人员流失率计算公式(员工流失率高怎么办?腾讯HR:这6点数据分析很重要!)

人员流失率计算公式

老板:“如何让员工做出业绩?”
HR:“……”
老板:“我们对员工所做的投资(比如培训、加薪等),如何影响员工的绩效产出?”
HR:“……”
老板:“我们的顶尖员工有哪些?他们在行业里面处于怎样的位置?他们的忠诚度如何?”
HR:“……”
老板:“如果顶尖员工占了20%,那么剩下80%的员工,我们如何促进和激励他们做出杰出的表现?”
HR:“……”
这些问题该如何回答呢?我们来看看名企的一些做法:
腾讯
早在2012年,腾讯就开始用数据分析员工离职率。他们发现,毕业进公司满3年的毕业生,流失率是普通员工的3倍。
为什么这些腾讯花了大力气培养了三年、刚刚可以独当一面的骨干,面对腾讯优越的待遇即培养资源,却要离开?
腾讯通过深入的电话访谈后,发现主要影响因素是深圳房价,毕业三年左右往往到了适婚年龄,而深圳房价高企导致购房无望而选择跳槽,基于这个分析,腾讯HR推出了著名的“安居计划”:
公司拿出一笔基金,免息提供给符合条件的员工,帮助员工提早买房,该举措的效果特别显著,实施几年之后再看数据,在人才竞争非常激烈的外部环境下,参与安居计划的员工流失率不到1%。
百思买
重视员工的敬业度。像星巴克和百思买这种公司,都能精确指出各个分店员工的敬业度增加0.1%所能带来的价值,比如百思买,员工参与度增加0.1%,那么对应的卖场就能获得10万美元(约合68万元人民币)的营业收入增加。
IBM
IBM首席执行官弗吉尼亚·罗曼提(Virginia Rometty) 在纽约举办的CNBC“劳动人才+HR”峰会上公布了一个令人震撼的数据化人力资源应用的案例:
IBM用AI预测员工离职准确度95%,通过“预测减员计划”节约了近3亿美金。
Solasto
Solasto是日本一家拥有超过50年历史的医疗护理公司,这家公司每年有高达5000名新员工加入,而这些新入职员工往往离职率较高。Solasto为了防止员工出走,引入了由FRONTEO(幅锐态科技)开发的人工智慧“KIBIT”,来分析新员工的常规问卷,从而判断是否有离职倾向,最终将离职率有效减少20%。
Google
为了搞明白如何组建一个成功的团队?Google人才分析团队聘请了统计学家,组织心理学家,社会学家,工程师和研究人员开展了一个叫做亚里士多德的项目,研究了180个谷歌团队,进行了200多次访谈,分析了250多个不同团队的属性,最终找到了成功团队的五个关键特征:可靠性、结构和清晰度、意义、影响和最关键的一点:心理安全。
AC米兰
为了确保球队对球员的投资,AC米兰(AC Milan)足球队建立自己的生物医学研究单位,运用每位球员约六万个资料点,协助球队评估球员的健康和体能,并作为决定合约内容的参考。
以上的做法在现在很多前沿的公司变得越来越普遍,而这一切的起源一般都会讲到一个故事——《Moneyball》(翻译为:魔球)。这个故事讲了男主角比利·比恩带领一个穷棒球队——奥克兰运动家队,利用数据分析从而起死回生的故事,不仅仅起死回生,还缔造了大联盟史上最长20连胜的记录。
比利·比恩通过分析球员在场上的表现数据,并尝试分析这些数字对于球员及球队的价值与贡献,这些分析能评估球员对于比赛胜利的贡献程度,甚至做到在经济学研究中最想要知道的事:未来表现的趋势预测。具体如何做呢?我们推荐您看看这部电影,同名书籍我们也深读并制作了一份书蜜——书蜜027:《魔球》蜜蜂笔记。
什么原因促成大量的组织开始采用人才分析的方法呢?答案其实很简单:企业希望找到一种方法,让人才能创造更大的贡献和价值。小编也盘点了一下现在市场上常用的人才分析方法:
    
