Día del profesional de RRHH
Intro
Hoy es el día del profesional de Recursos Humanos
Para los que me conocen, saben que soy muy critica de mi profesión, pero también que amo lo que hago. En esa contradicción, voy sacando las conclusiones que a mi me cierran para ejercerla de la manera que me gusta.
Podría poner el saludo cordial en las redes y cumplir con la publicación politicamente correcta, pero prefiero invitarlos a una lectura de 2 minutos.
Leo a diario en Linkedin todo lo que tenemos que hacer desde RRHH y en menor medida, aquello que no debemos hacer. Creo ver las mismas propuestas hace años, algunas sin cambiar una coma. Es cada vez más frecuente escuchar la necesidad de cambio que requiere nuestra profesión y no hay tiempo de hacer un comité para que lo analice, solo tenemos que actuar. 🚀
¿Te suena algo de lo siguiente?:
✔️ Debatimos si tenemos que pedir CV con foto y si lo consideramos recomendamos cómo debe ser la foto.
✔️ Aplicamos la misma politica de beneficios por clasificaciones clásicas o peor aún sin segmentar.
✔️ Fidelizamos al cliente con las recetas de las otras empresas, sin evaluar en principio porque nosotros somos diferentes que el vecino.
Así, como pueden ver, podriamos seguir por mucho tiempo…
Te invito a ver a continuación, qué estamos publicando en los avisos de empleo, nosotros RRHH para incorporar a personas a nuestros equipos de RRHH.
Hice una mini muestra de algunos avisos que fueron publicados en los primeros días del mes.
¿Qué quiero conseguir con esto?
Demostrar que somos lo que hacemos. La muestra no sirve para sacar ninguna conclusión, solamente para invitarnos a la reflexión si en RRHH estamos adaptandonos a la época, al mercado que se viene o si seguimos aplicando las reglas del pasado para gestionar el futuro, el cual como dice Paula Molinari es hoy
Let´s do it
Busqué avisos de empleo relacionados a posiciones en RRHH de diferente jerarquía.
El análisis de los datos lo hice con R. 1
Para comenzar la limpieza de los datos, elegí el camino más corto y fácil: ctrl c + ctrl v, nunca fallan.
Arme una base compuesta por: 1 columna y 305 filas.
Veamos como aparecen las primeras lineas:
rrhh_avisos<- rrhh_avisos%>%
filter(!is.na(`Avisos Empleo RRHH`))%>%
mutate(`Avisos Empleo RRHH` = as.character(`Avisos Empleo RRHH`))
gt(head(rrhh_avisos, 3))| Avisos Empleo RRHH |
|---|
| Somos la compañía líder de delivery en América Latina. Nuestra plataforma conecta a más de 77.000 restaurantes, supermercados, farmacias y tiendas de la región con millones de usuarios. Actualmente operamos en más de 400 ciudades ubicadas en Argentina, Bolivia, Chile, Paraguay, República Dominicana, Venezuela, Panamá y Uruguay. Contamos con un equipo de trabajo de más de 3200 personas. Nuestra app está disponible para sistemas operativos iOS y Android ¡y ya cuenta con más de 20 millones de descargas! |
| Para seguir creciendo buscamos personas talentosas que se sumen, generen impacto en el negocio y sigan haciéndolo crecer. ¡Súmate a nuestro equipo! |
| Tenemos una oportunidad para vos: Buscamos un Talent Acquisition Sr. Analyst con al menos 2 años de experiencia en procesos de búsquedas end to end, interactuando con diferentes stakeholders. Preferentemente con conocimiento en perfiles comerciales, de marketing, logística y BI, para dar soporte a nuestro equipo de TA a nivel regional y local. |
Luego viene el paso donde empezamos a hacer un poco de magia o dicho formalmente comenzamos a “tokenizar” los avisos. Ahora pasamos a tener 1 columna y 3040 filas.
Sacamos las palabaras que no sirven, las eliminamos de nuestra base goodbye👋
Use un procedimiento estandar para eliminar las palabras “vacias”, podemos agregar a esta base de palabras todas aquellas que consideremos convenientes sacar.
