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用友人力云「员工离职预测」功能重磅发布,科学预测离职率,留住核心人才!

管理之父德鲁克曾说过,企业只有一项真正的资源,那就是人才。核心人才的流失可能会导致一系列连锁问题,德勤公司的调研数据显示:


▪ 一个中级岗位普通员工的流失,给企业带来的损失是这个员工年薪的150%;


▪ 一个重要岗位核心员工的流失,给企业带来的损失高达这人年薪的400%。


然而传统的人力资源业务决策常常依赖直觉或过往管理实践,很容易产生决策偏差,运用数据和事实驱动决策不断被提上议程。谷歌的首席人才官曾说过:“谷歌的HR决策从来都不是来自哪个最佳实践,一定只会来自内部数据的分析”。


科学的离职预测可以改变以往决策的模糊性,从定性或主观分析进阶为量化、客观的分析,让决策者清晰看到员工的离职风险、流失成本,促使管理者采取合理措施针对性解决问题。


大厂纷纷通过离职预测实现人才保留:


“蓝色巨人”IBM首席执行官弗吉尼亚·罗曼提曾说:“想挽留一名员工,最好赶在他做出离职的决定以前。”IBM用AI预测员工离职,及时发现员工的辞职念头,和员工讨论加薪、奖金、补贴等等办法,进而商讨出双赢的对策通过,“离职预测”为IBM节约了近3亿美金。


谷歌借助自己开发的“人才保留算法”,能够积极并成功的预测到哪些员工可能会离职。这项举措让管理者在为时过晚之前采取行动,并为员工留任提供个性化解决方案的空间。


早在2012年,腾讯就开始用数据分析员工离职率,数据显示进公司满3年的毕业生们流失率是普通员工的3倍(毕业3年往往进入适婚年纪,而房价攀升导致购房无望),为此腾讯推出“安居计划”帮助员工提早买房,参与安居计划的员工流失率不到1%。


为了帮助广大企业更科学便捷开展离职预测,近期,用友人力云重磅推出员工离职预测功能,帮助企业提前准确识别高离职风险员工,保障组织的持续健康稳定发展,让员工离职预测不只存在于大厂的神话中。


01

有据可依

科学预测员工离职倾向


工作压力、职业发展规划、薪资报酬、人际关系等因素均可成为离职导火索,用友人力云通过员工基本情况、绩效数据、个人发展及薪酬福利情况、敬业度情况,洞察员工离职风险;还可以识别考勤变化等异常行为数据,多维度数据对员工离职进行预测,基于离职概率高、中、低风险等级情况与九宫格分析结果,为业务决策提供有力支持。

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(员工离职预测示意图)


如何更好地留住离职风险高的人才呢?系统支持离职预测模型DIY,对于重点关注人才,可以调整影响员工离职的关键因素,例如改变出差频率、调整涨薪幅度、提供升职空间等,探索员工留用最佳方案,便于后续与员工开展保留谈话。

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(离职重新预测示意图)


不同类型、不同发展阶段的企业对于离职风险的敏感程度不尽相同,同样的离职概率对于一家互联网企业而言可能是中风险,但对于一家传统制造集团而言就是高风险。


在人力云系统中,可以灵活配置员工离职风险高、中、低对应的阈值,从而给到企业管理者更符合企业现状的风险提示与分析结果。


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(风险等级配置示意图)



02

全盘洞察

总览组织内离职风险


管理者不仅应该了解特定员工的离职风险,更需要掌握组织离职风险全貌。用友人力云通过环状图、九宫格等形式,清晰呈现员工离职预测概率及九宫格分布情况,全盘展现企业中离职中高风险的人数及占比。


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(离职风险分布分析示意图)


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(九宫格分析示意图)


系统可以全面分析离职影响因素,展现影响全组织样本离职概括的TOP15影响因素,帮助管理者了解哪些因素是促使人才流失的关键点,提早采取应对措施做出改进。


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(离职相关性解析示意图)


03

精准捕捉

「高稳定员工画像」辅助招聘决策


很多行业都存在新入职员工离职率高的问题,如果大量员工刚加入企业不久便离职,很有可能是因为在招聘阶段我们没有精准定位合适的员工画像。员工base在哪里更合适?具备什么样特质和经验的人才更稳定?这些决策过往只能依靠于经验判断。


而现在,动动手指在员工离职预测场景内模拟高稳定员工画像,选定预期候选人的工作年限、工作地点、工作技能等数据,系统可基于虚拟员工画像给出离职风险预测,帮助HR伙伴快速捕捉高稳定性员工画像。


将高稳定性员工画像应用于后续招聘、内部晋升工作,即可实现更科学的选用育留,决策有据可依。


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(基于虚拟员工画像的离职预测示意图)


04

持续训练

提升员工离职预测精准度


离职预测工具真的准确吗?如何提升预测的准确性?相信很多HR朋友在启用员工离职预测前会有类似的疑惑。用友人力云员工离职预测功能不仅支持随时查看预测效果,更支持企业通过持续的培养训练,提升预测准确度。


在系统内,HR不仅可以了解到当前离职预测的效果,还可以导入更多的员工在职、离职数据,使离职预测系统更符合企业管理特征,从而更准确预测员工离职概率。


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