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離職防止に活かすデータ分析

2020.06.10更新


離職防止に活かすデータ分析

全国的に緊急事態宣言が解除され、出社の再開や、在宅勤務の併用など、従来とは異なる多様な働き方にシフトしている方もいらっしゃると思います。今回は今だからこそ知っておきたい離職防止のための有効なデータ分析・活用についてご紹介します。

退職理由調査だけでは離職防止策は難しい!?

離職率改善には、過去の離職者と同様の傾向がないかを確認する方法が挙げられます。
中でも「退職理由の把握」は、多くの企業で行われているのではないでしょうか。
しかし、退職者が必ずしも本音を伝えるとは限りません。

実際に転職を行った『エン転職』の会員1500名に対して行ったアンケート調査では実に47%の会員が「建前の退職理由を会社に伝えた」と回答しております。建前の理由1位は「結婚、家庭の事情」となっており、退職意志を覆すことが難しい理由を挙げている可能性があります。

適性検査結果を離職リスク見極めに活用した事例

ストレス耐性に注目し、早期離職リスクが高い社員を発見
  • 適性検査実施:仕事におけるストレス耐性を測定できる適性検査「3Eテスト」を全社員に実施
  • 検査結果解析:A社では不調を訴えている社員はほぼ全員、理想と現実とのギャップのストレス耐性が低かった
  • 事実発見:ヒアリング結果もストレスによって不調が起こされていることが判明
  • 改善策立案:結果を踏まえて、指導・育成方針を変更。仕事を依頼する際に仕事上での厳しい点や、直面しやすい困難や課題を伝えて、ギャップを減らした
  • 効果検証:不調を訴えていた社員も徐々に回復の兆しを見せた

離職者データの分析→現社員との比較はTalent Viewerで!

Talent Viewerは従業員一人ひとりのタレント(才能や資質)を最大限に生かすために、採用・配置・選抜・育成等を最適化するタレントマネジメントシステムです。離職者のデータを現社員のデータと比較でき、離職防止に役立てることができます。

データを活用した離職防止に役立つ、
離職データ分析の事例および離職防止策例をご紹介。

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