Ítem
Embargo
Sistema analítico de decisión para la identificación temprana de rotación voluntaria y la retención de talento en roles tácticos y operativos en una compañía del sector retail
Título de la revista
Autores
Aguilera Bustamante, Natalia Andrea
Guerra Riaño, Carolina
Guerra Romero, Jenny Tatiana
Chalapud Pistala, Evelyn Viviana Vanessa
Fecha
2026-02-13
Directores
Cruz Castro, Daniel Leonardo
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad del Rosario
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Resumen
Evaluar la rotación voluntaria de personal en las empresas del sector retail en Colombia es fundamental, ya que una alta rotación puede afectar negativamente la productividad y competitividad de la organización. En este contexto, el presente trabajo de grado tuvo como objetivo desarrollar un sistema analítico de apoyo a la toma de decisiones que facilite la identificación temprana de colaboradores en roles operativos y tácticos con alto riesgo de rotación voluntaria. El proyecto se estructuró bajo la metodología CRISP-DM, lo que permitió abordar de manera sistemática las fases de entendimiento del negocio, comprensión y preparación de los datos, modelado, evaluación e integración de la solución analítica Shearer, 2000. Para ello, se analizaron datos históricos de la organización, incluyendo información sobre plantas de personal, ausentismos, clima organizacional, desempeño, salarios, horas extras y variables sociodemográficas. El sistema de decisión analítica desarrollado integra un tablero descriptivo de indicadores clave de Talento Humano, un modelo de clustering para la identificación de perfiles homogéneos de colaboradores, un modelo predictivo de retiro voluntario con un horizonte de anticipación de 180 días y una matriz Nine Box para evaluar el desempeño y el potencial del talento. Estas herramientas permiten contextualizar los resultados analíticos dentro del enfoque de Total Rewards y apoyar la implementación de estrategias de retención más focalizadas. Los resultados obtenidos evidencian que la rotación voluntaria está asociada a factores relacionados con la trayectoria laboral, las condiciones operativas y el contexto organizacional. En este sentido, el sistema analítico desarrollado proporciona un marco robusto para la toma de decisiones estratégicas, contribuyendo a la reducción de la rotación 15 voluntaria, la optimización de costos asociados al reemplazo de personal y el fortalecimiento de la sostenibilidad operativa de la organización.
Abstract
Evaluating voluntary employee turnover in retail companies in Colombia is essential, as high turnover levels can negatively affect organizational productivity and competitiveness. In this context, the purpose of this study was to develop and implement a decision analytics system that facilitates the early identification of employees in operational and tactical roles with a high risk of voluntary turnover. As a first step, a historical data analysis of a retail company was conducted, including information related to workforce composition, absenteeism, internal mobility, performance, organizational climate and sociodemographic variables. Data analysis techniques based on the CRISP-DM methodology were applied, ensuring a structured and systematic analytical approach (Shearer, 2000). The decision analytics system integrates descriptive analytics, clustering models to identify employee archetypes, a predictive model to estimate voluntary turnover risk within a 180-day horizon, and a Nine Box matrix to evaluate employee potential and performance. This integration supports proactive and evidence-based decision-making by the Human Resources area, aligned with the Total Rewards approach. The results indicate that voluntary turnover is associated with identifiable patterns related to employees’ career trajectories, operational conditions and organizational context. Overall, the proposed system constitutes a viable analytical framework for supporting talent retention strategies, reducing turnover-related costs and strengthening operational continuity in retail organizations.
Palabras clave
Rotación voluntaria , Fuga de personal , Modelos predictivos y de alerta , Retención de talento
Keywords
Voluntary turnover , Personnel attrition , Predictive and alert models , Talent retention
