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如何預測員工離職以及從競爭對手那里挖掘人才

責任編輯:cres 作者:Sharon Florentine |來源:企業網D1Net  2019-10-29 11:21:00 原創文章 企業網D1Net

預測分析可以幫助企業確定人才流失的原因,防止員工離職以及如何從競爭對手那里挖掘人才。
 
預測分析可以幫助企業更好地分析客戶交互、預測系統故障,以及預測新興市場發展趨勢。但是企業需要關注內部員工的動向,預測分析還可以幫助企業提高員工的保留率、聘用率、領導力發展和敬業度。
 
在選擇應聘者、做出晉升決定,以及確定哪些員工可能在未來幾個月離職時,企業管理人員通常依靠直覺而不是確鑿的證據。但職場分析的進步正在改變這一狀況,從而可以圍繞人事問題進行更多的數據驅動決策。
 
預測分析可以幫助企業減少離職率,并為企業提供洞察力,以了解應該針對哪些人員進行招聘。
 
減少離職率
 
員工離職對于企業來說代價高昂,這是因為招聘、雇傭、入職和培訓一名新員工的成本可能是其薪酬的1.25倍。這意味著企業必須更加明智地招聘員工,并保留優秀的員工,這樣才能獲得可觀的投資回報。而對于員工離職的原因和時間的預測可以提供有價值的見解,并為企業節省大量資金。
 
職場分析機構Visier公司首席安全官Dave Weisbeck說,“當企業員工開始離職時,往往會引發一波離職潮。大數據和精明的分析師和工程師可以編寫算法來發現這些模式并查明原因,例如誰是經理?他們上下班要花費多長時間?他們最后一次加薪是什么時候?他們最后一次升職是什么時候?然后,可以制定計劃來緩解這些問題。”
 
《哈佛商業評論》和ENGAGE Talent公司的最新研究表明,企業需要利用大數據來追蹤人員離職傾向的指標,并識別和確定可能面臨離職風險的員工。
 
ENGAGE Talent公司首席風險官Matt Pietsch說,“研究表明,有四個主要因素可以預測為什么某個員工決定做出改變。這對于企業預測自己的員工何時考慮離職以及存在哪些因素可能促使競爭對手的員工離職很有用。”
 
導致員工離職的四個主要因素
 
(1)生活事件:員工可能是離婚、結婚、配偶被調離或在不同的城市工作。Pietsch說,這還可能包括企業裁員、倒閉、項目和部門資金損失等事件,甚至包括颶風、龍卷風、洪水等自然事件。
 
(2)管理問題:任何導致員工不安或不信任的事情都可能引起人員流失,包括公司丑聞。他說,“首席執行官是否面臨訴訟?受調查的公司是否存在欺詐行為?無論發生什么問題,這都會使員工對其所在的公司產生不信任感。”
 
(3)工作環境和工作嵌入度:《哈佛商業評論》的研究定義了工作嵌入度,以確定與其他員工和技術社區員工之間的聯系方式。Pietsch說,“同事離職了嗎?其他部門是否裁員?是否不鼓勵員工積極加入更大的社區?企業的聲譽是否越來越差?企業正在失去市場份額嗎?管理人員是否未能將新人才和新想法帶入工作場所?諸如此類的擔憂都可能是員工可能考慮離職的潛在指標。”
 
(4)市場需求:市場活動始終是消耗的一致預測因素,無論經濟狀況良好還是衰退,有些員工可能比其他員工更容易流失,這一點必須牢記。他說:“例如,如果我是一名軟件工程師,我可能在早上8點離職,8點15分之前就會有其他公司給我一個新的工作崗位。但如果職位需求較少,離職員工可能需要6到12個月的時間才能找到新工作,這將對企業的離職率以及員工離職的時間和方式產生重大影響。”
 
預測競爭對手的營業額
 
Pietsch說,企業還可以使用預測分析來確定誰最有可能在競爭對手公司中離職,并著眼于招聘這些人才。通過了解影響員工流失的因素,有可能提高應聘者對招聘人員的電話或電子郵件作出積極回應的可能性。
 
為了驗證這一理論,《哈佛商業評論》和ENGAGE Talent公司為全美各行業的50多萬名工作人員創建了離職傾向指數(TPI)評分系統。離職傾向指數(TPI)基于企業雇主的公開數據,包括Glassdoor或分析師的評級變化、股價變化、新聞報道以及監管或法律行動,以及個人的工作狀況和歷史記錄,其中包括其過去的工作職位、就業年限、任期、技能、教育程度、性別和地理位置。然后,機器學習算法將每個人分類為不可能、不太可能、更可能或最有可能接受新的工作機會。
 
研究報告的作者之一喬治敦大學管理學教授兼高級副院長Brooks Holtom和德克薩斯基督教大學(TCU)的管理學教授兼副院長David Allen表示,“首先,我們想看看離職傾向指數(TPI)預測招聘信息的公開程度如何。”
 
隨后,研究人員向2000名受訪人員發送了電子郵件邀請函,以查看適合他們特定技能和興趣的可用工作。在收到電子郵件的近75%的人中,161人打開了邀請郵件,40人點擊了邀請函。研究表明,“被評為‘最有可能’接受邀請的人員打開電子郵件的概率是被評為‘最不可能’的人的兩倍多(5.0%對2.4%)。此外,在那些打開郵件邀請函的人中,那些被評為‘最有可能’接受郵件的人更容易點擊郵件。”
 
作者總結說,這表明,離職傾向指數(TPI)評分可以識別出離職風險更大的員工,企業可以利用公開的數據,戰略性地針對那些可能更愿意接受外部招聘的優秀人才進行招聘。
 
Pietsch說:“這有助于招聘經理和招聘人員了解哪些人更愿意接受招聘人員的電話或電子郵件。”研究表明,這些人在90天內找到新工作的可能性要高出60%。不僅如此,在有人接受獵頭電話之前,還可以看看他們一旦采取行動,需要采取什么措施留住他們。”
 
工作滿意度:值得量化的關鍵指標
 
在保留或招聘員工方面,工作滿意度是關鍵。Pietsch指出,有五個表示工作滿意度的核心要素:強大的領導力、業務穩定性、企業彈性、增長機會、積極的工作環境。
 
他說,因此,根據對員工最重要的個人因素和情感因素,決定哪些對個人最重要,可以幫助企業確定目標或留住他們。
 
Pietsch說:“例如,如果某人的業務穩定性得分很高,并且非常關心企業的彈性,那么他很可能不想為一家初創公司工作,因為這些公司的經營本身并不穩定。因此,可以調整策略集中在內在因素,并更好地吸引和保留企業的優秀人才。”
 
Weisbeck表示,美國勞工統計局的職位空缺和勞動力離職率調查表明,前所未有的勞動力市場使得企業招聘足夠的人才來填補空缺職位變得越來越復雜。空缺職位在數月來一直保持穩定,可供求職的職位數量一直保持穩定;辭職和離職的人數逐漸上升,這意味著很多人離開目前的工作崗位,轉而從事其他工作。
 
他說:“企業積極了解員工離職原因并保留優秀員工是一種競爭優勢。五年前,我們只看到大型企業采用這種方式使用數據分析。現在,即使規模較小的公司也在采用數據分析技術。”
 
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關鍵字:CIO 預測分析

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