离职管理之最有效的离职率,是离职人员中的比率有效的离职率分析,都是从你的人员分类中来的学习思维:1、要做数据分析,先要明白数据分析准确性的前提,在于基础数据的规模性与真实性。2、做离职率分析要在于我们选择的数据在员工中是否有着代表性。而这个代表性就落脚于我们收集数据的时间跨度、地域范围、业务系列、员工特征等各种要素。3、数据要显示的一定是一种规律与道理。不能将个别作常识。这就取决于基础数据的普常性。本文内容:1、要做数据分析,数据必须全面。做数据分析一定要是有明确区域与规模的基础数据,才有着分析的意义。正如现在时兴的号称的大数据一样,如果没有真正大的基础数据,那就真的只是你的大数据。根本代表不了仍何客观的变动趋势。而在2021年9月据说中国青年报公布有一项学生对就业认识的调查数据,言说其结果很惊人:对象大部分是00后,其中有超过20%的大学生认为自己毕业后月薪就...
离职管理之——最有效的离职率,是离职人员中的比率
——有效的离职率分析,都是从你的人员分类中来的
学习思维:
1、要做数据分析,先要明白数据分析准确性的前提,在于基础数据的规模性与真实性。
2、做离职率分析要在于我们选择的数据在员工中是否有着代表性。而这个代表性就落脚于我们收集数据的时间跨度、地域范围、业务系列、员工特征等各种要素。
3、数据要显示的一定是一种规律与道理。不能将个别作常识。这就取决于基础数据的普常性。
本文内容:
1、要做数据分析,数据必须全面。
做数据分析一定要是有明确区域与规模的基础数据,才有着分析的意义。正如现在时兴的号称的大数据一样,如果没有真正大的基础数据,那就真的只是你的大数据。根本代表不了仍何客观的变动趋势。
而在2021年9月据说中国青年报公布有一项学生对就业认识的调查数据,言说其结果很惊人:
对象大部分是00后,其中有超过20%的大学生认为自己毕业后月薪就将过万。其中,有11.5%的人认为自己毕业后薪能到达5万,而67.65%的受访大学生认为自己毕业10年之内年收入能达到一百万。
在这里我们不论所调查的学生想法如何。我只想说这个数据对于我们这个角度,不一定能真正的理解和采信。
因为报道中并没有显示属于我们能看的详细调查数据。
比如:
基础数据到底有多大?覆盖的区域到底有多宽?这些区域属于什么发展水平?这些都是我们从报道中并不能了解的。
如果他调查的恰恰就是北上广深杭等地区呢?还是有可能的。
但地大物博人口多,恰恰就是我们国度的特点,所以,调查的基础数据小了,覆盖区域窄了,数据的尝试浅了都往往会失去数据的趋势代表性。
就如:
年年被公布的平均收入提升工资的人从不在少数!这在每年公布平均收入或者社保基数时候下面的评论就能看出来了。一片的被动提升。当然也有真正高过这
为什么这样呢?其实就在于那些收入的数据都是报上去统计的,而不是实地调查出来的。就算是实地调查的也有好多是统一口径的。
因此,数据的真实性要想客观,收集数据就必须要认真从基础到全面,从横向到纵向都要有,而数据的方向就需要从时间跨度到区域覆盖,从结构分布到元素区分都要有收集的耐心,然后的数据分析才能有作用。
因此,这就必须象做人口普查一样,要当成一个重大项目,肯花人力物力财力去做。才能真正的收集到真实有效的数据。。
而在一个企业要要做离职率分析,其实同样一个道理。如果不认真花心思的去收集、归纳各种数据,离职率的数据分析也就是一个伪分析而已。
2、员工的基础数据项目有哪些?
一般情况我们谈数据一定要知道哪些是我们需要收集的基础数据。
而在我们的人力资源管理中,我们要关注的员工的哪部分数据就是我们要基础数据了。
而一般情况,根据招、培、用、留、离等管理环节,我们关心的有这些数据:
招:
哪个部门要招人?招人的月度频率有多少?
招的是什么岗位?要的是什么人
从哪个渠道招的人?各渠道有多少人?
通知后入职与未入职的各有多少人?
入职后一周左右离职的人有多少?
招聘的过程数据,往往与需求的真实性,招聘动作的到位率有关。而这些往往也是引起离职的部分原因。
培:
试用期(有入职培训)离职与转正的分别有多少人?
转正后(有工作辅导)某相对周期时间后还离职或者留任多少人?
在企业有过类似管理培训生这样的离职有多少?
各层级领导对下属的培养激励,对员工的留任作用有多少?
在员工培养的方面,我们一般指向明面的培训作用、工作中的指导引领作用。有些员工就会因为在企业是否能得到合适的培养作为离职的一种考虑因素。而同样企业也需要考虑培训的内容与企业对员工能力的需求状态。既要考虑对于企业对员工归心、生涯帮助方面的影响,同时也在考虑在满足员工需求上来满足企业的管理需求。
用:
主要考虑有些什么样的员工因对员工才能与技能的使用原因现时离职的。
而其中的因素调查,包括员工在组织中的位置是否理解并满意?在能力互补的调度用人上是否是因素?针对企业需求对各专业、各年龄、各板块的管理是否客观、公平,因此造成的离职数据如何?
在用人这个方面,主要考虑的是人才价值的实现作用。有的人就会具有怀才不遇的思想而留职。
因此,能因才用才,才是对人才的真正尊重。而这也同样是造成离职的一个重要因素。
留:
在人才的管理中,我们是否能有效的发现人才的需求?
针对需求有无作出有效的挽留措施?
而在需求管理中,又存在着大众化需求与差异化需求的管理,这些结合企业管理现状是否?有无作用?实施与未实施的离职状况如何?
这里的留用其实是激励管理的一部分。而因激励管理不到位,造成的离职数据同样是我们必须要收集的一个方面。
离:
在离职的前中后时期中的管理到位情况,有无员工留任的挽留作用?数据如何?
有无通过一些离职管理手段达成一些离职目的?(企业要让员工离职)
而是否通过离职后管理让离职的我们想他回来的又回来?
是否通过离职管理让有离职意愿员工的离职比例有所降低?即:让员工回心转意。离职管理包括帮助员工对外面就业形势的分析、已离职不良状态的通报等。
这里的离职管理,主要是针对即将离职的一群人的有益向企业的管理。并以此挽回员工的欲离之心。
当然这些数据相对项目来说,我曾在“对离职率你怎么看”的话题中,于《》一文中说过:
关注离职率,其实主要关注三个就够了:
骨干人员离职率,新员工离职率,老员工离职率。在该文中,我对部分离职数据有着ppt的图版分析展示。可点击阅读。
当然其他的如本地、外地、校招、网络、现场、内推等招聘渠道达成员工的离职率;各年龄段员工离职率;再加上各种因素造成的离职数据。都是可以作为分析项,而也会有着一定的作用。
当然看了这么多,可能有人还是不会做离职分析,具体的做法,还是点击《》进行学习。
在本次的分享文中,主要是告诉大家我们可以收集的数据角度。而数据只有越基础,越详细,才能让数据越客观,从而指向数据后面有着真正的意义。
小结:
做离职率分析,就需要我们确定分析的对象有哪些?主要想要考虑的离职因素有哪些?只有更具体分析对象,我们才能更具体的收集数据。那么分析得来的内容才能更有信服力。