第一,人力资本事实
这是结合个人绩效与企业层级资料(例如,员工总人数、暂时性劳动力运用、人员流动、招募等),而组成的单一版本人事资料。
企业应仔细考量,这个版本里要纳入哪些事实。对某些企业而言,一、两个资料点也许就可以呈现整体健全度,例如,捷蓝(JetBlue)根据员工推荐别人加入公司工作的意愿,建立了员工满意度测量标准,并且已经用这个“机组员净推荐分数”(仿照顾客满意度的指标来设计),来研究薪酬变动的影响、预测营运和财务绩效,以及协助决定高阶主管奖金。每年在员工到职日当天,公司都会询问那名员工是否会推荐公司,如此就能每个月都有效观测员工的参与度。
捷蓝和其他成功的组织一样,让流程透明化,使用者都很清楚情况:不管是经理人或员工,都可以看得到资料如何收集、使用哪些公式,最重要的是,为什么那些资料对营运很重要。例如,哈拉斯提供人力资源计分卡的文件,以确定所有看到那些资料的人都能了解,人力资源事实是如何建立的,以及它们对日常管理的意义。
第二,分析性的人力资源
这个工具是收集或区隔人力资源资料,以便深入了解特定的部门或职能。例如,经理人也许可以看出,必须介入处理东岸销售团队流动率的问题,西岸销售团队则不需要。
分析性的人力资源,整合了个人绩效资料(例如个人在关键结果领域的成就)、人力资源流程指标(成本和时间等),以及成果指标(参与度和留任等)。
洛克希德马丁公司(Lockheed Martin)建立了一套绩效管理系统,将每位员工的绩效与组织目标连结。
这套自动化的系统收集全年的及时绩效评核资料,接着,将这些资料与“谁接受过特定领域的正式训练”等知识管理资讯做比较。有了这套系统,洛克希德马丁就可找出有高潜力从事特殊计划的员工,或是持续观察需要加强特定领域的员工。
第三,人力资本投资分析
这个工具协助组织了解,哪些行动对业务绩效的影响最大。最擅长运用这种工具的公司就是西斯科,这家全球性的食品服务公司年营业额368亿美元,名列《财星》(Fortune)杂志百大企业。
西斯科的组织很复杂,由近一百个自主运作的营运单位组成,全职员工总数约51,000人,服务约四十万名顾客。公司进行劳动力分析的第一步,就是对每个营运单位采用三大衡量指标:工作气氛和员工满意度、生产力、留任率。
接着进一步分析探究,以了解、衡量、管理工作环境的七个其他层面,包括基层主管的效能、多元性,以及生活品质。
西斯科的分析显示,拥有高满意度员工的营运单位,营收较高、成本较低、员工留任率较高、顾客忠诚度也更高。公司可以有效率地看出管理阶层的哪些行动,会对业务产生最大的影响。
例如,它在六年之间,将送货人员留任率,从65%提升到85%;这类人员提供顾客服务,并建立顾客关系。西斯科追踪该团队的满意度分数,分数下降时,公司就立即进行改善,使分数恢复水准。西斯科留住这些关键人才,因而省下将近五千万美元的新员工雇用和训练成本。
第四,人力预测
这个工具分析流动率、接任规划、商机资料,以便预先看出潜在关键能力短缺或过剩的情况。
就像维纳.库托(Vinay Couto)、法兰克.里贝罗(Frank Ribeiro)和安德鲁.提宾(Andrew Tipping)最近在《策略+商业》(Strategy+Business)一书中写的,陶氏化学公司(Dow Chemical)在过去十年间逐渐调整劳动力规划,搜集分析四万名员工的历史资料,以便在化学产业多变的商业周期中,预测劳动力需求。
它预测了晋升率、内部调动,以及整体劳工可利用性。陶氏使用量身定做的建立模型工具,将人力区隔成五个年龄组和十个工作层级,并针对每个事业单位,根据年龄和层级来计算未来的员工人数。汇整这些详细的预测数字后,产生了全公司的劳动力预测。
陶氏可进行各种情境规划,改变有关人员晋升等内部变数,或是政治和法务考量等外部变数的假设。公司可根据劳动力预测,在关键成长领域里增加人员,或是在经理人发现因人员退休而造成知识管理风险之前,预先提出警告。
第五,人才价值模型
这个工具处理的是“为什么员工选择留在我们公司”之类的问题。公司可利用分析法,来计算员工最重视什么事,然后建立能提高留任率的模型。
这种模型可协助经理人,设计个人化的绩效奖励方案,评估是否比得上竞争对手的聘雇条件,或是决定何时要晋升某个人。
Google运用员工绩效资料,来决定最适当的介入做法,以协助高绩效和绩效不良的员工成功。Google人力资源副总裁拉兹洛.伯克(Laszlo Bock)告诉我们:
“我们使用绩效资料,不是要检视一般员工,而是要监测绩效分布曲线上表现最好和最差的员工。
我们积极协助绩效最差的5%员工,因为我们知道公司雇用的都是优秀人才,而且真的想要他们成功。”
Google的假设是,表现最差的人当中,有许多人可能没有获得适当的职位,或是适当的管理;经过详细分析,证实了这种看法。了解个人的需求和价值之后,伯克的团队就能成功处理许多棘手的情况。
第六,人才供应链
这个工具协助企业,对人才相关需求即时做出决定:像是根据预期收入和个人销售绩效类型,将零售商店隔天的工作时间表做最佳安排;或是预测打进客服中心的电话量,并在预期电话量下降时,让时薪人员提早下班。
这是六种人才分析工具中最复杂的,因为它需要品质极高的资料,严谨的分析,并且把广泛的人才管理流程,和其他组织流程整合在一起。
人才供应链仍处于初期发展阶段,但有些组织采用这套做法获得初步的成功,特别是零售业,显示人才供应链将会更普及。
从六大方法的具体情况来看,我们发现其实很多企业处于分析方法的第二层,也就是分析性的人力资源,而这个层面最重要的就是如何确定好相应的分析指标。例如:
招聘前导分析
量化招聘的18个指标
HR必须掌握的48个指标
但只是站在HR部门来对数据分析是远远不够的,我们需要尽快进化到第三层——人力资本投资分析,也就是要站在组织的角度来思考人才方面的数据能给我们带来什么启示。比如:
从HR KPI到组织效能
战略人才发展(STD)的21个衡量指标
当然,如果想要更加全面的了解数据型HR如何做,还有如何通过工具来进行有效分析,那么我们推荐您这10份PPT资料,包含了上面的一些分析指标的运用。

