NCS Insights

• O Que é People Analytics no Recrutamento?
• Três Pilares Práticos para Melhorar o Processo de Recrutamento
• O Stack Tecnológico Necessário
• O Desafio Ético e a LGPD

Durante décadas, o recrutamento foi tratado como uma arte subjetiva. A decisão final sobre uma contratação muitas vezes recaía sobre o "feeling" do recrutador ou a "química" sentida durante a entrevista. Embora nossa intuição tenha seu valor, depender apenas dela é um risco financeiro que as empresas não podem mais correr. 

É aqui que o People Analytics revoluciona a área de Recursos Humanos (RH). A aplicação de estatística e análise de dados aos processos de gestão de pessoas reposiciona o recrutamento, que deixa de ser operacional e passa a ter impacto estratégico no negócio. 

A seguir, vamos explorar como utilizar dados para eliminar vieses, reduzir custos e prever quem serão os seus melhores talentos. 

O Que é People Analytics no Recrutamento? 

People Analytics não é apenas criar planilhas coloridas sobre o número de vagas abertas. Trata-se de coletar, organizar e analisar dados para entender correlações e prever comportamentos. 

No contexto de Talent Acquisition, o objetivo é responder a perguntas complexas com precisão matemática, saindo do nível descritivo para o preditivo: 

• Descritivo: Quantas pessoas contratamos este mês? 

• Preditivo: Quais candidatos têm maior probabilidade de alta performance nos primeiros 12 meses? 

Três Pilares Práticos para Melhorar o Processo de Recrutamento 

Implementar uma cultura orientada a dados não exige, necessariamente, uma equipe de cientistas de dados no dia zero. Comece focando nestas três áreas críticas:

Otimização do Sourcing (Origem dos Candidatos) 

Muitas empresas investem pesado em LinkedIn Ads, portais de vagas e agências, mas não sabem qual canal traz o melhor retorno sobre investimento (ROI). 

A abordagem Analytics:  

Em vez de medir apenas o volume de currículos recebidos por canal, cruze essas informações com dados de performance futura. Se a análise mostrar que seus desenvolvedores de melhor desempenho ("Top Performers") vieram, historicamente, de indicações internas, você já tem um insight claro: poderia redirecionar o orçamento de anúncios externos para programas de indicação estruturados. 

Triagem Inteligente e Redução deVieses

O viés inconsciente é um dos maiores inimigos da diversidade e da qualidade técnica. Muitas vezes, bons candidatos são descartados logo no início por filtros que não têm correlação real com o sucesso na vaga (como a exigência de faculdades específicas). 

A abordagem Analytics:  

Utilizar dados históricos para verificar quais Hard Skills e Soft Skills realmente impactam a performance. Se os dados mostram que a formação acadêmica não influencia a nota de performance dos seus programadores sêniores, remova esse filtro. Isso amplia seu funil e aumenta a diversidade. 

O resultado é um funil mais amplo, mais diversos e, frequentemente, mais qualificado. 

Previsão de "Quality of Hire" (qualidade da contratação) 

Esta é a métrica mais importante. Contratar rápido é bom, mas contratar alguém que performa bem e permanece na empresa é ainda mais relevante. 

A métrica Quality Of Hire (qualidade da contratação) (QoH) pode ser modelada como uma função composta por várias variáveis: 

Onde: 

• P = Performance do novo contratado no primeiro ano (Como o gestor avaliou esse colaborador?). 

• R = Retenção (o colaborador permaneceu após 12 meses?). 

• S = Satisfação (o fit cultural e o engajamento do colaborador se adequou a empresa?). 

Ao monitorar o QoH constantemente, o RH pode ajustar o perfil ideal de candidato quase em tempo real. 

Exemplo Prático 

 Imagine dois cenários distintos.  

