離職防止分析

タレントパレットは、過去の離職者と現職者のデータを比較分析します。組織特有の離職パターンを可視化できます。離職者の勤怠や評価、適性検査など多角的なデータを学習材料とします。これを基準に、どのような属性や状況が離職につながりやすいかを特定します。経験則に頼らない、データドリブンな定着施策を実行できます。

「静的データ」とは、適性検査の結果や性格特性など変化しないデータを指します。「動的データ」とは、日々の勤怠やモチベーション調査など変動するデータです。両者を掛け合わせ、多角的な視点から「離職スコア」を算出します。ケアが必要な社員を「疲弊危険」などのリスクタイプとともに提示。組織変更や業務環境の変化による急激なスコア低下も即座に検知し、手遅れになる前のフォローアクションを支援します。

数値データだけでなく、アンケートの自由記述や面談記録などの定性情報もテキストマイニングで解析します。過去に離職した社員の発言から抽出した「離職ワード」が基準です。これをもとに在籍社員の発言をスコアリングします。数値には表れにくい個人の隠れた不満や離職の危険性を早期に検知し、環境改善につなげます。