員工辭職神預測？

正確的數據資料，可協助管理員工離職風險。

企業知道，員工離職的代價高昂，而且有破壞性。企業也知道，留住最優秀和最聰明的員工，不僅可以幫公司省錢，還可以保護競爭優勢和智慧資本。

然而，大多數留住員工的努力，都仰賴兩種回溯性工具。首先，進行離職面談，以便更加了解員工為什麼選擇離開，雖然到了這個時候，通常要留任他們為時已晚。其次，使用年度員工意見調查，來評估員工投入程度。這些調查結果，稍後會被拿來與離職員工進行比較，希望能從中發現有意義的離職預測因素。問題在於，這些數據資料未能讓主管即時了解，誰可能正在考慮離職。

我們最新的研究，把重點放在使用大數據和機器學習演算法，來製作針對個人的「離職傾向指數」（turnover propensity index），這個即時指標可以顯示誰可能正在考慮離職。我們根據有關員工離職的學術研究，來開發這些預測模型，然後用來進行一系列研究。我們的研究結果顯示，有可能制定出一些指數，即時預測某個人考慮外部工作機會、最後離開公司的可能性。

過去的研究指出人們離職的兩大主要原因：職離衝擊（turnover shock）和低工作鑲嵌度（job embeddedness）。離職衝擊是指有一些事件促使員工重新考慮是否應該留在組織內。有些衝擊是組織的（例如，領導人更動、公司宣布併購），而另一些衝擊是個人的（例如，得到外部工作機會、孩子出生）。工作鑲嵌度是指員工組織緊密連結的程度。當員工在工作或社區中缺乏良好的社會關係，或是當他們認為自己的工作不太符合自身興趣、技能和價值觀，工作鑲嵌度就會很低，離職風險也會比較高。