リテンション戦略の設計

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する

Anurag Gupta

People Analytics Practitioner

離職候補者の特定

# Load tidypredict 
library(tidypredict)

# Calculate probability of turnover
emp_risk <- emp_final %>%  
  filter(status == "Active") %>% 
  # Add predictions using the final model
  tidypredict_to_column(final_log)

離職候補者の特定

# Look at the employee's probability of turnover 
emp_risk %>% 
  select(emp_id, fit) %>% 
  slice_max(n = 5, fit)

# A tibble: 5 x 2
  emp_id   fit
  <chr>  <dbl>
E202    0.9694593            
E6475    0.9814252            
E6574    0.9983320            
E7105    0.9193704            
E9878    0.9371767

従業員のリスクバケット分類

従業員のリスクバケット分類

従業員のリスクバケット分類

従業員のリスクバケット分類

従業員のリスクバケット分類

Rでリスクバケットに分類する

# Create turnover risk buckets
emp_risk_bucket <- emp_risk %>% 
  mutate(risk_bucket = cut(fit, breaks = c(0, 0.5, 0.6, 0.8, 1), 
                           labels = c("no-risk", "low-risk", 
                                      "medium-risk", "high-risk")))

リテンション戦略

高リスク

即時対応計画の策定
直属マネージャーへの報告
個別面談の実施

中リスク

中期的な対応計画の策定
行動変化の継続モニタリング
個別面談またはオープンハウス討議の実施

リテンション戦略

低リスク

長期的な対応計画の策定
行動変化の継続モニタリング
オープンハウス討議の実施

リスクなし

対応不要

さあ、練習しましょう！

HRアナリティクス：Rで社員離職を予測する

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