TL;DR · Respuesta directa

El 60% de equipos RH mexicanos reporta solo headcount y attrition — insuficiente para decisiones. Las 5 métricas que sí informan: (1) Quality-of-hire (performance 12 meses post-hire), (2) Attrition por tenure y área, (3) eNPS con breakdown demográfico, (4) Time-to-hire con conversion por stage, (5) Comp equity ratio. Se pueden implementar sin BI sofisticado — Google Sheets + exportes mensuales del ATS/HRIS alcanzan para empresas <500 empleados.

Una observación repetida en diagnósticos que hacemos a equipos de RH: hay dos fallas opuestas que son igualmente comunes. La primera: reportar solo headcount y attrition — data insuficiente para decisiones. La segunda: medir 30 KPIs diferentes que nadie usa. Lo correcto está en el medio: 5 métricas core que se miden consistentemente, se reportan mensualmente, y se usan para decisiones. Ni más ni menos. Y lo mejor es que se pueden implementar sin BI sofisticado.

Las 5 métricas core · por qué importan

Métrica 1 · Quality-of-Hire (QoH)

Performance del hire 12 meses después de empezar.

Cómo calcular

QoH = (performance rating 12 meses + retention 12 meses + hiring manager satisfaction) / 3. Cada componente en escala 1-5.

  • Performance rating: del review formal del hire a los 12 meses.
  • Retention: 5 si aún está; 0 si salió.
  • Hiring manager satisfaction: "¿Lo volverías a contratar?" en escala 1-5.

Qué informa

Si tu proceso de selección está funcionando. QoH promedio >3.8 es saludable. <3.2 requiere revisión de rúbricas, calibración, fuentes de candidatos.

Métrica 2 · Attrition por tenure y área

No solo "% de attrition anual" — breakdown por antigüedad y área.

Cómo calcular

Tabular salidas del último año por:

  • Tenure: 0-6 meses, 6-12, 12-24, 24-36, 36+.
  • Área: producto, ventas, eng, ops, etc.

Qué informa

  • Alto en 0-6 meses: problema de onboarding o de expectativas en reclutamiento.
  • Alto en 12-18 meses: problema de career/manager/gap de expectativas.
  • Concentrado en una área: manager específico o cultura sub-organizacional.
  • Attrition voluntaria vs. involuntaria: distintos problemas.

Métrica 3 · eNPS con breakdown demográfico

Employee Net Promoter Score: "¿Recomendarías esta empresa como lugar para trabajar?" escala 0-10. NPS = %promoters (9-10) - %detractors (0-6).

Cómo implementar

  • Pulso trimestral a todos los empleados.
  • Breakdown por área, nivel, tenure, género.
  • Pregunta abierta: "¿qué mejoraría?".

Qué informa

  • eNPS >40: saludable en startups.
  • eNPS 20-40: aceptable pero con señales específicas a investigar.
  • eNPS <20: alerta roja.
  • Gap entre grupos demográficos >15 puntos: problema estructural específico a ese grupo.

Métrica 4 · Time-to-hire con conversion por stage

No solo "cuántos días" — el funnel completo.

Cómo construir

Por cada rol abierto:

  • Applications → Screening → First interview → Second → Final → Offer → Accepted.
  • Tiempo promedio entre cada stage.
  • Conversion rate entre cada stage.

Qué informa

  • Tiempo alto entre screening y first interview: scheduling broken.
  • Tiempo alto entre final y offer: decisión difusa en leadership.
  • Conversion baja de first a second: sourcing inadecuado o rúbrica muy estricta.
  • Offer acceptance bajo: comp, pitch, o CX con problemas.

Time-to-hire target MX 2026: 40-65 días según rol.

Métrica 5 · Comp equity ratio

Cruce de compensación por género × área × nivel × antigüedad.

Cómo calcular

Para cada combinación rol × nivel:

  • Compensación promedio de hombres vs. mujeres (y otros grupos).
  • Ratio (mujer / hombre). Idealmente 0.98-1.02.
  • Delta ajustado por tenure y performance.

Qué informa

  • Si existe brecha salarial no justificada por performance/tenure.
  • Si la negociación inicial está reproduciendo sesgos.
  • Si las promociones están equitativamente distribuidas.

Cómo construir el dashboard sin BI sofisticado

Para empresas <100 empleados · Google Sheets es suficiente

  • Export mensual de ATS (candidatos, stages, outcomes).
  • Export mensual de HRIS (headcount, attrition, tenure).
  • Pulso trimestral con Google Forms (o tool simple como Officevibe).
  • Dashboard maestro en Google Sheets con pivots + charts.
  • Tiempo de mantenimiento: 4-8 horas/mes para HR analyst.

Para empresas 100-300 · Herramientas intermedias

  • BambooHR o Rippling traen dashboards básicos.
  • Agregar Officevibe o CultureAmp para engagement.
  • Importar exportes a Google Data Studio / Looker Studio para cruces custom.

Para empresas 300+ · Dedicada

  • ChartHop, Visier, o data warehouse propio + BI tool.
  • HR analyst senior dedicado.
  • Integración con data warehouse central de la empresa.

Cadencia de review

  • Mensual: Head of People + CEO revisan dashboard 45 min.
  • Trimestral: Leadership team review con insights y acciones propuestas.
  • Semestral: Deep-dive en métrica que muestra señales problemáticas.
  • Anual: Board update con trend lines de 12 meses.

Errores comunes en People Analytics

  • Medir sin acción: dashboards bonitos que no generan decisiones.
  • Demasiadas métricas: 30 KPIs diluyen atención. 5 core + otros según contexto.
  • No breakdown demográfico: headcount total esconde problemas específicos.
  • Reportar solo a HR: las métricas deben llegar a CEO y leadership team.
  • Datos sucios: HRIS con info incompleta genera insights falsos.

La pregunta que importa

Si tu CEO te preguntara hoy "¿cuál es el mayor riesgo de talento en los próximos 6 meses?", ¿podrías responder con datos específicos y fuentes, o daría una opinión basada en intuición? Si es lo segundo, tu People Analytics no está informando decisiones — está documentando pasado. Las 5 métricas correctas, medidas consistentemente, te convierten en partner estratégico de negocio, no en reportador de RH.