HR – analytiikka: henkilöstön vaihtuvuus

Vaihtuvuus

 

 

HR-analytiikka tarjoaa työkaluja yritysten HR - toiminnolle sekä liiketoimintajohdolle. Aiempi HR - analytiikan perusasioihin johdattava kirjoitus löytyy täältä.

 

Työntekijöiden menettäminen aiheuttaa yrityksille aina kuluja vähintään kahdella tapaa. Toisaalta rekrytointi vaatii aina mainontaa, haastatteluja ja muita ponnisteluja onnistuakseen, ja toisaalta uusi työntekijä aluksi opettelee tehtäviään ennenkuin hänen työpanoksensa on vanhan konkarin tasolla. Toki on joitain yrityksiä jotka haluavat pitää normaalia suuremman vaihtuvuuden, mutta tyypillisesti vaihtuvuus tarkoittaa kuluja ja näin yritykselle on olennaista ensinnäkin pystyä seuraamaan vaihtuvuutta (vaihtuvuusprosenttia), ja toisekseen pystyä tarkentamaan onko vaihtuvuus erityisen suurta tietyssä osassa organisaatiota.

Vaihtuvuutta vähentää luonnollisesti hyvät työolosuhteet, mielekkäät työtehtävät, koulututtautumismahdollisuudet sekä uralla etenemismahdollisuudet sekä markkinaa korkeampi palkkataso. Olennaista onkin pystyä mittaamaan sekä itse vaihtuvuusprosentti, myös vaihtuvuuden kustannukset: paljonko rekrytointi maksaa? Mitä uuden työntekijän kouluttaminen maksaa? Voiko palkkatasoa nostamalla vähentää vaihtuvuutta?

 

Vaihtuvuusprosentti

 

Vaihtuvuutta seuratessa tarkastellaan sekä aloittaneiden ja lopettaneiden työntekijöiden määrää. Lisäksi lasketaan ns. vaihtuvuusprosentti (lähtijäprosentti) joka saadaan jakamalla vuoden aikana lähteneiden työntekijöiden määrä vuoden keskimääräisellä työntekijämäärällä. Prosentti voidaan laskea myös jakaa kuukausille ottamalla kuun aikana lähteneiden määrä ja jakamalla kuun alun ja lopun keskimääräisellä työntekijämäärällä (headcountilla). Oleellista on myös mahdollisuus porautua organisaation eri osiin, sekä esimerkiksi tehtävänkuviin sekä positioihin ja katsoa myös miten paljon organisaatiossa pitkään töissä olleita lähtee pois. Yleensä määräaikaiset työntekijät jätetään peruslähtijäprosentista pois.

Erityisiä teknisiä ongelmia vaihtuvuusprosentin laskemiselle voivat aiheuttaa työntekijät, joilla on useita samanaikaisia työsopimuksia (voi näkyä jakajassa sekä lähtijämäärässä) sekä tilanteet, joissa HR-perusjärjestelmään perustetaan uusi työsopimus tehtävänkuvaa vaihdettaessa. Tällöin näyttää siltä että edellinen työsopimus on lopetettu vaikka todellisuudessa työntekijä on jatkuvasti yhtiön palveluksessa. Analytiikkaharjoituksen alussa myös ajassa muuttuvat tiedot kuten kustannuspaikka, ikä ja työnkuva voivat aiheuttaa hankaluuksia.

 

Lähdön syyt

 

Lähtijöitä sekä lähtijäprosenttia tulee olla mahdollista jaotella myös lähdön syyn mukaan. Lähdön syynä eläköityminen on eri asia, kuin vapaaehtoinen lähteminen tai irtisanominen. Mielenkiintoista on myös katsoa yrityksessä vain vähän aikaa työskennelleiden osuutta lähtijöiden kokonaismäärästä. On myös helppo nähdä, että jos pitkään yrityksessä työskennelleitä avainhenkilöitä alkaa lähtemään, on jotain mennyt pieleen ja yrityksen on ryhdyttävä toimiin välittömästi. Syyt henkilöstön vaihtuvuuden yllättäville muutoksille voivat johtua myös työntekijästä katsoen ulkopuolelta tulevista asioista kuten yrityksen johdon vaihtuminen, yrityskaupat tai laaja negatiivinen julkisuus johtuen vaikkapa oikeusjutusta yritystä vastaan.

 

Organisaatio menestyy aina henkilöstön työpanoksella, siksi oikeiden henkilöiden rekrytoiminen ja pitäminen on tärkeää.

 

Jos haluat kehittää HR - analytiikkaa tai jopa ottaa käyttöön uudenlaisia ratkaisuja, niin ota yhteyttä alueen palveluista vastaavaan konsulttiimme! Kannattaa myös tilata uutiskirjeemme.

 

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan

Lisää ajankohtaisia julkaisuja:

Avoimen datan hyödyntäminen automaattisesti Power BI:tä käyttäen
Tutustu tarinaan
Onko tekoälyn hyödyntämisestä vielä(kään) konkreettista hyötyä kilpailukyvylle?
Jo vuosia on puhuttu, että tekoälyn (AI) hyödyntäminen mullistaisi teollisen tuotannon ja palvelut lisäämällä tehokkuutta ja tuottavuutta. Missä ne konkreettiset hyödyntämismahdollisuudet sitten oikein piilevät?
Tutustu tarinaan
Johdatko toimintaasi tietoon perustuen?
Tutustu tarinaan
The effect of preconceptions on the results of machine learning
The use of machine learning and artificial intelligence offers many possibilities, such as the improvement of medical treatment and diagnosis, identifying potential safety hazards, and advancing scientific research. However, when used inappropriately, data models can also perpetuate inequality or cause people and companies to focus on improving metrics to the detriment of actual performance.
Tutustu tarinaan
Organisaation hierarkian hallintaratkaisu Microsoft Power Platformia hyödyntäen 
Yleinen tilanne varsinkin suuremmissa yrityksissä on se, että olemassa olevat ERP-, henkilöstö- taikka taloushallinnon ohjelmistot tarjoavat mahdollisuuksia hierarkioiden luomiseen ja ylläpitämiseen. Mutta entä jos valmiit ratkaisut eivät tue yrityksen tarvetta, taikka toimivat turhan kankeasti käyttötarkoitukseen?
Tutustu tarinaan