ПРОЕКТ АЛГОРИТМА
Производство / ДАННЫЕ И ПРОЦЕССЫПонять причины.
Сохранить команду.
Уменьшили текучесть кадров на 25%, предсказывая увольнения
- Задача
- HR-аналитика
- Exit-интервью и 1С
- Три причины ухода
- Текучесть: 40% → 30%
текучесть кадров: с 40% до 30%
В этом проектеЛюди уходят.
Затраты остаются.
Производственное предприятие страдало от высокой текучести кадров (до 40% в год). Симптом — прямые затраты на найм и обучение более 5 млн ₽ в год.
Услышать причины.
Увидеть закономерности.
Модуль 'HR-аналитика' проанализировал тексты сотен exit-интервью и данные из 1С, выявив 3 скрытые ключевые причины увольнений.
- 01
Соединить источники
Сопоставить сотни exit-интервью и данные из 1С.
- 02
Найти причины
Выявить три скрытые ключевые причины увольнений.
- 03
Работать заранее
Использовать предиктивную модель, чтобы сохранять ценных сотрудников.
Как связаны части решения
03 / Авторская схема- Exit-интервью
- Данные из 1С
- Три ключевые причины
- Предиктивная модель
Связь с экосистемой
Предиктивная модель позволила не просто реагировать на проблемы, а работать на опережение, сохраняя ценных сотрудников.
Схема показывает связи из опубликованного описания. Она не воспроизводит техническую архитектуру внедрения.
04 / Результат
Текучесть кадров снизилась на 25% (с 40% до 30%). Это позволило экономить на найме и обучении 2.5 млн ₽ в год.
Результат в цифрах
- КЛЮЧЕВОЙ ФИНАНСОВЫЙ РЕЗУЛЬТАТ
- Экономия 2.5 млн ₽ в год
- Текучесть кадров
- 30%
- Затраты на найм
- -25%
Снижение текучести на 25% — относительное изменение с 40% до 30%; это не снижение на 25 процентных пунктов.
