發(fā)布時(shí)間：2013-04-18 09:54:22
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在任何公司，員工流轉都是大問(wèn)題。那么你能比較準確地預測，你的團隊中哪個(gè)成員最有可能離開(kāi)辭職嗎？
許多公司試著(zhù)這樣做過(guò)。前哥倫比亞大學(xué)教授Eric Siegel在他的新書(shū)《預測性分析》中談到了惠普的飛行風(fēng)險項目。該程序利用數據預測哪位惠普員工最有可能辭職。Siegel（在接受采訪(fǎng)時(shí)）說(shuō)，這樣的項目“變得越來(lái)越常見(jiàn)，尤其是在大型組織中�！痹趯�(shí)驗群組中，Siegel寫(xiě)道，如果惠普掌握這些知識，能夠將員工流轉率從20%減少到15%.
在我第一次聽(tīng)到這種觀(guān)點(diǎn)的時(shí)候，我認為這聽(tīng)起來(lái)有一點(diǎn)像《老大哥》節目的風(fēng)格，或者像從《少數派報告》中出來(lái)的東西。但隨后我意識到兩件事：
首先，觀(guān)察哪些員工可能離開(kāi)，需要介入公司廣泛使用的相同過(guò)程——來(lái)找出哪些客戶(hù)最有可能叛變。當然，謀生似乎比工作環(huán)境更重要，比你是否想換到一間更有挑戰性的匹薩連鎖店權重更高。但只要負責任地使用數據，這不意味著(zhù)某人會(huì )被擠出去，在他們自己想辭職或者不予升遷之前。畢竟，大多數公司希望保留他們的員工。知道你看重的員工可能辭職，會(huì )讓作為經(jīng)理的你給那個(gè)人加薪，或者給他更有趣的任務(wù)。這個(gè)結果對團隊成員還不錯。
其次，經(jīng)理們都會(huì )預測哪些員工有可能辭職——有的判斷可能不太公平。Siegel指出，“一般來(lái)說(shuō)，進(jìn)行數據驅動(dòng)決策的意義是放棄拍腦袋的決定，更多轉向實(shí)證驗證過(guò)的決策�！比绻�(jīng)理知道員工懷上第二個(gè)孩子，可能會(huì )認為她產(chǎn)假結束不會(huì )回來(lái)，因為三年前某人也這樣做過(guò)。但數據可以提醒經(jīng)理，任何個(gè)人的去留決定都基于多種因素，人無(wú)法很好權衡。數據也會(huì )告訴經(jīng)理，比起那些給以更多責任的員工，外出休假一段時(shí)間實(shí)際上會(huì )讓員工流轉的風(fēng)險降低——而不是增加。Siegel說(shuō)，“核心科學(xué)是如何整合多種因素”。
你是怎么判定哪些員工最有可能辭職的？