概念：员工流失预测报告
人员流失预测可以帮助您识别组织中各个部门的人员流失风险。要了解有关 Peakon 如何计算流失风险的更多信息，请参阅 概念：人员流失预测方法。
Peakon 的人员流失预测模型：
- 可以帮助预测昂贵的营业额发生之前的情况，并深入了解可能的原因。
- 实时评估员工流失风险，每次员工提交反馈时重新计算，以保持最新状态。
- 显示为聚合的段级视图，在保护个人员工身份的同时保持较高的预测准确性。
- 可以帮助您优化参与策略并防止令人遗憾的客户流失。
导航
管理员
访问组的用户可以在以下区域查看人员流失热图。管理员还可以使用 流失预测
权限为其他访问组启用此功能。由于人员流失热图显示了您正在查看的上下文的子部分，因此它对高级领导者最有用。领域 | 描述 |
|---|---|
主仪表板 | 主仪表板显示 焦点细分 区域中除 分离日期 和 分离原因 之外的所有细分的流失风险。通常，焦点部分会显示在包含大量员工的仪表板上。 |
细分 区域 | 您可以在 “分析” >“细分” >“人员流失” 中找到完整的人员流失报告。该报告显示了影响人员流失的 5 个关键因素中的每个因素的一列，以及“已辞职”一列，以供参考。 |
解释
人员流失报告中每个部门显示的风险级别与
该部门的流失风险相对于整个组织的平均流失风险
有关。示例：贵公司的
市场营销
部门的人员流失风险位居前 25%。此示例表明，当 Peakon 比较贵公司所有部门的流失风险时，
营销
部门位于前 25% 的群体中。这并不意味着 营销
部门有 25% 的员工离职可能性，或者该部门 25% 的员工会离职（员工流失风险显示在部门层面）。适用于每个部分的风险级别表明员工在未来 6 个月内离职的预测概率。 然而，我们观察到离职者在辞职前 9 个月左右就开始出现警告信号。
建议
如果某个部门存在严重的员工流失风险，并不一定意味着这些员工会离开。这仅仅意味着与组织的其他部分相比，员工流失的风险要高得多。通过对这一部分表现出更多的勤勉，您可以有望降低风险。
无论造成人员流失风险的因素是什么，我们都建议采用整体方法：
- 确定重点领域并通过查看评论尝试理解“原因”。
- 审查建议的行动和资源，并制定与团队沟通的清晰的行动计划。例如：使用 SMART 框架可以帮助您指定目标。确保操作在共享和个人仪表板上可见。在沟通中，将任何里程碑和结果与您采取的行动联系起来，形成反馈循环。
- 与员工进行公开透明的沟通，以确保他们了解您如何接受他们的反馈。
- 明确谁可以看到反馈、Peakon 如何汇总分数以及评论如何运作，以帮助缓解保密问题。如果员工不了解和不了解系统如何保护他们的机密性，他们可能不会提供有意义的反馈，或者根本不参与。
- 鼓励人力资源业务合作伙伴协助经理在团队会议上讨论调查结果，并分享他们的团队仪表板。
- 为您的组织启用个人仪表板，以便员工可以跟踪自己的调查结果并将其与团队和组织分数进行比较。 看启用个人仪表板 了解步骤。
- 对于更大的细分市场，尝试使用组合属性来帮助确定您应该优先考虑的领域。示例：将手动创建的员工生命周期属性与位置或工作级别属性相结合。 看 创建组合类型属性 了解步骤。
- 对于拥有大量新员工或任职时间较短的员工的部门来说，这是一个关键时刻，可以表明您的组织欢迎反馈并以透明的方式采取行动。
示例
要了解影响员工流失风险计算的因素，请参阅 概念：人员流失预测方法。 请注意，这些示例不包括
“已辞职
”列，因为报告仅将其显示为上下文。请咨询您的法律顾问，以确定您的细分配置以及细分的流失风险是否满足您组织的合规性要求。客户可以配置此功能并向其员工提供使用说明，以确保其不会直接或间接地导致歧视或歧视结果，无论是否有意。客户有责任了解并遵守因使用流失预测模型和流失风险而产生的任何法律义务，包括反歧视法可能要求的任何评估、测试或文件。
示例 1
群体 | 风险等级 | 任期 | 参与度 | 基准差异 |
|---|---|---|---|---|
东京 | 低 |
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贡献驱动因素的得分远高于基准，因此这群员工告诉我们，他们会推荐该组织作为工作场所，保持忠诚度，并看到成长机会。
虽然风险水平较低，但并非“最低”。这可能是因为很大一部分员工处于前两个任期阶段，这两个阶段通常有更高的员工离职可能性。该细分市场在最新一轮的参与率也很低，如果继续下降，可能会令人担忧。心不在焉的员工不愿意提供反馈，或者他们认为他们的反馈并不重要。
示例 2
群体 | 风险等级 | 任期 | 参与度 | 基准差异 |
|---|---|---|---|---|
纽约 | 高于平均水平 |
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大多数员工任职年限较长，因此更加稳定。然而，贡献驾驶员得分仅略高于基准，并且只有三分之二的驾驶员完成了最新调查。
尽管任职 2 年以上的员工的离职风险较小，但在这一群体中，他们可能过于安于现状，不愿主动寻找新工作，也不一定积极参与其中。
示例 3
群体 | 风险等级 | 任期 | 参与度 | 基准差异 |
|---|---|---|---|---|
奥克兰 | 高 |
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乍一看，这个例子可能与例子 1 相似，但这个例子的任期分布对它的影响更大。总体而言，这一领域有两个潜在的人员流失风险驱动因素：任期和参与度。
该细分市场的三分之一处于入职阶段，这通常会带来更高的流失风险。我们知道，处于这一阶段的员工通常表现出更高的参与度，但这种参与度往往会在 3 个月后下降。总而言之，几乎一半的员工处于前两个任期组，这肯定会影响员工流失风险。
此外，该群体的参与率较低，这表明该群体中的很大一部分人要么认为他们的反馈不重要，要么不太关心如何改善工作场所。对于参与的员工来说，该部分确实具有非常积极的基准差异。这可能来自于积极参与的新员工或满意且忠诚的老员工。
示例 4
群体 | 风险等级 | 任期 | 参与度 | 基准差异 |
|---|---|---|---|---|
巴黎 | 严重 |
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3 个相关驱动因素与基准相比具有显著的负向差异。这群员工明确地表示，他们不会推荐该公司作为工作场所，他们不会保持忠诚度，而且他们看不到成长机会。
该部门有超过三分之一的员工属于前两个任期组，这也对员工流失风险产生了负面影响。总而言之，这群员工还没有适应，他们对关键驱动因素的评分远低于基准。