Анализ текучести персонала

Согласно исследованию hh.ru в июле 2018 года из 135 опрошенных компаний 79% измеряют текучесть кадров. Эта самая распространенная hr-метрика не только по данным этого исследования, но и других. Например, Rabota.ru проводила подобное исследование в августе-сентябре 2018 года и определила, что из 300 компаний-участников 82% измеряют текучесть кадров. 

Исходя из этих двух исследований, я могу сделать предположение, что коэффициент текучести персонала является самой распространенной hr-метрикой в компаниях России. Ну хорошо, измеряем мы текучесть, а дальше что? В этом вопросе кроется основной потенциал любой hr-метрики, что вы дальше с ней делаете и какую информацию она может вам дать. 

Давайте рассмотрим пример. Вы измерили текучесть персонала за месяц — 27%. Пока эта цифра никакой информации не несет. Мы должны получить цифры и ответить на несколько вопросов:

• кто уходит?
• когда уходит?
• почему уходит?
• что сделать, чтобы остались?

Как получить такие данные? 

Кто уходит?

Делаем срез по коэффициенту текучести по подразделениям и по категориям должностей (рабочие, специалисты, линейные руководители, руководители среднего звена, ключевые сотрудники/кадровый резерв). 

Когда уходит?

Делаем срез по стажу работы. Разбиваем промежутки от 0 до 3 месяцев, от 3 до 6 месяцев, от 6 месяцев до года, от года до двух и т.д. Количество таких промежутков вы выбираете сами. Но есть маленький совет! Серединой всех этих промежутков сделайте медианный стаж. Рекомендую именно медиану считать, а не среднее. Об этом не устану говорить. 

На этом примере мы видим промежуток стажа 1-3 года посередине. 4 промежутка слева, 3 справа. 

Почему уходит?

Здесь не обойтись без выходных интервью. К ним разное отношение: кто-то делает, кто-то не делает, ссылаясь на необъективность и т.д. Но пока другого способа понять причины увольнения ваших сотрудников не придумали. Вы можете искать корреляции различных показателей и стажа работы, но это сложный путь, который не все осилят. 

Но существуют нюансы, как проводить подобные выходные интервью. Интервьюер должен внушать доверие, чтобы сотрудники могли ему рассказать о причинах своего увольнения. Интервью лучше проводить сразу, а не через неделю/месяц после увольнения. Во-первых, коэффициент ответов будет низкий, во-вторых, вы можете получить уже откорректированную вежливую версию событий. 

Что сделать, чтобы остались?

На этот вопрос поможет ответить анализ причин увольнений сотрудников. Необходимо в опросник выходного интервью включить вопрос: «Изменение какой главного фактора повлияло бы на твое решение остаться в компании?». Это позволит сотруднику отделить главное от второстепенного. Ответы могут отличаться в зависимости от стажа сотрудников. Причины увольнения сотрудника на испытательном сроке будут отличаться от причин увольнения сотрудника со стажем 3 года. 
Необходимо фиксировать эти самые причины или факторы увольнения и выводить так называемый «топ-5 причин увольнений сотрудников». 

Анализ динамики

Этот показатель, как и любой другой, нужно измерять в динамике, что позволит оценить тенденции в текучести персонала и связи показателей текучести с другими HR и бизнес-показателями. 

Бенчмаркинг

Вы должны знать, какие медианные/средние показатели текучести в отрасли являются нормой. Эти нормы вы можете найти в различных отчетах исследований рынка. Чаще всего они все платные. 

Анализ последствий увольнения сотрудника

Проанализируйте, приведет ли увольнение сотрудника к потере нужных и дефицитных квалификации, знаний и опыта для компании? Или увольнение сотрудника принесет компании облегчение, так как иначе пришлось бы этого сотрудника увольнять? Лишь небольшое количество компаний анализирует эту метрику в данном ключе. 

Корреляции

Далее мы можем сопоставить коэффициент текучести и бизнес-показатели за несколько лет и увидеть, как связаны эти показатели друг с другом. И смотреть, меняется ли что-то с увеличением затрат на персонал. 

Найденные корреляция позволят перейти к следующему этапу – прогнозной аналитике. Если мы хотим анализировать будущие показатели, мы должны взять данные за несколько лет (желательно года три) и на основании имеющихся данных построить модель прогнозирования будущих показателей. Если мы добавим прочие данные по сотрудникам, мы можем использовать различные методы аналитики, такие как анализ дожития, регрессионный анализ, с целью предсказания возможности увольнения текущих сотрудников, а также предсказать срок работы еще не принятых кандидатов. Качество этих моделей напрямую зависят от качества имеющихся данных для подготовки обучающей выборки. Но это для многих компаний уже задания со звездочкой. 

В следующей статье мы разберем конкретные метрики текучести персонала. 

Источник: hr-portal.ru