通过人员分析提高参与度和保留率

一个提供最高工资和福利的组织,无缘无故地将优秀雇员丢给竞争对手。 除非我们有计划让他们留下,否则我们不能阻止员工离开。

保留是增长最重要的一件事” — Alex Shultz(Facebook增长副总裁)

今天开展业务的公司面临的最大,最棘手的增长限制是什么? 对于许多组织而言,这是缺乏适当人才的原因。 原因:随着越来越多的组织扩展业务,对人才的需求猛增。 但是,没有足够的技术工人来满足需求。 结果,就有将人才流失给其他组织的风险。 如此之多的公司都只能利用有限的人才库,因此竞争非常激烈。

Glassdoor的统计分析揭示了对员工保留最重要的三个因素。

  • 公司文化
  • 员工工资
  • 在同一工作中长时间停滞

通过检查众多组织中超过100,000名员工的调查反馈,盖洛普还发现了员工选择留在公司或离开公司的共同主题。 员工选择留在公司的原因包括:

  • 我觉得我的工作对公司很重要。
  • 我的主管在乎我,并定期给我反馈。
  • 我知道我的工作期望。
  • 我的意见很重要。
  • 我每天都有机会尽我最大的努力。
  • 我的职业发展受到鼓舞。

以上所有原因都是“参与度”的一部分。 员工敬业度高的组织或团队在大多数(如果不是全部)中得分都很高。 更高的敬业度不仅显着影响员工的保留率,生产力和忠诚度,而且还是提高客户满意度,公司声誉和整体利益相关者价值的关键环节。

正在提供基于AI的人员解决方案的OWEN Analytics已经开发了一种强大而全面的方法来衡量和增强保留率。 他们进行快速脉搏调查,这些调查结合了“我”问题(我的观点很重要)和“我们”问题(我很感激以下人员在我的日常工作中为我提供的帮助)。 还散布了开放式反馈问题,以了解情绪和关键问题。

这不仅可以从单个员工的角度,而且可以从团队动力的角度来帮助理解敬业度驱动因素。 毕竟,我们与组织的互动实际上就是我们与组织中的员工的互动-因此,了解这些关系对于更好地了解损耗至关重要。 这是ONA(组织网络分析)的科学。 以下示例说明了如何使用ONA来了解药品销售组织中的团队动态。

显然,更具凝聚力的团队表现更好,损耗更低。

既然我们已经全面研究了敬业度,那么我们需要查看其他哪些因素会影响员工流动,如下所示:

根据Deloitte的说法,除了对员工敬业度和保留率的分析,分析和AI的结合之外,还使公司可以更详细地了解管理和运营问题,以改善运营绩效。

探索人员分析

People Analytics是一门学科,最初只是一个很小的技术团队,负责分析参与度和保留率,现在根据Deloitte成为主流。 组织正在重新设计其技术分析小组,以构建数字化的企业分析解决方案。

OWEN Analytics致力于使用AI驱动的技术来帮助组织提高保留率。 根据OWEN,“机器学习预测可以足够准确,因此在采取针对性干预措施以留住高风险员工方面非常有效。 但是,使用这样的技术需要开发预测模型的专业知识和解释输出的经验。

人力资源领导者和有抱负的分析师不必为此而灰心。 可以使用基本的Excel进行一些非常简单的分析,然后制定合理的良好保留策略。”在此处阅读其博客:使用简单的分析管理损耗。

OWEN使用系统的保留方法来理解,预测和驱动必要的操作。

预测模型是使用各种机器学习算法(例如决策树,随机森林,逻辑回归,支持向量机和人工神经网络)和最佳拟合算法(基于为预测飞行风险而选择的准确性和业务环境)开发的。

一旦有了预测因素,就可以使用简单的行动计划模板来制定和跟踪干预措施,以留住高潜力的员工。

保留挑战

保持性挑战是全球知识经济中日益增加的工作流动性的结果,在该行业中,工人在职业生涯中平均有六个雇主,再加上婴儿潮一代退休的“人才外流”,以及在此期间进入其主要工作年龄的一小部分工人时间。 它发生在所有管理级别的所有类型的组织中。 这项研究从经验上调查了组织的战略方向对知识管理,它所支持的学习文化以及特定的人力资源实践的影响是否会影响知识员工的保留和组织绩效。

SAS Institute的高保留组织的八个要素

  • 清晰的方向感和目的感
  • 关怀管理
  • 灵活的福利和适合个人需求的时间表
  • 公开交流
  • 收费的工作环境
  • 绩效管理
  • 认可与奖励
  • 训练与发展

根据《亚太研究杂志》的报道,防止人员流动是明智的选择,因为它可以节省金钱,时间和精力。 公司应花费大量精力和时间来防止流失。 对于组织而言,保留经验丰富且富有生产力的员工比雇用新员工更好。 它应该通过培训计划对员工进行投资,建立良好的招聘流程,并以强大的组织视野吸引他们。 为了有效解决营业额问题,每个公司都需要解决营业额的原因。 每个公司的营业额原因可能不尽相同。 以下是最常见的影响营业额的因素。

People Analytics对于组织在应对员工敬业度和留任率方面的重要作用已不再是秘密。

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Tej Mehta — OWEN Analytics的创始人兼首席执行官。

企业家,顾问,社会科学系学生。 创立i-Cube,将其作为分析与社会科学的交汇处。 此前,作为Seabury Group的副总裁,他领导了航空和航天行业中多个客户的战略和运营转型计划。 航空工程师,南加州大学工商管理硕士。

最初于 2017 年3月23日 hrtechweekly.com 发布