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离职率太高怎么分析?看BI工具如何有效降低员工离职率!

作者:FineBI

发布时间:2024.2.20

浏览次数:187 次浏览

近年来,随着全球经济形势的动荡和人才市场竞争的加剧,离职率已成为企业管理和人力资源领域备受瞩目的焦点议题。离职率的高低不仅直接影响着企业的运营和稳定,同时也反映了员工对工作环境、职业发展和福利待遇的认可程度。

因此,企业不可忽视对离职率进行深入分析的重要性。只有充分了解离职率的变化趋势,以及背后的原因和对企业带来的影响,才能制定出切实有效的人才留存策略,提高员工满意度。

本文旨在展示如何利用BI数据可视化工具进行离职率分析,并结合分析结果为企业提供一些实用建议,期望为各位提供有益的参考和启示。

一、离职率的定义及价值

1.离职率的定义及计算方法

离职率是指企业内员工的离职比例,通常以百分比表示。有两种常见的计算方法:

  • 简单计算法:

离职率 = (离职员工数 / 企业总员工数)× 100%

这种方法适用于对整体离职情况进行简单评估,但并未考虑到入职员工数量以及员工流动的详细情况。

  • 综合计算法:

离职率 = (离职员工数 / (企业总员工数 + 入职员工数 - 辞退员工数))× 100%

这种方法更为全面,考虑了员工流动的方方面面,包括新员工的入职以及因辞退而离职的员工。通过细致考虑这些因素,综合计算法能够提供更准确和全面的离职率数据,有助于企业更有效地制定人力资源管理策略。

2.离职率分析的重要性

离职率分析对企业具有重要性,主要体现在以下几个方面:

  • 人力资源战略制定:

准确计算离职率有助于企业深入了解员工的流动情况,从而有针对性地制定人力资源战略。透过分析离职原因和离职率趋势,企业能够有 ge改善工作环境、提供更优厚的福利待遇和培训机会,以吸引并保留优秀的人才。

  • 员工满意度管理:

离职率是员工对组织忠诚度和满意度的重要指标之一。较高的离职率可能意味着员工对工作环境、薪资福利或职业发展机会不满意。通过及时了解和解决员工的问题和需求,企业可以提高员工满意度,加强员工的归属感和忠诚度。

  • 人才管控与绩效评估:

离职率也是人才管控和绩效评估的关键依据。较高的离职率可能提示管理层存在问题,需要对领导力、培训和激励机制等方面进行调整和改进。同时,离职率的变化还能帮助企业评估人力资源管理的有效性和改进效果。综合分析这些信息,企业可以更精准地进行人才管理,提高整体绩效水平。

二、如何实际运用离职率分析?

下面我们将结合FineBI>> https://s.fanruan.com/srfxj >>制作的实际离职率分析案例来为大家讲解,如何通过离职率分析去优化公司运营及管理:

1.业务背景

XYZ公司专注于医药制造和销售,拥有1470名员工,主要分布在研发、销售和人力资源等部门。根据数据,去年公司的员工离职率约为16%。管理层认为,这样的员工流失程度对公司造成不利影响,一方面导致项目推迟,对公司收入产生负面影响,同时也削弱了与合作伙伴和客户的信任关系;另一方面,公司需要投入大量人力资源来处理离职、招聘新员工和进行培训,同时还可能面临新员工无法胜任工作的问题。

为了解决这一挑战,XYZ公司的人力资源主管希望能够对员工离职现状、相关问题以及潜在解决措施进行全面的分析和呈现。通过这一过程,帮助XYZ公司有效减少员工离职率,提升组织的稳定性和绩效。

2.分析方向拆解

本报告将主要关注以下两个问题:

  1. XYZ公司离职率居高不下的原因有哪些?
  2. 建议XYZ公司采取什么样的举措?

分析思路:

1) 现状分析(5W2H框架):

