Normalmente quando bom um funcionário pede demissão a reação é imediata. O gestor tenta convencê-lo a ficar oferecendo um aumento ou uma promoção, mais recursos para que ele desenvolva seu trabalho, uma mudança de área. Enfim, a empresa lança mão do que estiver ao seu alcance para dissuadir o profissional de abandonar o barco. Às vezes funciona, mas via de regra, quando alguém pede demissão já é tarde demais. E mesmo quando funciona, a solução costuma se limitar a tratar do caso específico. Nada impede que outros profissionais peçam demissão no dia seguinte.

Mas ao invés de continuar “apagando incêndios”, as empresas pioneiras na adoção de People Analytics para reter seus talentos têm mostrado que a prática compensa. E muito. Embora ninguém seja insubstituível, – lembrando que o Brasil conquistou a Copa de 1962 sem Pelé – quando um talento se demite voluntariamente, há uma série de implicações que impactam diretamente a produtividade da empresa.

Além da perda do capital intelectual em si, que não raro, vai parar na concorrência, há outras questões que consomem recursos valiosos (tempo, dinheiro, custo de oportunidade) como abrir um novo – e muitas vezes demorado - processo seletivo e infindáveis horas para capacitação. Se essas etapas sozinhas já corroem a produtividade da empresa, o que dizer da curva de aprendizado, ou pior, da chance do substituto não dar certo e ser dispensado ou... pedir demissão voluntariamente em poucos meses?

É preciso combater a doença, não o sintoma. Este foi o caso de uma multinacional, com presença global, que reduziu sensivelmente a fuga de talentos e economizou milhões de dólares em processos seletivos e treinamento de substitutos e manteve o nível de produtividade em ascensão.

Uma de suas divisões de negócios estava enfrentando taxa de evasão de talentos que girava em torno de 10%. Isso não era segredo, pois o padrão se repetia ano após ano. O problema era que a empresa não conseguia distinguir quais talentos compunham essa massa de insatisfeitos. Algo precisava ser feito e foi neste momento que a empresa recorreu a práticas de People Analytics para lidar com o problema.

Ao lançar o projeto analítico para prever quais talentos apresentavam maior risco de evasão, a empresa reuniu dados sobre sua força de trabalho nos EUA e no Canadá. Esta inteligência reuniu variáveis preditivas históricas como: nível salarial, tempo desde a última promoção, informações sobre avaliação de desempenho, avaliação de desempenho dos gestores destes talentos, tempo de empresa, nível de escolaridade, cargo, responsabilidades e várias outras.

Com os dados devidamente selecionados e reunidos, uma consultoria externa especializada em análise preditiva criou o modelo estatístico que atribuía uma pontuação preditiva (ou score) de 0 a 100 para cada funcionário, indicando sua probabilidade de pedir demissão voluntariamente. Quanto maior o score, maior o risco de evasão.

Para evitar distorções, não foram levados em consideração dados de funcionários com menos de 6 meses de casa, demitidos pela empresa, aqueles que pediram demissão por razões médicas, funcionários afastados temporariamente por algum tipo licença (remunerada ou não), além de alguns funcionários específicos enquadrados em certas faixas salariais.

Tabela detalhando os resultados do gráfico de decil.