Concetto: Report di previsione dell'attrito
Attrition Prediction può aiutarti a identificare il rischio di abbandono nei segmenti della tua organizzazione. Per saperne di più su come Peakon calcola il rischio di abbandono, vedere Concetto: Metodologia di previsione dell'attrito.
Modello di previsione dell'attrito di Peakon:
- Può aiutare a prevedere costosi turnover prima che si verifichino e fornisce informazioni sulle possibili cause.
- Stima in tempo reale il rischio di abbandono dei tuoi dipendenti, rimanendo aggiornato tramite il ricalcolo ogni volta che un dipendente invia un feedback.
- Viene visualizzato come una vista aggregata a livello di segmento, mantenendo elevata l'accuratezza delle previsioni e proteggendo al contempo l'identità dei singoli dipendenti.
- Può aiutarti a ottimizzare la tua strategia di coinvolgimento e a prevenire spiacevoli abbandoni.
Navigazione
La mappa termica dell'attrito è disponibile nelle aree sottostanti per gli utenti del gruppo di accesso
Amministratori
. Gli amministratori possono abilitarla anche per altri gruppi di accesso utilizzando l'autorizzazione Previsione di abbandono
. Poiché la mappa termica dell'attrito visualizza sottosegmenti del contesto che stai visualizzando, è particolarmente utile per i dirigenti senior.Area | Descrizione |
|---|---|
Dashboard principale | La dashboard principale visualizza il rischio di abbandono nell'area Segmenti di interesse per tutti i segmenti, ad eccezione di Data di separazione e Motivo della separazione . In genere i segmenti di interesse vengono visualizzati nei dashboard con un gruppo numeroso di dipendenti. |
L'area Segmenti | Puoi trovare il report completo sull'attrito in Analisi > Segmenti > Attrito . Il report mostra una colonna per ciascuno dei 5 fattori chiave che influiscono sull'abbandono, nonché la colonna Dimissioni, per fornire il contesto. |
Interpretazione
Il livello di rischio visualizzato su ciascun segmento nel report di abbandono è correlato al
rischio di abbandono del segmento rispetto al rischio di abbandono medio dell'organizzazione nel suo complesso
.Esempio: il segmento
Marketing
rientra nel 25% dei maggiori rischi di abbandono nella tua azienda.Questo esempio indica che quando Peakon confronta il rischio di abbandono di tutti i segmenti della tua azienda, il segmento
Marketing
rientra nel gruppo del 25% superiore. Ciò non significa che il segmento Marketing
abbia il 25% di probabilità che un dipendente se ne vada, o che il 25% dei dipendenti del segmento se ne vada (il rischio di abbandono viene visualizzato a livello di segmento).I livelli di rischio che si applicano a ciascun segmento indicano la probabilità prevista che un dipendente se ne vada entro i successivi 6 mesi. Tuttavia, osserviamo che i candidati che lasciano il lavoro cominciano a mostrare segnali di allarme circa 9 mesi prima delle dimissioni.
Raccomandazioni
Se un segmento presenta un rischio elevato di abbandono, non significa necessariamente che i dipendenti se ne andranno. Significa semplicemente che rispetto al resto dell'organizzazione esiste un rischio di abbandono (molto) più elevato. Dimostrando ancora più diligenza in questo segmento, si può contribuire a ridurre, si spera, il rischio.
Indipendentemente dai fattori che causano il rischio di abbandono, consigliamo di adottare un approccio olistico:
- Individua le aree di interesse e cerca di capirne il "perché" esaminando i commenti.
- Esamina le azioni e le risorse consigliate e crea un piano d'azione chiaro da comunicare al team. Esempio: l'utilizzo del framework SMART può aiutarti a specificare gli obiettivi. Assicurati che le azioni siano visibili sulle dashboard condivise e personali. Nelle comunicazioni, collega ogni traguardo e risultato alle azioni intraprese, chiudendo il ciclo di feedback.
- Comunica in modo aperto e trasparente con i dipendenti per assicurarti che capiscano come stai recependo il loro feedback.
- Per ridurre al minimo i problemi di riservatezza, occorre specificare chiaramente chi può visualizzare il feedback, come Peakon aggrega i punteggi e come funzionano i commenti. I dipendenti potrebbero non fornire feedback significativi o non partecipare affatto se non comprendono e non hanno visibilità del modo in cui il sistema protegge la loro riservatezza.
- Incoraggiare i partner commerciali delle risorse umane ad assistere i manager nella discussione dei risultati dei sondaggi durante le riunioni di gruppo e a condividere le dashboard del team.
- Abilita la dashboard personale per la tua organizzazione, in modo che i dipendenti possano monitorare i risultati dei propri sondaggi e confrontarli con i punteggi del team e dell'organizzazione. VedereAbilita Dashboard personale per i gradini.
- Per segmenti più grandi, prova a utilizzare attributi combinati per identificare le aree in cui dare priorità agli sforzi. Esempio: combinazione di un attributo del ciclo di vita del dipendente creato manualmente con l'attributo posizione o livello di lavoro. Vedere Crea un attributo di tipo combinazione per i gradini.
