Analytics de retención

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¿Qué mide Addvizor?

El módulo de Analytics de Retención analiza la relación entre clima, engagement y rotación.

Identifica los factores culturales que impulsan o debilitan la permanencia del talento, permitiéndote actuar preventivamente antes de perder personas clave.

A diferencia de analíticas tradicionales que solo reportan “quién se fue”, Addvizor predice “quién podría irse” y por qué.

Por qué importa la retención

Costo real de rotación

Perder un colaborador cuesta mucho más que su salario:

Costos directos:

• Reclutamiento (ads, plataformas, tiempo de RRHH)
• Onboarding (capacitación, curva de aprendizaje)
• Productividad perdida (3-6 meses hasta nivel óptimo)

Costos indirectos:

• Conocimiento perdido (know-how no documentado)
• Impacto en moral del equipo
• Sobrecarga en colegas que cubren la vacante

Dato real: Reemplazar un colaborador cuesta entre 50% y 200% de su salario anual, según el rol.

Pérdida de talento clave

No toda rotación es igual. Perder un colaborador promedio es manejable, perder un top performer o líder clave puede desestabilizar proyectos o equipos enteros.

Efecto dominó

Cuando alguien se va, otros empiezan a cuestionarse “¿debería irme yo también?”. Alta rotación genera más rotación (especialmente en equipos pequeños).

Ver eNPS Tracking →

Principales métricas

1. Tasa de retención y rotación

Fórmulas básicas:

Tasa de Retención = (Colaboradores que permanecen / Total al inicio) × 100

Tasa de Rotación = (Colaboradores que salieron / Promedio de colaboradores) × 100

Ejemplo:

Empresa con 100 personas al inicio del año, 8 salieron durante el año:

• Rotación anual: 8 / 100 = 8%
• Retención anual: 92 / 100 = 92%

Benchmarks por industria:

• Tech/Startups: 15-25% anual
• Consultoría: 20-30% anual
• Retail: 30-50% anual
• Manufactura: 10-20% anual

Addvizor te muestra:

• Rotación total, voluntaria y no voluntaria
• Rotación por área, antigüedad, rol
• Tendencia mensual y trimestral

2. Riesgo de fuga (predictivo)

Addvizor usa inteligencia artificial para estimar la probabilidad de salida de cada equipo o persona basándose en:

• Resultados de encuestas culturales
• eNPS individual y de área
• Evaluaciones 360°
• Desempeño y promociones
• Antigüedad y patrones históricos

Clasificación de riesgo:

🟢 Bajo riesgo (0-30%):

• eNPS promotor (> 8)
• Alta satisfacción en encuestas
• Compromiso activo
• Crecimiento profesional visible

🟡 Riesgo moderado (30-60%):

• eNPS neutral (7-8)
• Satisfacción tibia
• Sin movimientos de desarrollo recientes
• Posibles ofertas externas competitivas

🔴 Riesgo alto (60-100%):

• eNPS detractor (< 7)
• Encuestas con comentarios negativos recurrentes
• Sin promociones en > 2 años
• Patrón de desconexión (menos participación)

Ejemplo de dashboard:

Equipo de Producto (12 personas):
- 8 con riesgo bajo 🟢
- 3 con riesgo moderado 🟡 (María, Juan, Pedro)
- 1 con riesgo alto 🔴 (Ana) ⚠️

Acción recomendada: 1:1 urgente con Ana para entender causas y evaluar si es posible retenerla.

3. Relación eNPS / Retención

Addvizor cruza datos de eNPS con rotación real para validar la correlación:

Patrón típico:

Colaboradores con eNPS:
- 9-10 (promotores):  Rotación 5% anual
- 7-8  (neutros):     Rotación 15% anual
- 0-6  (detractores): Rotación 35% anual

Insight accionable: Si un área tiene eNPS promedio de 6.5, podés proyectar rotación ~25-30% y actuar preventivamente.

4. Antigüedad promedio por área

Cuánto tiempo en promedio permanecen las personas en cada equipo:

Ejemplo de comparación:

Producto:     3.2 años (saludable)
Marketing:    2.1 años (rotación moderada)
Operaciones:  0.9 años (rotación muy alta) ⚠️

Preguntas a hacer:

• ¿Operaciones tiene problemas de liderazgo?
• ¿Falta plan de carrera claro?
• ¿Sobrecarga de trabajo sin reconocimiento?

