データからパターンを追跡する
退職データは、その読み方を知っていれば、ストーリーを語ってくれる。在職期間のパターン、部署の離職率、季節的な傾向、退職面接のテーマなどを見てみよう。感情を排除し、データに基づいたリテンション戦略を立てるのだ。あらゆる退職は予測可能なパターンに従っている。1年半で退職するケースが多いというパターンが見つかるかもしれないし、第1四半期に退職が多いというパターンが見つかるかもしれない。そうしたパターンを見つけ、定着率の落ち込みを打破しよう。真実はデータの中にある。
これまでに私の会社の従業員データや退職履歴について知っている情報をもとに、「誰が・いつ退職しているのか」の傾向を分析してください。以下のような要素の相関関係を探ってください。
・役職（ポジション）
・勤続年数
・所属部署
・退職の時期（季節や年度など）
・退職理由そして、過去に退職した人の傾向に合致する「現在の社員」を洗い出すための予測モデルを作成してください。そのうえで、このようなパターンを断ち切るための「データにもとづいた具体的な対策」を3つ提示してください。必要であれば、分析のためにさらに詳しい情報を私に質問してください。
Based on what you know about my company's employee data and resignation history, identify patterns in who leaves and when. Look for correlations between role, tenure, department, time of year, and reasons for leaving. Create a predictive model showing which current employees match the profile of those who've left. Give me three data-driven strategies to break these patterns. Ask for more detail if required.
予防可能な退職で優秀な人材を失うのはもうやめよう
悪いことが起こる前触れは常にある。だから、それを事前に読み取ろう。辞めていく社員は皆、辞表を提出する数週間から数カ月前からその兆候を見せている。あらゆるやり取りの行間を読み、リスク別にチームメンバーをランク付けしよう。彼らが辞める前に、何が欠けているのかを見極めよう。社風を読み解き、退職に追い込む要因を突き止めよう。そして、データを追跡し、将来の離職を予測・防止しよう。退職届を見て驚くのはもうやめにして、あなたのビジネスを見直してみよう。