  • Who (谁): 分析高离职率员工的身份,是否集中在某个部门或层级。
  • What (什么): 确定离职员工的关键特征,包括职位、工作年限等。
  • When (何时): 分析员工离职的时间分布,是否有明显的季节性或周期性。
  • Where (何地): 观察员工离职的地理分布,是否存在某些地区的流失更为集中。
  • Why (为什么): 探究员工离职的原因,包括工作环境、薪资福利、职业发展等方面。
  • How (如何): 分析员工离职的方式,是突然辞职还是提前通知辞职。
  • How Much (多少): 计算具体的离职率,了解整体离职情况。

2) 根因分析:

  • 定性分析: 基于相关性分析,找到离职的核心要素,可能包括工作满意度、管理层支持度等。
  • 定量分析: 在定性的基础上,通过具体数据分析各要素的影响程度,确定关键因素。

3) 提出建议:

  • 基于人货场的思路: 从人(员工满意度)、货(薪资福利、职业发展)和场(工作环境)三个方面提出综合性建议。
  • 决策树预测: 利用决策树模型预测员工离职的倾向性,帮助公司提前识别潜在离职风险,采取有针对性的预防措施。

通过全面的现状分析和根因分析,结合基于人货场的建议和决策树预测,希望能为XYZ公司提供有效的解决方案,减少员工离职率,提高组织稳定性。

3.数据处理

1)将字段名称修改为中文

字段名称修改为中文

2)对包含数值代号的字段进行转义

含学历、职位级别、工作满意度、工作关系满意度、工作环境满意度、工作生活平衡度、工作参与度、绩效评价。

包含数值代号的字段进行转义

3) 对英文的相关字段进行转义

对英文的相关字段进行转义

4)离职相关因素分析

对于离职相关因素的分析,通常采用皮尔逊Pearson相关性分析和斯皮尔曼Spearman相关性分析。Pearson相关性分析要求数据集为连续型变量且符合正态分布,而Spearman相关系数则不对数据类型和分布有特殊要求。在本案例中,考虑到存在二分类、有序分类和无序分类等非连续型变量,因此选择采用Spearman相关性分析。随后,将相关系数的结果导入FineBI进行进一步的分析和可视化。

离职相关因素分析

三、离职率高的原因分析及解决方法

1、 哪类员工离职率高

经过对多个维度的分析,我们成功勾勒出了离职员工的特征轮廓:

离职员工的来源主要集中在研发和销售部门,占总离职人数的95%(237人)。其中,离职员工主要分布在基层岗位,具体职务包括实验室技术员、销售经理、研究员、销售代表,占总离职人数的84%。

在各部门的离职率方面,总体离职率为16%。销售部门和人力资源部门的离职率明显高于平均水平,分别为21%和19%,而研发部门的离职率相对较低,为14%。

哪类员工离职率高

观察不同司龄区间的离职率,发现司龄在3年以内的员工离职率最高,达到30%。随着司龄逐渐增加,离职率呈现下降趋势。

关于职位级别,助理级别的离职率最高,为26%,其次是中级级别,离职率为15%。

对于出差频率,经常出差的员工离职率最高,达到25%。

分析示例1

在年龄区间方面,18-23岁的员工离职率最高其中男性离职率为41%,女性离职率为56%。对于男性而言,未婚者的离职率普遍较高。

在工作年数(所有工作经历)区间方面,总工作年数3年以内的员工离职率最高,为44%,随工作年数增加,离职率基本呈下降趋势。

按照与现任主管共事年数区间划分,共事在1年内的离职率最高,为32%,而随着共事年数的增多,离职率呈下降趋势。

分析示例2

总体而言,离职员工的工作满意度和工作环境满意度相较于未离职员工较低,而其他指标的差异则不太显著。

分析示例3

2、为什么员工离职率高

基于和离职相关性最高的top5因素为:加班、月收入、总工作年数、司龄、职级,而月收入和总工作年数、司龄、职级的相关性非常高,因此主要围绕加班和月收入为主线展开分析

加班导致工作压力大,进而离职:

五个基层岗位人群(销售代表、实验室技术员、人力资源岗位、销售经理、研究员)的加班率为24%-33%,此部分加班人群的离职率显著高于非加班人群的离职率,但加班人群和非加班人群的收入几乎无差异。以销售代表为例,加班人群的流失率为67%,非加班人群的流失率为29%,加班人群的平均月收入约为2500+,非加班人群的平均月收入约为2600+。

