रिटेंशन रणनीति डिज़ाइन करना

HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी

Anurag Gupta

People Analytics Practitioner

कौन जा सकता है, पहचानें

# 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)

कौन जा सकता है, पहचानें

# 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

कर्मचारियों का जोखिम बकेट में वर्गीकरण

कर्मचारियों का जोखिम बकेट में वर्गीकरण

कर्मचारियों का जोखिम बकेट में वर्गीकरण

कर्मचारियों का जोखिम बकेट में वर्गीकरण

कर्मचारियों का जोखिम बकेट में वर्गीकरण

R में कर्मचारियों को जोखिम बकेट में बाँटें

# 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")))

रिटेंशन रणनीति

High Risk

तुरंत एक्शन प्लान बनाएँ
रिपोर्टिंग मैनेजर को सूचित करें
एक-से-एक बातचीत करें

Medium Risk

मीडियम-टर्म एक्शन प्लान बनाएँ
किसी भी व्यवहारिक बदलाव को ट्रैक करते रहें
एक-से-एक या ओपन हाउस चर्चा करें

รिटेंशन रणनीति

Low Risk

लॉन्ग-टर्म एक्शन प्लान बनाएँ
किसी भी व्यवहारिक बदलाव को ट्रैक करते रहें
ओपन हाउस चर्चा करें

No risk

कोई कार्रवाई आवश्यक नहीं

अभ्यास करते हैं!

HR Analytics: R में Employee Churn की भविष्यवाणी

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