Concept : Méthodologie de prévision de l'attrition
La prédiction d'attrition utilise votre enquête et les données de vos employés pour attribuer un niveau de risque d'attrition aux segments de votre entreprise. Pour en savoir plus sur l’utilisation et l’interprétation des résultats, consultez Concept : Rapport de prévision de l'attrition.
Calcul
La prédiction d'attrition utilise un modèle statistique formé sur le comportement de départ à travers des millions de points de données d'enquête dans la base de données Peakon. Pour déterminer le risque d’attrition par segment, le modèle utilise 5 facteurs clés et suit cet ordre :
- Le modèle calcule le risque d’attrition par employé.
- Le modèle utilise ensuite le risque d’attrition au niveau des employés pour calculer le risque d’attrition moyen pour chaque segment, ainsi que pour l’ensemble de l’entreprise.
- Le modèle compare le risque moyen de chaque segment au risque moyen de l’entreprise, pour attribuer un niveau de risque d’attrition. Exemple : Le risque d’attrition dans le segment Marketing se situe dans les 10 % supérieurs de votre organisation.
Facteurs clés
Facteur | Description |
|---|---|
Score d’engagement | Différence par rapport à la référence pour la question eNPS : Quelle est la probabilité que vous recommandiez [votre organisation] comme lieu de travail ? .Nous avons observé que les employés qui attribuent un score de 0 à 6 à notre question eNPS sont plus de 3 fois plus susceptibles de démissionner que ceux qui attribuent un score de 9 à 10 à la question. Les employés sont généralement les plus engagés lorsqu’ils commencent un nouvel emploi. En moyenne, l’engagement diminue jusqu’à 1 point au cours des deux premières années d’emploi, que l’employé ait ou non l’intention de partir. C’est normal et le déclin se stabilise souvent après un an de mandat. |
Score de fidélité | Différence par rapport à la référence pour la question de fidélité : Quelle est la probabilité que vous restiez chez [organisation] si on vous proposait le même poste dans une autre organisation ? .Le score de fidélité moyen des employés qui restent dans une entreprise est 20 % plus élevé que le score de fidélité moyen des employés qui partent. |
Score de croissance | Différence par rapport à la référence pour la question de croissance : j'ai le sentiment de grandir professionnellement .Cette question porte sur les opportunités perçues par un employé pour améliorer sa croissance personnelle et professionnelle. |
Participation | Taux de participation agrégé et au dernier cycle d'enquête. Le taux de réponse des employés qui démissionnent est inférieur de 15 % à celui des employés qui restent. Notre analyse des réponses à l’enquête indique que les employés qui ne souhaitent plus répondre à l’enquête ne souhaitent plus non plus essayer d’améliorer leur lieu de travail et courent donc un risque plus élevé de quitter votre organisation. |
Tenure | Temps passé au sein de l'organisation, selon l'attribut Titulaire (ou équivalent).En général, les employés sont plus susceptibles de partir au cours des deux premières années plutôt que plus tard. C'est également juste après 3 mois d'ancienneté que l'on observe la plus forte baisse d'engagement. Cela présente un paradoxe, car à première vue, vous avez un employé plus engagé que les autres groupes d'ancienneté, mais il est également plus susceptible de partir. La prise en compte de la durée du mandat dans le calcul donne une indication plus précise du risque d’attrition. Bien que la fonction de prédiction d'attrition affiche 3 plages de mandats dans l'interface utilisateur, le modèle de prédiction mappe vos segments de mandats par rapport à ces plages de mandats :
Pour que le modèle d'attrition mappe les segments à une plage de durée d'occupation, assurez-vous que toute personnalisation des plages de durée d'occupation reste dans les plages ci-dessus. |
La carte thermique de prédiction d'attrition affiche également une colonne avec les démissions passées pour le contexte, bien qu'elle ne contribue pas au calcul du risque d'attrition. La colonne
Démissionné
affiche les données du segment Démissionné
dans l'attribut Motif de séparation
.Niveaux de risque d'attrition
En bref, le modèle d'attrition répond à cette question : « Comment le risque d'attrition de chaque segment se compare-t-il au risque d'attrition moyen de votre organisation ? ». Pour l'interprétation et les recommandations, voir Concept : Rapport de prévision de l'attrition.
Niveau de risque | Risque d'attrition par segment |
|---|---|
Sérieux | Le risque d’attrition dans ce segment se situe dans les 10 % supérieurs de votre organisation. |
Élevée | Le risque d’attrition dans ce segment se situe dans les 25 % supérieurs de votre organisation. |
Au-dessus de la moyenne | Le risque d’attrition dans ce segment se situe dans les 50 % supérieurs de votre organisation. |
En dessous de la moyenne | Le risque d’attrition dans ce segment se situe dans les 50 % inférieurs de votre organisation. |
Faible | Le risque d’attrition dans ce segment se situe dans les 25 % inférieurs de votre organisation. L’engagement dans ce segment est élevé. |
Faible | Le risque d’attrition dans ce segment se situe dans les 10 % inférieurs de votre organisation. L’engagement dans ce segment est élevé. |
Consultez votre conseiller juridique pour déterminer si votre configuration de segments, et donc le risque d’attrition par segment, satisfait aux exigences de conformité de votre organisation. Les clients peuvent configurer et fournir des instructions à leur personnel sur l'utilisation de cette fonctionnalité pour garantir qu'elle ne provoque pas directement ou indirectement de discrimination ou de résultats discriminatoires, qu'ils soient intentionnels ou non. Les clients sont responsables de la compréhension et du respect de toutes les obligations légales découlant de leur utilisation du modèle de prévision d'attrition et des risques d'attrition, y compris toute évaluation, tout test ou toute documentation pouvant être requis en vertu des lois anti-discrimination.
Améliorer la précision des prévisions
Le modèle de risque d'attrition de Peakon fonctionne plus précisément lorsque vous :
- Augmentez la participation active aux enquêtes tout en agissant sur les commentaires.
- Passez à une fréquence d’enquête plus élevée pour identifier les tendances et les risques plus tôt : plus les réponses sont récentes, plus la prédiction du risque actuel est précise.
- Activez les questions standard de fidélité et de croissance.
- Utilisez des plages de durée standard ou assurez-vous que les plages personnalisées correspondent toujours aux plages utilisées par le modèle de prévision d'attrition. Exemple : si vous modifiez les segments qui se trouvaient à l’origine dans l’intervalle de 3 à 12 mois en 3 à 6 mois et 6 à 12 mois, les deux segments s’inscrivent toujours dans l’intervalle. Cependant, si vous modifiez la plage sur 3 à 13 mois, le modèle d'attrition ne peut pas mapper le segment à un intervalle applicable.
Peakon ne nécessite pas que les points ci-dessus soient nécessaires au fonctionnement de la fonction Risque d'attrition, mais ils amélioreront la précision du score et contribueront à l'ensemble de données utilisé dans le modèle.