Concevoir une stratégie de rétention

Analytique RH : prédire le roulement du personnel avec R

Anurag Gupta

People Analytics Practitioner

Repérer qui pourrait partir

# Charger tidypredict 
library(tidypredict)

# Calculer la probabilité de départ
emp_risk <- emp_final %>%  
  filter(status == "Active") %>% 
  # Ajouter les prédictions avec le modèle final
  tidypredict_to_column(final_log)

Repérer qui pourrait partir

# Examiner la probabilité de départ par employé 
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

Classification des employés par palier de risque

Classification des employés par palier de risque

Classification des employés par palier de risque

Classification des employés par palier de risque

Classification des employés par palier de risque

Classer les employés en paliers de risque dans R

# Créer des paliers de risque de départ
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")))

Stratégie de rétention

Risque élevé

Plan d'action immédiat
Informer le gestionnaire responsable
Tenir une rencontre individuelle

Risque moyen

Plan d'action à moyen terme
Suivre tout changement de comportement
Tenir une rencontre individuelle ou une séance ouverte

Stratégie de rétention

Faible risque

Plan d'action à long terme
Suivre tout changement de comportement
Tenir une séance ouverte

Aucun risque

Aucune action requise

Passons à la pratique !

Analytique RH : prédire le roulement du personnel avec R

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