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挣得少?加班多?用数据分析挖掘员工离职的真正原因

#用户运营# 2023-8-9 12:15 361人围观 用户运营

今年的大环境大家都看在眼里了,各种怪相也层出不穷:有的公司一边裁员一边招人,结果新招进来的人力成本反而更高了。有的公司觉得大环境不好,员工应该更拼命保住饭碗,结果人反而跑得更厉害了……
人力资源问题能不能用数据分析?当然可以,而且比主观判断来得更准确。今天就先聊聊:员工离职问题。

一、数据角度看离职
员工离职是很正常的,因此单纯计算一个离职人数、离职比例其实意义不大。要关注的,是那些会影响收入,推高用工成本的关键性离职:
  • 销售带着大客户跑路了,订单直接没了
  • 核心开发人员删库跑路,项目交付延期,回款回不来
  • 不肯给有经验的员工涨薪,结果发现市场上同水平的更贵
  • 兢兢业业老黄牛被新上司作跑了,新招的不稳定,来来回回换人
  • ……
面对这些复杂情况,很多公司会直接问:“为啥离职呀?”大家都懂得,除了极少数非常不满的人会怼天怼地以外,大部分人都说的是场面话,很难直接问出来个啥。这时候就得看数据了。只不过,首先看的不是某个指标,而是员工标签。

二、认识不同岗位的差异
不同部门的人,离职动力完全不一样:
  • 销售部门:太有本事很容易被对手挖走,太没本事的压根赚不到钱,这两类都会离职。
  • 营销/开发/运营:有经验的人在市面上很抢手,薪资随着经验增加水涨船高,很有可能人家看到外边有更好的了。
  • 人力/行政/财务:这些部门市场价相对稳定,但工作量有大小之别。既然哪里都是打工,人家肯定选个没那么苦逼的。
清晰了方向以后,可以分门别类找数据发现问题。

三、销售部门的离职分析
销售部门可以直接看工资:
  • 过往1年内累计收入排行
  • 过往1年内单月工资超过XXX的次数
  • 最近3个月/6个月内薪资变化情况
这样看,主要是为了避免有些人业绩不均衡,某个月一个大单,其他月份就不干了的情况。理论上只有能持续挣钱的才是健康状态(如下图)。

一些业务指标也可以起到辅助作用:
  • 负责的大客户数量/大客户业绩
  • 连续服务一个大客户的时间
  • 新开发的客户数量/新客户业绩
手上大客户多,大客户关系深的尤其要关注离职风险,收到蛛丝马迹要。新客户开发能力强的人,更有可能觉得别的公司的奖金制度更有吸引力。
销售部门还有个特殊问题:利益冲突。比如某一个优质客户线索,领导偏心分给了自己的亲信,导致其他人不满投诉。
这种情况下,即使投诉的人收入不错也会离职。因此如果遇到类似问题,需要以销售团队经理为单位进行统计:如果某个人被投诉很多,恰好他手下又有几个业绩持续很好的“铁杆队伍”,那就得单独评估这个经理对公司的价值了。

四、营销/研发/运营的离职分析
这些热门岗位核心问题是:我司工资 VS 市场工资 的差距。这些热门岗位一般刚进公司的小白薪资很低,但有2年、5年经验以后,薪资会成倍成倍地往上涨。有些岗位,比如开发,运营,数据,还有机会进大厂,行业薪资差异会让他们跳槽后薪水再翻一倍,这谁能抵挡住诱惑。
搞笑的是,有些企业真的就宁愿放着有经验的老员工走,再花大钱用市场价招新员工,结果残存的老员工一看:自己薪资被新人倒挂严重,离职动力更高了。人力成本就是这么越滚越高,恶性循环。
完全比肩大厂薪资肯定不可能,此时比较好的策略是:给达成相应资质的人高于普调,但低于市场价的涨薪幅度,作为挽留措施。这时候会有部分员工选择留下来。具体要挽留多少,可以视组织发展计划而定(如下图)。
如果公司在上升期,本身每年就需要扩充大量有资历的人,那么就可以选择多挽留内部员工,此时节省的是外部招聘的成本。

这时候考验的是我等打工人的眼光了!如果你发现:公司的离职率很高,2年司龄的员工极少,每年也不咋调薪,恭喜你入职了一个压榨型公司,这时候别听领导画大饼,攒够1年经验赶紧跑吧!

五、人力/行政/财务的离职分析
这些支撑型岗位市场薪资没有跳跃,本身稳定性也高一些,于是有些人会习惯性地欺负老实人,比如摊派太多工作,比如逼着员工加班,比如发配干各种杂事。
这些都会引发不满和离职。只不过很多系统问题并不会反应在数据上,只能通过以下侧面数据进行反推(如下图):
  • 员工平均每周工作时长
  • 员工申请调休次数/调休时长
  • 员工假期使用数量

特别是,如果某个员工工作时长明显很长,超过小组其他人,调休/休假又很少。不管是什么原因,你都能想到人家肯定一肚子气。这时候就得主动关注了。
当然,这里又有一些公司就系喜欢搞加班文化,领导早上10点才来公司不干活,优哉游哉一整天,下午5点开始摇人开会,然后所有人加班到夜里12点。这个考验的就是我等打工人的心肌劳损程度了,如果感觉胸闷、心悸、心绞痛,赶紧跑路吧,活命要紧!
以上是离职分析的简单思路。当然,员工行为数据,比如加班、调休、奖金核算这些,也需要数字化系统支持,如果公司的HRIS系统不够强大,数据缺失的话,那也没办法了。
这里还会引申出三个更细致的分析:
第一:如何根据公司业绩量,配置合理的人员架构,控制人力成本
第二:针对有水平的人,如何保持薪酬激励性,不要让别的公司把他挖了。
第三:针对没水平的人,如何提高招聘甄别率,选择能多招有本事人的方法。