Cenário 1 – Mariana (Desenvolvedora Sênior) 

 Você contratou a Mariana para uma vaga de Desenvolvedora Sênior. Após 12 meses, estes são os dados coletados: 

1. Performance (P): o gestor dela deu nota 9.0 na avaliação anual, pois ela entregou todos os projetos no prazo. 

1. Retenção (R): ela continua na empresa após 12 meses. Pontuação: 10.0. 

1. Satisfação (S): nas pesquisas de clima, a média das respostas dela foi 8.0. 

Com esses resultados, o cálculo seria: 

Conclusão por Analytics: Mariana foi uma contratação excelente (Score 9 de 10). 

 O RH deveria investigar: De onde veio a Mariana? 

Se ela veio de uma indicação interna, isso reforça que o canal de "Indicação" traz candidatos de alto QoH. 

Cenário 2 – Carlos (Arquiteto de Software) 

Agora, vamos ver o caso do Carlos, contratado para Arquiteto de Software.  

Tecnicamente ele é muito bom, mas não se adaptou muito bem à cultura. 

1. Performance (P): entregou bem tecnicamente. Nota do gestor: 8.0. 

1. Retenção (R): pediu demissão no 7º mês porque recebeu uma oferta melhor. Como não completou o ciclo de 1 ano, a pontuação cai. Vamos atribuir proporcionalmente: 5.0. 

1. Satisfação (S): reclamava constantemente da burocracia da empresa. Média das pesquisas: 4.0. 

Com esses resultados, o cálculo seria: 

Conclusão por Analytics:  apesar de ter boa técnica (nota 8), o Carlos foi uma contratação de qualidade média/baixa (Score 5.7). Ele gerou custo de recrutamento, custo de treinamento e saiu rápido.  

O RH deve investigar: O que deixamos passar? 

 Talvez o teste técnico estava com um peso muito alto na seleção, enquanto as perguntas sobre alinhamento cultural foram ignoradas. 

O Stack Tecnológico Necessário 

Você não precisa começar com modelos avançados de Inteligência Artificial. A maturidade analítica cresce com o tempo: 

1. ATS (Applicant Tracking Systems): ferramentas como Gupy, Greenhouse ou Lever são essenciais para coletar os dados brutos. Sem um ATS, não há dados confiáveis. 

1. Visualização de Dados: ferramentas como Power BI ou Tableau permitem cruzar os dados do ATS com os dados de folha de pagamento e performance, criando dashboards visuais para a diretoria. 

1. Testes Comportamentais e Técnicos: plataformas que geram scores de perfil (como DISC ou testes de codificação) fornecem dados quantitativos essenciais para a etapa de triagem. 

O Desafio Ético e a LGPD 

Algoritmos aprendem com o passado. Se o histórico de contratações da sua empresa for enviesado (por exemplo, contratando majoritariamente homens para cargos de liderança), o algoritmo pode acabar reproduzindo esse mesmo viés.  excluindo mulheres. 

Por isso, o uso de People Analytics exige supervisão humana ética e deve estar em estrita conformidade com a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Os candidatos precisam saber quais dados estão sendo coletados e como serão usados. 

Do Feeling ao Fato 

O principal ponto é que o People Analytics não veio para substituir o recrutador. A empatia, a negociação salarial e a capacidade de vender a cultura da empresa continuam sendo habilidades intrinsecamente humanas e insubstituíveis. 

A tecnologia entra para remover o trabalho braçal de triagem e fornecer uma "bússola" precisa. Em um mundo onde errar uma contratação pode custar até 3 vezes o salário anual do cargo, adotar uma mentalidade data-driven não é mais um diferencial, é uma questão de sobrevivência. 

Como sua empresa mede o sucesso do recrutamento hoje?  

Na NCS temos especialistas dedicados e as ferramentas necessárias para dar o avanço necessário para a sua empresa e realizar uma contratação de qualidade. Deixe suas dúvidas e entre em contato conosco para discutir como os dados podem transformar as contratações da sua empresa. 

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Autor Cristian Guedes | Business Analyst da NCS Consultoria