Acción: Investigar causas específicas con encuestas pulse o focus groups.

Ver Encuestas Culturales →

Cómo predecimos el riesgo de fuga

El modelo de inteligencia artificial de Addvizor combina múltiples señales para predecir riesgo de salida:

Variables consideradas

1. Engagement cultural

• Respuestas a encuestas pulse y diagnóstico
• eNPS individual y de área
• Comentarios abiertos (análisis de sentimiento)
• Participación en encuestas (baja participación = señal de desconexión)

2. Desarrollo profesional

• Última promoción o cambio de rol
• Acceso a capacitación
• Feedback de evaluaciones 360°
• Plan de desarrollo activo o inexistente

3. Desempeño

• Evaluaciones recientes
• Cumplimiento de objetivos
• Reconocimientos formales

4. Patrones históricos

• Antigüedad en la empresa
• Antigüedad en el rol actual
• Rotación en su área
• Perfil demográfico (ej: rotación histórica por generación, industria previa)

Cómo funciona el modelo

El modelo asigna pesos a cada variable y genera un score de riesgo de 0 a 100:

• 0-30: Riesgo bajo, alta probabilidad de permanencia
• 30-60: Riesgo moderado, monitorear de cerca
• 60-100: Riesgo alto, acción urgente requerida

Importante: El modelo aprende de tu organización. Si muchas personas con eNPS 7 se fueron en el pasado, el modelo ajusta y aumenta riesgo para futuros colaboradores con eNPS 7.

Ver Evaluaciones 360° →

Segmentación y análisis

Addvizor te permite segmentar retención por múltiples dimensiones:

Por área o departamento

¿Qué equipos tienen mayor rotación?

Ejemplo:

Rotación anual por área:

Ventas:       28% (🔴 alta, investigar)
Soporte:      22% (🟡 moderada)
Producto:     12% (🟢 saludable)
Ingeniería:    8% (🟢 excelente)

Acción: Enfocar esfuerzos de retención en Ventas y Soporte.

Por antigüedad

¿Cuándo se van las personas?

Ejemplo típico:

Rotación por antigüedad:

0-6 meses:    18% (onboarding fallido)
6-12 meses:   25% (gap expectativas vs. realidad)
1-2 años:     15% (búsqueda crecimiento)
2-5 años:     10% (desaceleración)
> 5 años:      5% (alto compromiso)

Insight: Si rotación es muy alta en 0-6 meses, revisá proceso de onboarding y selección.

Por generación o perfil

¿Ciertos perfiles rotan más?

Ejemplo:

Millennials (25-40):  22% rotación
Gen X (40-55):        12% rotación
Remote workers:       15% rotación
On-site workers:      20% rotación

Acción: Si remote workers rotan menos, considerá flexibilizar política de trabajo.

Por motivo de salida

Cuando alguien se va, Addvizor te permite registrar el motivo (si lo compartió):

Motivos típicos:

• Mejor oferta económica (35%)
• Falta de crecimiento profesional (25%)
• Mal clima o liderazgo (20%)
• Ubicación/trabajo remoto (10%)
• Motivos personales (10%)

Acción estratégica: Si 45% se va por clima o falta de crecimiento, son factores controlables que podés mejorar.

Alertas automáticas

Addvizor genera alertas cuando detecta patrones de riesgo:

🔴 Alerta crítica: Área en riesgo

Trigger:

• Rotación de un área > 30% en 6 meses
• O eNPS de área cae > 20 puntos vs. trimestre anterior

Ejemplo de alerta:

“⚠️ Equipo de Operaciones: Rotación 35% en últimos 6 meses (vs. 12% promedio empresa). eNPS cayó de +15 a -5. Acción recomendada: Entrevistas 1:1 urgentes con todo el equipo para diagnosticar causas.”

🟡 Alerta de advertencia: Talento clave en riesgo

Trigger:

• Colaborador con performance > 4/5 tiene riesgo de fuga > 60%

Ejemplo de alerta:

“⚠️ María (Senior PM, performance 4.5/5) tiene riesgo de fuga 75%. Últimos 2 pulse surveys con puntajes bajos en ‘oportunidades de crecimiento’. Sugerencia: 1:1 para discutir plan de carrera y posible promoción o proyecto estratégico.”