- Per i segmenti che hanno un gran numero di nuovi assunti o dipendenti con un basso tasso di anzianità, questo è un momento cruciale per dimostrare che la tua organizzazione accoglie con favore il feedback e agisce in modo trasparente.
Esempi
Per conoscere i fattori che contribuiscono al calcolo del rischio di abbandono, vedere Concetto: Metodologia di previsione dell'attrito. Si noti che questi esempi escludono la colonna
Dimesso
, perché il report la visualizza solo per contesto.Rivolgiti al tuo consulente legale per determinare se la configurazione dei segmenti, e quindi il rischio di abbandono per segmento, soddisfa i requisiti di conformità della tua organizzazione. I clienti possono configurare e fornire istruzioni ai propri dipendenti sull'uso di questa funzionalità per garantire che non causi, direttamente o indirettamente, discriminazioni o risultati discriminatori, intenzionali o meno. I clienti sono tenuti a comprendere e rispettare tutti gli obblighi legali derivanti dall'uso del modello di previsione dell'attrito e dai rischi di attrito, comprese eventuali valutazioni, test o documentazione che potrebbero essere richiesti dalle leggi antidiscriminazione.
Esempio 1
Segmento | Livello di rischio | Tenure | Partecipazione | Differenza di riferimento |
|---|---|---|---|---|
Tokyo | Basso |
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I punteggi dei driver contributivi sono ben al di sopra del benchmark, quindi questo gruppo di dipendenti ci dice che consiglierebbero l'organizzazione come posto di lavoro, rimarrebbero fedeli e vedrebbero opportunità di crescita.
Sebbene il livello di rischio sia basso, non è "minimo". Ciò è probabilmente dovuto al fatto che un'ampia percentuale di dipendenti si trova in una delle prime due fasi di mandato, in cui solitamente c'è una maggiore probabilità che qualcuno se ne vada. Il segmento ha registrato anche un basso tasso di partecipazione nell'ultimo round, il che potrebbe essere preoccupante se dovesse continuare a diminuire. I dipendenti disimpegnati non sono interessati a fornire feedback o non credono che il loro feedback sia importante.
Esempio 2
Segmento | Livello di rischio | Tenure | Partecipazione | Differenza di riferimento |
|---|---|---|---|---|
New York | Sopra la media |
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La maggior parte dei dipendenti ha un'anzianità elevata e quindi è più radicata. Tuttavia, i punteggi dei conducenti che contribuiscono sono solo leggermente superiori al benchmark e solo 2 terzi del segmento hanno completato l'ultimo sondaggio.
È possibile che, nonostante i dipendenti con più di 2 anni di anzianità aziendale presentino un rischio di abbandono inferiore, in questo segmento potrebbero semplicemente sentirsi troppo a loro agio nel cercare attivamente un nuovo lavoro e non essere necessariamente coinvolti.
Esempio 3
Segmento | Livello di rischio | Tenure | Partecipazione | Differenza di riferimento |
|---|---|---|---|---|
Auckland | Elevato |
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A prima vista questo esempio potrebbe sembrare simile all'esempio 1, tuttavia la distribuzione della durata in questo esempio lo influenza maggiormente. Nel complesso, questo segmento presenta due potenziali fattori di rischio di abbandono: la stabilità e la partecipazione.
Un terzo del segmento si trova nella fase di onboarding, che in genere comporta un rischio di abbandono più elevato. Sappiamo che i dipendenti in questa fase spesso mostrano maggiori segnali di coinvolgimento, che tendono a diminuire dopo i 3 mesi. Nel complesso, il fatto che circa la metà del segmento rientri nei primi due gruppi di titolarità ha sicuramente un impatto sul rischio di abbandono.
Inoltre, il segmento presenta tassi di partecipazione più bassi, il che suggerisce che una parte significativa di questo segmento non ritiene che il proprio feedback sia importante oppure non gli importa abbastanza da contribuire a migliorare il posto di lavoro. Il segmento presenta una differenza molto positiva rispetto al benchmark per i dipendenti che vi partecipano. Questo potrebbe derivare dai nuovi arrivati coinvolti o dai veterani soddisfatti e fedeli.
Esempio 4
Segmento | Livello di rischio | Tenure | Partecipazione | Differenza di riferimento |
|---|---|---|---|---|
Parigi | Grave |
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I 3 fattori rilevanti presentano una forte differenza negativa rispetto al benchmark. Questo gruppo di dipendenti sta comunicando chiaramente che non consiglierebbe l'azienda come posto di lavoro, che non sarebbe fedele ai suoi dipendenti e che non vede opportunità di crescita.
Il segmento ha più di un terzo dei suoi dipendenti nei primi 2 gruppi di anzianità, il che contribuisce negativamente al rischio di abbandono. Nel complesso, questo gruppo di dipendenti non si è ancora sistemato e i punteggi dei fattori chiave sono ben al di sotto del benchmark.