Visualizaciones
A continuación se mostrarán algunas de las visualizaciones que podemos utilizar para el presente análisis.
Empecemos por las tablas
En la siguiente tabla podemos ver aquellas palabras que tienen mayor aparición en los avisos.📈
¿ Tiene sentido analizar la palabra recursos o humanos?
Claro que no, es obvio que van a aparecer. Pero la deje ya que queria observar la aparición de otros términos para referirse al área, como people o capital humano y podiamos comparar las frecuencia… pero lamentablemente no aparecieron…
rrhh_avisos_vacio %>%
count(palabra, sort = TRUE) %>%
filter(n>10) %>%
gt %>%
tab_header(title = "Frecuencia") %>%
tab_source_note(source_note = "Elaboración Propia")%>%
cols_label(palabra = "Palabra",
n="Cantidad")| Frecuencia | |
|---|---|
| Palabra | Cantidad |
| humanos | 21 |
| recursos | 21 |
| experiencia | 20 |
| selección | 17 |
| trabajo | 16 |
| personas | 14 |
| requisitos | 14 |
| equipo | 13 |
| gestión | 13 |
| rrhh | 13 |
| empresa | 12 |
| interno | 12 |
| tareas | 12 |
| personal | 11 |
| zona | 11 |
| Elaboración Propia | |
Gráfico
Ahora veamos si resulta más comodo verlo con un grafico.📊
La palabra experiencia, aparece en tercer lugar. ¿ Esto significa que en todos los avisos solicitan experiencia? En la limpieza de datos, saque la palabra “sin”, con lo cual “Sin Experiencia” no es una categoría posible. Pero por otra parte experiencia sí podría estar relacionada con otras condiciones, con lo cual, en principio, algo de experiencia estan solicitando en todos los avisos.
Otras preguntas con respuesta abierta:
Equipo esta en el 10° lugar, ¿ Significa que el trabajo en equipo es importante para esas compañias o se uso en otro contexto?
La zona ¿Hace referencia al lugar de residencia para aplicar al aviso o la ubicación de la empresa y la residencia es indistinta?
rrhh_avisos_vacio %>%
count(palabra, sort = TRUE) %>%
filter(n>10) %>%
ggplot(aes(x= reorder(palabra, n), y = n, fill = n))+
geom_bar(stat = 'identity') +
scale_fill_gradient(low = "#a3a1d4", high = "#deb8c6")+
zx+
labs(title= "Avisos de empleo ",
x="", y="Cantidad de apariciones") +
coord_flip()
Nube de Palabras
Como ustedes saben, las nubes de palabras nos sirven visualmente para observar aquellas palabras que tienen mayor o menor presencia en la comunicación, en nuestro caso, los avisos. 💭
En mi opinion, no sirven de mucho para el análisis, pero acá apelo a la memoria emotiva:
¿ Alguna vez compraste un chocolate porque la publicidad decia su descripción técnica?
No creo que desde marketing puedan crearnos necesidades mostrando las especificaciones técnicas de los productos, sin embargo hacen muy bien su trabajo. Nos venden una bella historia para incentivar nuestros consumos.
Los datos estan disponibles, podemos usarlos de diferente manera, con diferentes objetivos, pero siempre es conveniente acompañalos de una historia y creo que la nube de palabras entendió bien a Galeano:
“ Los científicos dicen que estamos hechos de átomos, pero a mí un pajarito me conto que estamos hechos de historias ”
rrhh_avisos_vacio %>%
count(palabra,sort = TRUE) %>%
ungroup() %>%
wordcloud2(size = 0.6, shape = "cardioid")Para ir terminando, RRHH no va cambiar si nosotros seguimos haciendo lo mismo.
Agreguemos valor haciendo lo que sabemos y nos gusta hacer
Ahora sí: Feliz día del profesional de RRHH!!! 👏 👏
Si estas de acuerdo, en desacuerdo o tenes una corrección técnica, encantada de leerte
Contacto: http://linktr.ee/Yanel.Paulette/
Los datos obtenidos son simplemente con fines de visualización de las herramientas disponibles en R.↩︎