月收入较公司平均水平差距大,虽有加薪,但仍无法挽留住基层员工:

四个基层岗位人群(销售代表、研究员、实验室技术员、HR)占公司总员工的49%,但平均月收入为2626-4623,仍远低于公司平均水平的6503,此四个岗位的离职率较高。以销售代表为例,平均月收入为2626,但离职率为40%。

月收入与项目投入、绩效未挂钩,无法激发积极性,向上通道窄:

分析示例4

分析示例5

月收入与项目参与度、绩效评级的相关性很低,说明对项目付出多、绩效优异的员工拿到更高薪酬的可能性低。而月收入与总工作年数、司龄存在显著的关系,年轻员工的薪酬待遇普遍比老员工低。以上两个因素导致年轻员工的向上通道窄,无法激发工作积极性,进而导致离职。

3、如何降低离职率

通过对离职人群画像和离职原因的分析,我们可以想象以下场景:Alex是一位21岁的未婚男性,他刚刚满1年的时间加入了XYZ公司,担任销售代表的职务。在去年的销售项目中,Alex在重点新药的销售中频繁前往医院客户所在城市,加班加点,最终在年底取得了显著的成绩。他的主管对Alex的年度项目参与度和绩效等级都给予了不错的评价。

尽管今年Alex的月收入有所提升,但相对于XYZ公司整体收入水平和外部公司相比,仍然存在较大差距。Alex对去年项目的付出没有得到应有的回报感到失望,同时他发现和自己类似年龄和司龄的员工的收入水平非常低。这种发现让他减少了对工作的积极性,并对未来的职业发展感到担忧。因此,他向主管提出了离职申请,寻求新的机会和更有竞争力的薪资待遇。

针对这一情况,我们对XYZ公司提出以下四条建议:

1)工作环境改善:

  • 直接主管应加强对频繁出差和加班人群的关怀,同时评估是否可以通过增加线上会议的方式减少一些非必要的出差。
  • 通过加强培训辅导和开发工具,提高员工的工作效率,从而减少不必要的加班情况。

2)绩效体系优化:

  • 对绩效等级的评价需要更为精细化,避免只存在两类等级,以免导致一刀切的情况。
  • 绩效评级应更具体,根据项目参与度等因素拉开差距,同时需要面向员工宣传清晰的绩效标准,使其更容易理解和接受。

3)薪酬体系调整:

  • 强调绩效对职级的影响,确保高绩效员工能够逐渐晋升到更高的职级,进而导向更高的月收入和股票水平。
  • 确保员工能够清晰地看到付出所带来的正向效果,从而提高工作的积极性。

4)离职预测机制建立:

  • 定期对人员离职情况进行回顾和预测,通过数据分析提前识别高离职倾向员工。
  • 提前与这些员工进行关怀和沟通,避免等到员工已经提出离职才被动应对,提高员工留存的有效性。

结语

离职率作为一项关键的人力资源指标,在企业管理中具有至关重要的地位。通过准确计算离职率,并结合其他相关数据进行深入分析,企业能够更有效地制定人力资源战略、提升员工满意度,以及保持一个稳定的人才队伍。在竞争激烈的市场环境下,积极应对和降低离职率将有助于企业实现长期发展,并保持持续的竞争优势。

通过FineBI,人力团队可以进行诸如员工绩效评估、离职率分析、薪酬激励方案设计等工作。此外,BI数据可视化工具还能够支持员工满意度调查、培训需求分析、组织结构优化等人力资源管理相关任务。这有助于企业的人力管理团队更全面地了解和有效地管理企业的人力资源,为企业的长远成功提供有力支持。

在数字化与信息化高速发展的时代,FineBI——市场占有率第一的BI数据分析软件,旨在帮助企业的业务人员充分了解和利用他们的数据,加速企业数字化转型,提升市场竞争力。得益于FineBI强劲的大数据引擎,用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息,自由地对数据进行分析和探索,让数据释放出更多未知潜能。

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