Organizaciones que tienen muchos empleados que ocupan puestos de alta rotación, como centros de llamadas, equipos de ventas o agencias temporales. Todos estos roles podrían beneficiarse de la construcción de modelos para determinar por qué los empleados se van.
La predicción de la rotación de empleados mediante minería de datos y análisis puede ayudar a reducir y retener a los mejores talentos. El impacto de la rotación puede ser tanto en tiempo como en dinero. Es hora de capacitar a nuevos empleados y ponerlos al día en sus sistemas y procesos. Costo monetario asociado con la publicación de nuevas funciones, el pago de agencias de terceros, el pago de horas extras al personal restante y la inversión en empleados solo para que se vayan dentro de seis meses a un año.
Según Quality Assurance & Training Connection, la tasa de rotación estándar para la industria del centro de llamadas es de entre 30 y 45%. En el artículo, Explorando los números de rotación del centro de llamadas, indican que el costo promedio para reemplazar a un empleado de primera línea es de entre $ 10- $ 15k por empleado. Para calcular el impacto utilizando estos números. Un centro de llamadas que tiene 100 trabajadores a tiempo completo con una tasa de deserción del 30% costaría aproximadamente $ 300K por año solo en costo de reemplazo. Usando el extremo superior del ejemplo, la reducción del 45% a $ 15K por empleado costaría $ 675K.
Al recopilar datos sobre los empleados y luego construir un modelo predictivo utilizando los empleados que han abandonado la organización. Se puede crear un modelo de análisis predictivo que le brindará nuevos conocimientos sobre las características de los empleados con alto riesgo de abandono. Además, los empleados con bajo riesgo de abandono tendrían características diferentes. El resultado del modelo crea una puntuación para cada empleado que indica su probabilidad de irse o quedarse. Al tener este puntaje, puede igualar el rendimiento del empleado para determinar las opciones para mantener su mejor talento y evitar que se vayan.
Algunos de los factores que podrían usarse en el modelo incluyen:
- Satisfacción Ambiental
- Experiencia previa
- Período de tiempo trabajando bajo el mismo gerente
- Horas normales de trabajo
- Satisfacción laboral
- Pago por tiempo extra
- Satisfacción de la relación
- Opciones de alamcenaje
Comprender por qué algunos empleados tienen éxito y otros fracasan puede brindarle la ventaja competitiva necesaria para aumentar los ingresos y la participación en el mercado. Se pueden crear programas para ayudar a filtrar a los candidatos que probablemente abandonen y reduzcan el costo asociado con la contratación de nuevos empleados. Además, se pueden hacer cambios operativos para recompensar a los mejores talentos. Otros empleados que desea convertir en empleados de alto rendimiento pueden ser seleccionados en función de esta información. Se pueden tomar acciones específicas para que estos empleados sean aún más productivos.
Aprovechar el análisis predictivo disminuirá su costo general para mantener ocupadas las posiciones de alto riesgo tradicionalmente. Dado que el costo de la rotación de empleados puede ser tan alto. Las empresas deben comenzar un proyecto piloto para comprender exactamente cómo la minería de datos puede afectar su negocio y la experiencia del cliente.
