converse com líderes, entenda os indicadores.
- Crie uma solução usável. O sucesso está no uso. Se o dado não chegar a quem decide, você não causou impacto.
People Analytics com propósito é, no fim do dia, sobre gerar valor. E valor é aquele que muda decisões — e, com elas, transforma resultados.