(篇幅有限,此处省略)
最 后
如何限时获取
这10份超值数据分析ppt资料
 这里仅需 69.99 
即可把10份精华萃取ppt带回家

原价¥399.99
限时仅需¥69.99 
仅限前 49个名额
(快!扫下方二维码抢先购买)
(此PPT资料399年卡会员免费,无需重新付费)
这份ppt资料的特点:指标+运用
人力资源指标:人力资源分析是通过哪些指标进行?
指标分析运用:通过人力资源数据指标,对应能反映出哪些问题?
合适购买ppt人群: 
人力资源负责人、人力资源经理、总监等企业中高层,以及想学习数据化管理的管理者。
END
▼▼▼
加入399年卡会员,包含上文PPT资料

● 399年卡  ●

#年卡会员权益:
可畅听【直播间】2473节人力资源+OD+OKR课程
可下载【微盘】226份书蜜ppt资料
可下载【微盘】85%课件讲义
可下载【微盘】7284份前沿行研报告
可获取【增值服务】全年新上课程+笔记免费学
上下滑动查看完整课表↓↓↓
(滑动可查看完整版本)
 一次付费,全年资料、微课均免费!
价值2W+内容,399免费学!
▼▼▼
点击“阅读原文” 拼团年卡,免费学习此课!

人员流失率计算公式相关文章

版权声明

为您推荐