O Brasil tem o maior turnover do mundo. Sua empresa gerencia isso com planilha.
O People Analytics Kavuka une folha, ponto, ATS e performance numa base única e soma o que ninguém mais tem — a camada comportamental psicométrica e o motor preditivo da plataforma — para entregar o risco de saída por pessoa e por time, explicado fator a fator, com tempo de agir.
- Por pessoa
- score de risco de saída
- Base única
- folha, ponto, ATS e performance
- Medida
- qualidade de cada contratação
- LGPD
- governança documentada
Base única consolidando folha, ponto, ATS, performance e psicometria de operações de alto volume — milhares de colaboradores monitorados por score de risco de saída, com governança LGPD por padrão.
Todo ano metade do seu time gira — e o relatório de turnover só descreve o estrago depois que aconteceu.
A saída que ninguém viu chegando
Os dados de gente espalhados em folha, ponto, ATS e planilhas que não conversam — e o talento-chave pede demissão antes de qualquer alerta.
O custo de reposição invisível no DRE
Cada saída custa de 50% a 200% do salário anual em recrutamento, treinamento e produtividade perdida — um orçamento de aquisição inteiro queimado para reinstalar o que já se tinha.
O RH cobrado por estratégia, armado de planilha
Decisões de gente tomadas por intuição num país com o maior turnover do mundo — e o RH na mesa do planejamento sem os números para sustentar a conversa.
Custo O Brasil lidera o ranking mundial de turnover — alta de 56% sobre o período pré-pandemia (Robert Half, sobre dados do CAGED), com um a cada dois colaboradores trocados por ano. O custo passa de R$ 600 bilhões anuais em despesas trabalhistas e perda de produtividade (Sólides), e quase 4 em cada 10 desligamentos atingem profissionais avaliados como qualificados. Quanto desse número a sua empresa está pagando sem ver?
Do dado bruto à retenção por método, em um ciclo só.
- 01
Conecte
Folha, ponto, ATS e performance integrados numa base única — os indicadores que importam, limpos e comparáveis, sem trocar seus sistemas de RH.
- 02
Enriqueça
A camada comportamental psicométrica (Behavioral Analysis e GUÉP Human Score) e o contexto verificado (Workforce Screening) somados aos dados transacionais.
- 03
Preveja
O motor preditivo pontua o risco de saída por pessoa e por time, com os fatores explicáveis — remuneração relativa, estagnação, sobrecarga, padrões de ponto e perfil — e o tempo de agir.
- 04
Aja e meça
Planos de retenção com efeito medido e a qualidade de cada contratação acompanhada do funil à permanência — o ciclo fechado entre admissão, performance e turnover.
O motor por trás de cada decisão de talento
Uma base única cruza os dados internos do RH com as camadas exclusivas da plataforma e devolve indicadores, scores e cenários — prontos para decidir com evidência em vez de intuição.
Base única de pessoas
Folha, ponto, ATS e performance conectados
Diagnóstico de indicadores
Turnover por corte, tempo de casa, absenteísmo
Predição de saída
Score de risco de desligamento por pessoa e time
Fatores explicáveis
Remuneração, estagnação, sobrecarga e padrões
Qualidade de contratação
Elo admissão → performance → permanência
Camada comportamental
Big Five, DISC e GUÉP Human Score por time
Composição de equipes
Química e atritos previsíveis em escala
Planejamento de força
Cenários de headcount, custo e sucessão
Quem decide com o People Analytics Kavuka
Varejo, Logística & BPO
Operações onde o turnover passa de 80% e cada ponto de rotatividade vale milhões — a predição de saída na linha de frente.
Tecnologia & Conhecimento
A retenção do talento crítico: o score de saída no 1:1 certo, na hora certa, antes do pedido de demissão.
Indústria
Escassez de mão de obra qualificada exige planejamento de força e sucessão com números — não com intuição.
Grupos & Redes
O benchmark interno: por que a unidade A retém e a unidade B sangra — comparável, time a time.
Análise de pessoas com governança, não com risco
Analisar dados de gente sem governança vira passivo: risco discriminatório no modelo, análise individual sem transparência, finalidade indefinida. O People Analytics Kavuka foi desenhado para a LGPD desde a base — governança não é um anexo, é a forma como a análise opera.
- Finalidade legítima documentada para cada tratamento de dado de pessoas, com base legal adequada.
- Transparência com os titulares e minimização de dados: só o necessário para a finalidade declarada.
- Agregação por padrão nos painéis; análise individual restrita a quem precisa, com trilha de acesso.
- Mitigação de viés validada nos modelos preditivos — o score que explica, não que discrimina.
- DPA (acordo de tratamento de dados) disponível para clientes enterprise; criptografia em trânsito e em repouso.
Vimos a saída de três engenheiros sêniores com 60 dias de antecedência. Dois ficaram. O custo evitado pagou a plataforma no primeiro trimestre.
Pela primeira vez sentamos no comitê com o custo real do turnover, time a time. A conversa deixou de ser intuição e virou plano.
