​​Основные драйверы текучести персонала
Это стародревний материал, найден при раскопках Новгорода на берестяных грамотах (шутка). Был опубликован в 2013 году. Исследования проводились стартапом Evolv – это едва ли не первый стартап в сфере HR-аналитики. А среди основателей стартапа был Ласло Бок – в то время еще вице-президент компании Google по персоналу. В чем была роль Ласло? А он просто снабжал стартап данными своей компании, на основе которых был проведен анализ ( а что, так можно было?). Не знаю, как в России бы собственники бизнеса отнеслись к тому, что их HR-директор зарабатывает, пользуясь своим служебным положением, но руководство Google отнеслись без негатива, насколько я знаю.
Ну и мы зато можем видеть результаты анализа факторов текучести в компании Google.
И далее эти самые результаты одной картинкой.
• Отношения на работе это в основном отношения с руководителем: среди подчиненных, кто работают с лучшими руководителями, текучесть в 6 раз меньше, чем среди подчиненных, работающих с худшими руководителями. И эти отношения имеют подавляющий вес в структуре драйверов текучести.
• А вот качества самого работника дают только на 8 % объясняют текучесть. Женат / не женат, есть кредиты / нет кредитов – все это такие мелочи в сравнении с тем, как выстроены отношения с боссом.
• И даже улучшение практик компании даст бОльшее снижение текучести, чем попытки отбирать самых устойчивых сотрудников.
Обращаю ваше внимание: это не структура причин увольнения, выявляемых на exit интервью, а драйверы текучести, выявляемые в регрессионном анализе.
Опять же: это не истина в последней инстанции, а результаты анализа на основе данных компании Google. Но мне кажется, эти результаты не просто дают повод для размышлений, а еще и скорректировать акценты в программе удержания.