Почему подчиненные уходят от руководителей
«Приходят в компанию, уходят от руководителя»
Я решил сделать картинку отношений с руководителем. Знаете ли вы сервис eHarmony? читай Дождались варягов: революция в рекрутинге от eHarmony. Вот лавры этого сервиса не дают мне покоя. Логика сервиса простая: eHarmony берут в качестве управляемой переменной срок совместной жизни (для сервиса знакомств — срок жизни семьи, а на карьерном портале — совместный срок жизни работодателя и работника).
У меня нет таких ресурсов, у меня есть только опрос ключевые факторы текучести персонала (что еще нужно, чтобы убедить вас поучаствовать в этом опросе? пройдите по ссылке и примите участие). Для данного поста я беру в качестве управляемой переменной срок совместной жизни подчиненного и руководителя, т.е. не просто стаж работника в компании, а именно стаж совместной работы подчиненного и руководителя. Беру только те случаи, когда подчиненный сам уходит от руководителя. И посмотрел, какие факторы влияют на срок совместной работы руководителя и подчиненного. Для аналитиков сообщу, что использовал случайный лес для дожития.
Картинка весов факторов
Вес факторов
Importance | Relative Importance | |
recognition (Благодарил ли Вас Ваш руководитель за достижения) | 0.0143 | 1 |
develop (Проявлял ли Ваш руководитель заботу о Вашем развитии) | 0.0133 | 0.9345 |
ini (Выходили (выходите) ли Вы со своими инициативами на руководителя) | 0.0064 | 0.4512 |
position (Ваша позиция — имеется в ввиду HR, IT, продажник и т.п.) | 0.006 | 0.4217 |
feedback (Как часто Ваш руководитель давал Вам обратную связь) | 0.0043 | 0.3025 |
firstZP (Отличались ли договорённости по зарплате на собеседовании при приеме на работу и при первой выплате) | 0.0039 | 0.2705 |
premia (частота выплат премий) | 0.0034 | 0.2386 |
zaderzki (задерживались ли Вы на работе) | 0.0034 | 0.2349 |
zaderzkiR (задерживался ли Ваш руководитель) | 0.0029 | 0.2014 |
workplace (каким было рабочее пространство) | 0.0027 | 0.1862 |
way (как вы добирались от дома до работы) | 0.0019 | 0.1326 |
region (регион) | 0.0018 | 0.1253 |
level (уровень позиции) | 0.0017 | 0.1176 |
foreing (западная/российская компания) | 0.0014 | 0.0961 |
sizetown (масштаб населенного пункта) | 0.0012 | 0.0856 |
grafik (график работы) | 0.0011 | 0.0754 |
sizecompany (размер компании) | 0.001 | 0.0708 |
crit (Критиковал ли Вас руководитель в присутствии других) | 0.0008 | 0.0585 |
talk (интенсивность взаимодействия в коллективе) | 0.0008 | 0.0551 |
bossgender (пол босса) | 0.0002 | 0.0125 |
sm (были ли доступ в соц сети с рабчоих компов) | 0 | 0.002 |
whiteZP (зарплата была белой или серой) | -0.0002 | -0.0116 |
trafic (как вы нашли работу) | -0.0004 | -0.0288 |
gender (пол респондента) | -0.0008 | -0.0553 |
match (сочетание пола руководителя и подчиненного) | -0.0018 | -0.1265 |
- В первой колонке — название фактора и его расшифровка (вопрос исследования);
- вторая колонка — абсолютный вес;
- третья — нормированный (самый важный фактор имеет вес 1).
Обращаю внимание на несколько тонких моментов:
- некоторые факторы имеют небольшой вес, поскольку сильно коррелируют с факторами, имеющими бОльший вес, поэтому машинка их опустила вниз, при другом наборе факторов картинка может поменяться;
- в расчет реально надо брать не все факторы выше нуля, также как в данном кейсе Прогностичная ценность (важность) шкал теста CPI в отборе эффективных работников мы берем максимум пять факторов, так и в нашем случае я бы остановился в лучшем случае на рабочем пространстве;
- мы говорим здесь об «общей картине по больнице», с учетом «мусора», я взял в обсчет менее 1 000 ответов респондентов, что очень мало для такого масштабного исследования ;
- объясненная дисперсия — примерно 60 %, нам есть еще куда копать;
- главное: мы говорим про пост фактум оценку подчиненным руководителя, поэтому нам данную информацию будет сложно использовать в прогнозе, как eHarmony.
Источник : edwvb.blogspot.com