挣得少？加班多？用数据分析挖掘员工离职的真正原因！
今年的大环境大家都看在眼里了，各种怪相也层出不穷：有的公司一边裁员一边招人，结果新招进来的人力成本反而更高了。有的公司觉得大环境不好，员工应该更拼命保住饭碗，结果人反而跑得更厉害了……
人力资源问题能不能用数据分析？当然可以，而且比主观判断来得更准确。今天就先聊聊：员工离职问题。
一、数据角度看离职
员工离职是很正常的，因此单纯计算一个离职人数、离职比例其实意义不大。要关注的，是那些会影响收入，推高用工成本的关键性离职：
- 销售带着大客户跑路了，订单直接没了
- 核心开发人员删库跑路，项目交付延期，回款回不来
- 不肯给有经验的员工涨薪，结果发现市场上同水平的更贵
- 兢兢业业老黄牛被新上司作跑了，新招的不稳定，来来回回换人
- ……
面对这些复杂情况，很多公司会直接问：“为啥离职呀？”大家都懂得，除了极少数非常不满的人会怼天怼地以外，大部分人都说的是场面话，很难直接问出来个啥。这时候就得看数据了。只不过，首先看的不是某个指标，而是员工标签。
二、认识不同岗位的差异
不同部门的人，离职动力完全不一样：
- 销售部门：太有本事很容易被对手挖走，太没本事的压根赚不到钱，这两类都会离职。
- 营销/开发/运营：有经验的人在市面上很抢手，薪资随着经验增加水涨船高，很有可能人家看到外边有更好的了。
- 人力/行政/财务：这些部门市场价相对稳定，但工作量有大小之别。既然哪里都是打工，人家肯定选个没那么苦逼的。
清晰了方向以后，可以分门别类找数据发现问题。
三、销售部门的离职分析
销售部门可以直接看工资：
- 过往1年内累计收入排行
- 过往1年内单月工资超过XXX的次数
- 最近3个月/6个月内薪资变化情况
这样看，主要是为了避免有些人业绩不均衡，某个月一个大单，其他月份就不干了的情况。理论上只有能持续挣钱的才是健康状态（如下图）。
一些业务指标也可以起到辅助作用：
- 负责的大客户数量/大客户业绩
- 连续服务一个大客户的时间
- 新开发的客户数量/新客户业绩
手上大客户多，大客户关系深的尤其要关注离职风险，收到蛛丝马迹要。新客户开发能力强的人，更有可能觉得别的公司的奖金制度更有吸引力。
销售部门还有个特殊问题：利益冲突。比如某一个优质客户线索，领导偏心分给了自己的亲信，导致其他人不满投诉。
这种情况下，即使投诉的人收入不错也会离职。因此如果遇到类似问题，需要以销售团队经理为单位进行统计：如果某个人被投诉很多，恰好他手下又有几个业绩持续很好的“铁杆队伍”，那就得单独评估这个经理对公司的价值了。
四、营销/研发/运营的离职分析
这些热门岗位核心问题是：我司工资 VS 市场工资 的差距。这些热门岗位一般刚进公司的小白薪资很低，但有2年、5年经验以后，薪资会成倍成倍地往上涨。有些岗位，比如开发，运营，数据，还有机会进大厂，行业薪资差异会让他们跳槽后薪水再翻一倍，这谁能抵挡住诱惑。
搞笑的是，有些企业真的就宁愿放着有经验的老员工走，再花大钱用市场价招新员工，结果残存的老员工一看：自己薪资被新人倒挂严重，离职动力更高了。人力成本就是这么越滚越高，恶性循环。
完全比肩大厂薪资肯定不可能，此时比较好的策略是：给达成相应资质的人高于普调，但低于市场价的涨薪幅度，作为挽留措施。这时候会有部分员工选择留下来。具体要挽留多少，可以视组织发展计划而定（如下图）。
如果公司在上升期，本身每年就需要扩充大量有资历的人，那么就可以选择多挽留内部员工，此时节省的是外部招聘的成本。
注意！有些公司的组织策略，就是：不用有经验的人，就可劲压榨菜鸟劳动力。这种情况下就没必要对比市场工资，反正菜鸟们跑路了我再招就是了。
这时候考验的是我等打工人的眼光了！如果你发现：公司的离职率很高，2年司龄的员工极少，每年也不咋调薪，恭喜你入职了一个压榨型公司，这时候别听领导画大饼，攒够1年经验赶紧跑吧！
五、人力/行政/财务的离职分析
这些支撑型岗位市场薪资没有跳跃，本身稳定性也高一些，于是有些人会习惯性地欺负老实人，比如摊派太多工作，比如逼着员工加班，比如发配干各种杂事。
这些都会引发不满和离职。只不过很多系统问题并不会反应在数据上，只能通过以下侧面数据进行反推（如下图）：
- 员工平均每周工作时长
- 员工申请调休次数/调休时长
- 员工假期使用数量
特别是，如果某个员工工作时长明显很长，超过小组其他人，调休/休假又很少。不管是什么原因，你都能想到人家肯定一肚子气。这时候就得主动关注了。
当然，这里又有一些公司就系喜欢搞加班文化，领导早上10点才来公司不干活，优哉游哉一整天，下午5点开始摇人开会，然后所有人加班到夜里12点。这个考验的就是我等打工人的心肌劳损程度了，如果感觉胸闷、心悸、心绞痛，赶紧跑路吧，活命要紧！
以上是离职分析的简单思路。当然，员工行为数据，比如加班、调休、奖金核算这些，也需要数字化系统支持，如果公司的HRIS系统不够强大，数据缺失的话，那也没办法了。
这里还会引申出三个更细致的分析：
第一：如何根据公司业绩量，配置合理的人员架构，控制人力成本
第二：针对有水平的人，如何保持薪酬激励性，不要让别的公司把他挖了。
第三：针对没水平的人，如何提高招聘甄别率，选择能多招有本事人的方法。
作者
接地气的陈老师，微信公众号：接地气的陈老师。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。
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