ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УВОЛЬНЕНИЯ СОТРУДНИКОВ ПО СОБСТВЕННОМУ ЖЕЛАНИЮ
Компания-клиент обратилась в EY, так как боялась текучести высококвалифицированных специалистов в ИТ-департаменте, которые являлись ключевыми для бизнеса. На слайде можно увидеть этапы, через которые проходила проектная команда для реализации данного проекта:
Началось все с формирования гипотез о тех факторах, которые влияют на увольнение сотрудников. На слайде приведена только треть факторов, которые исследовались. После формирования гипотез нужно было определить те данные, которые будут использоваться. А далее сопоставить необходимые данные с доступными.
Затем начался этап проверки и структурирования данных. Проект длился около 2 месяцев, и большая часть времени ушла как раз на работу с данными. На сверку, сопоставление данных, полученных из разных источников, получение разрешения от службы безопасности на интеграцию систем. Так как возникла идея использовать данную модель как систему контроля удаленного доступа, чтобы узнать, как меняется поведение работника – это было бы основной изюминкой такой системы. Переводила бы ее из прогнозной в предиктивную аналитику. То есть нужно было понять, как меняется отношение человека, его поведение, больше ли стали перерывы, стал ли он опаздывать, раньше уходить с работы и т.д. Такие данные в большом объеме были доступны, и очень много времени ушло как раз на интеграцию этих данных, а точнее на разрешение и согласование этой интеграции.
По результатам получился светофор. Если возникала угроза увольнения сотрудника, который являлся ключевым, срабатывал ряд факторов и статус сотрудника подсвечивался красным цветом.
Источник : hr-academy.ru
