Criando uma estratégia de retenção

Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R

Anurag Gupta

People Analytics Practitioner

Identifique quem pode sair

# Carregar tidypredict 
library(tidypredict)

# Calcular a probabilidade de desligamento
emp_risk <- emp_final %>%  
  filter(status == "Active") %>% 
  # Adicionar previsões usando o modelo final
  tidypredict_to_column(final_log)

Identifique quem pode sair

# Ver a probabilidade de desligamento por pessoa
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

Classificação de pessoas por faixas de risco

Classificação de pessoas por faixas de risco

Classificação de pessoas por faixas de risco

Classificação de pessoas por faixas de risco

Classificação de pessoas por faixas de risco

Classificar pessoas em faixas de risco no R

# Criar faixas de risco de desligamento
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")))

Estratégia de retenção

Alto risco

Planejamento de ação imediata
Informar o gestor responsável
Fazer conversa individual

Risco médio

Planejamento de médio prazo
Acompanhar possíveis mudanças de comportamento
Fazer conversa individual ou sessão aberta

Estratégia de retenção

Baixo risco

Planejamento de longo prazo
Acompanhar possíveis mudanças de comportamento
Fazer sessão aberta

Sem risco

Nenhuma ação necessária

Vamos praticar!

Análise de RH: Prevendo Rotatividade de Funcionários em R

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