Descobrimos que a unidade que mais retinha tinha um padrão de contratação replicável. Levamos para as outras e a rotatividade caiu dois dígitos.
Descubra o custo real do seu turnover — e quem está a 90 dias de sair.
Em 15 minutos você vê a base única e o score de risco de saída rodando no seu cenário, time a time.
- Exclusivo para empresas. Sem compromisso de contratação.
- Dados usados exclusivamente para contato comercial.
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O que é people analytics e como aplicá-lo
People analytics é a disciplina de decidir sobre pessoas com dados: medir, entender e prever os fenômenos da força de trabalho — rotatividade, performance, engajamento, absenteísmo, composição e custo — para transformar a gestão de pessoas de reativa em preditiva. Em vez de descrever o passado em um relatório de turnover, a disciplina responde às perguntas que importam: quem está em risco de sair, por quê, e com quanto tempo para agir? Que contratações dão certo, e o que os profissionais que ficam e performam têm em comum? Onde a empresa está perdendo dinheiro com rotatividade que poderia ser evitada?
O contexto que torna a disciplina urgente no Brasil é brutal: o país lidera o ranking mundial de turnover, com alta de 56% sobre o período pré-pandemia (Robert Half, sobre dados do CAGED) e taxas anuais na casa dos 50% — um a cada dois colaboradores trocados por ano. A reposição custa de 50% a 200% do salário anual por saída, somando mais de R$ 600 bilhões ao ano em despesas trabalhistas e perda de produtividade. E quase 4 em cada 10 desligamentos atingem profissionais avaliados como qualificados: não é só volume, é a perda de quem já estava entregando. Num cenário assim, gerir pessoas por intuição é o luxo mais caro que existe.
Aplicar people analytics de verdade significa ir além do dashboard, que já virou commodity nas suítes globais (Visier, Workday, SAP SuccessFactors) e nas plataformas brasileiras de gestão (Sólides, Gupy e pares). A fraqueza estrutural comum dessas ferramentas é o analytics preso aos dados internos do RH — sem camada comportamental profunda, sem contexto verificado e sem motor preditivo de verdade. O diferencial Kavuka é o people analytics que combina os dados transacionais do RH com as três camadas que só a plataforma tem: o perfil comportamental da psicometria (Behavioral Analysis com o GUÉP Human Score), o contexto verificado da esteira de Workforce Screening, e o motor de Risk Scoring aplicado a pessoas — o risco de saída como score explicável, não como surpresa.
People analytics e LGPD não são opostos: a análise se apoia em finalidade legítima documentada, transparência com os titulares, minimização de dados e agregação por padrão nos painéis, com a análise individual restrita a quem precisa e mitigação de viés validada nos modelos. O resultado é um ciclo fechado — conectar a base única, enriquecer com a camada comportamental e o contexto verificado, prever o risco de saída por pessoa e por time, e agir com planos de retenção de efeito medido. É a retenção por método em vez da reposição por hábito; a contratação que aprende com a própria história; e o RH na mesa do planejamento, com cenários de headcount, custo e sucessão sustentados por números.
O que é people analytics?
É a aplicação de dados e modelos à gestão de pessoas: medir os fenômenos da força de trabalho (rotatividade, performance, engajamento, custo), entender suas causas e prever seus movimentos — para decidir com evidência em vez de intuição.
Como funciona a predição de saída?
O modelo aprende com o histórico da própria empresa — quem saiu, com que padrão de sinais — e pontua o risco atual por pessoa e por time, com os fatores explicáveis (remuneração relativa, estagnação, sobrecarga, padrões de ponto, perfil comportamental). O score chega com tempo de agir, não como autópsia.
Isso é compatível com a LGPD?
Sim, com a governança desenhada junto: finalidade legítima documentada, transparência com os titulares, minimização, agregação por padrão nos painéis e análise individual restrita a quem precisa — mais a mitigação de viés validada nos modelos.
Preciso trocar meus sistemas de RH?
Não. O People Analytics conecta os sistemas existentes (folha, ponto, ATS, performance) via integrações e consolida a base única por cima deles, sem ruptura.
O que a camada comportamental adiciona?
A dimensão que os dados transacionais não têm: o perfil (Big Five, DISC e a síntese do GUÉP Human Score) explicando fit, química de equipe e padrões de permanência — a psicometria do Behavioral Analysis alimentando a predição.
Como medir a qualidade de uma contratação?
Pelo elo admissão → performance → permanência: não pelo preenchimento da vaga, mas pelo que os contratados que ficam e performam têm em comum. A plataforma faz a ponte com KYA e Behavioral Analysis para fechar esse ciclo.
Qual a diferença entre people analytics e um dashboard de RH?
O dashboard descreve o passado; o people analytics prevê o futuro. O dashboard virou commodity — a predição explicável é o produto. O diferencial Kavuka é somar ao analytics as três camadas exclusivas: psicometria, contexto verificado e motor preditivo de verdade.
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