🟢 Oportunidad: Retención mejorando

Trigger:

• Rotación de un área baja > 30% vs. año anterior
• O eNPS sube > 15 puntos

Ejemplo de alerta:

”✅ Equipo de Ventas: Rotación bajó de 32% (2024) a 18% (2025). eNPS subió de +8 a +28. Factores identificados: Nueva estructura de comisiones + programa de mentoría. Recomendación: Documentar y replicar aprendizajes en otras áreas.”

Ver Gestión de Equipos →

🧩 Preguntas frecuentes

¿Cómo se define el “riesgo alto”?

El modelo de Addvizor asigna riesgo alto cuando detecta patrones de desmotivación o baja conexión con la cultura:

Señales típicas:

• eNPS < 6 (detractor)
• Comentarios negativos en últimas 2 encuestas
• Baja participación en actividades culturales
• Sin promoción o desarrollo visible en > 18 meses
• Comparables externos con mejores ofertas (si hay data pública de salarios)

Probabilidad de salida en 6-12 meses: 60-80%

Importante: Un score alto no significa “se va seguro”, sino “necesita atención urgente”.

¿Puedo comparar áreas?

Sí, Addvizor te permite comparativos visuales entre departamentos o períodos:

Vista comparativa:

Dashboard → Analytics Retención → Segmentar por Área

Gráfico de barras:
Ventas:       28% rotación
Soporte:      22%
Producto:     12%
Ingeniería:    8%

Filtrar por:
- Últimos 12 meses
- Por trimestre
- Voluntaria vs. no voluntaria

Uso estratégico: Identificar mejores prácticas de áreas con baja rotación y replicarlas en áreas problemáticas.

¿Qué acciones puedo tomar?

El Coach IA de Addvizor sugiere intervenciones personalizadas basadas en el diagnóstico:

Ejemplo de recomendaciones:

Para eNPS bajo generalizado:

• Townhalls transparentes sobre dirección de la empresa
• Encuesta pulse para identificar temas específicos
• Plan de acción comunicado públicamente

Para falta de crecimiento:

• Programa de mentoría estructurado
• Presupuesto de capacitación por persona
• Rotaciones internas para ampliar experiencia

Para problemas de liderazgo:

• 360° para líderes con feedback anónimo
• Coaching ejecutivo para managers con equipos de alto riesgo
• Cambio de liderazgo si el problema persiste

Para compensación no competitiva:

• Benchmarking salarial por rol
• Ajustes de equity o bonos
• Comunicación clara de total compensation (base + beneficios + equity)

¿Los datos son confidenciales?

Sí. Addvizor nunca muestra riesgos individuales de forma identificable a la gerencia, solo:

• Datos agregados por área o segmento
• Alertas de “talento clave en riesgo” sin identificar a la persona específicamente (salvo que RRHH tenga acceso autorizado)

Control de acceso:

• CEO/RRHH: Ven dashboard completo agregado
• Managers: Ven solo su equipo directo, sin identificar individuos
• Colaboradores: Ven solo su propio score y recomendaciones de desarrollo

¿Con qué frecuencia se actualizan los datos?

Métricas históricas (rotación, antigüedad promedio): Se actualizan mensualmente

Riesgo de fuga predictivo: Se recalcula cada vez que:

• Hay una nueva encuesta cultural o pulse
• Se completa una evaluación 360°
• Se registra una promoción o cambio de rol
• Hay una salida en el equipo (el modelo aprende)

Alertas: Se generan en tiempo real cuando se cumple el trigger.

Mejores prácticas

1. Monitoreá tendencias, no solo números: Un mes con 5% rotación no es alarma, 3 meses consecutivos sí
2. Actuá sobre riesgo predictivo: No esperés a que la gente renuncie para preguntar qué pasó
3. Entrevistas de stay: Preguntale a gente en riesgo moderado qué necesitan para quedarse
4. Exit interviews estructuradas: Cuando alguien se va, entendé el por qué real (no solo “oferta mejor”)
5. Cerrá el loop: Si identificás problemas recurrentes, comunicá qué estás haciendo al respecto

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🧭 Siguiente paso: Gestión de equipos para traducir insights en acciones.

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¿Necesitás ayuda?

Si tenés dudas sobre cómo interpretar tus métricas de retención o qué acciones priorizar, escribinos a hola@addvizor.com