人才是企业的重要资源,核心人才的流失可能会导致一系列连锁问题,如团队协作困难、业务发展受阻等等。传统的人才保留工作常常依赖直觉或过往实践,这其实很容易产生决策偏差。
近年来,大厂们纷纷运用数字化技术来预测员工流失风险,比如谷歌借助自己开发的「人才保留算法」,成功的预测员工离职意向;IBM通过AI技术及时发现员工的辞职念头,借助科学依据与员工商讨出双赢的对策。
为了帮助广大企业更科学便捷开展离职预测,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。
用友网络副总裁、招聘与人力云事业部总经理石磊表示:“科学的离职预测可以改变以往决策的模糊性,从主观分析进阶为客观的科学分析,让管理者清晰看到员工的离职风险、流失成本,从而更具针对性地解决问题。”
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。
(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。
(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。
(风险等级配置示意图)
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。
(离职风险分布分析示意图)
(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。
(离职相关性解析示意图)
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。
(基于虚拟员工画像的离职预测示意图)
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。
结语
用友人力云员工离职预测功能,帮助企业科学进行离职风险概率预测,实现核心人才的保留,促进组织持续健康发展。更多人力云产品信息,请关注「用友人力云」微信公众号。
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