Business

ใครเป็นผู้ขับเคลื่อนการลาออกครั้งใหญ่?

ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมามีการลาออกทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก นายจ้างจะทำอะไรได้บ้างเพื่อต่อสู้กับสิ่งที่เรียกว่าการลาออกครั้งใหญ่ ผู้เขียนแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญหลายประการจากการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับบันทึกพนักงานมากกว่า 9 ล้านคนในบริษัท 4,000 แห่งทั่วโลก และเสนอแผนสามขั้นตอนเพื่อช่วยให้นายจ้างใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้นในการเก็บรักษา: อันดับแรก นายจ้างควรหาจำนวนทั้งสอง ปัญหาและผลกระทบต่อตัวชี้วัดทางธุรกิจที่สำคัญ ต่อไปควรระบุสาเหตุที่แท้จริงที่ผลักดันให้พนักงานลาออก สุดท้าย องค์กรควรใช้แคมเปญการรักษาเป้าหมายที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขปัญหาเฉพาะที่พวกเขาต้องเผชิญมากที่สุด

จากข้อมูลของสำนักงานสถิติแรงงานสหรัฐ ชาวอเมริกัน 4 ล้านคน ลาออกจากงานในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2564 การลาออกสูงสุดในเดือนเมษายนและยังคงสูงอย่างผิดปกติในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา โดยมีตำแหน่งงานว่างทำลายสถิติ 10.9 ล้านตำแหน่ง ณ สิ้นเดือนกรกฎาคม นายจ้างจะรักษาคนเมื่อเผชิญกับคลื่นของการลาออกนี้ได้อย่างไร? การจัดการกับต้นเหตุของสถิติที่น่าตกใจเหล่านี้เริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจให้ดีขึ้น เพื่อสำรวจว่าใครเป็นผู้ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงล่าสุดนี้ ฉันและทีมได้ดำเนินการ การวิเคราะห์เชิงลึก จากบันทึกพนักงานมากกว่า 9 ล้านคนจากมากกว่า 4,000 บริษัท ชุดข้อมูลทั่วโลกนี้รวมพนักงานจากหลากหลายอุตสาหกรรม หน้าที่การทำงาน และระดับประสบการณ์ และเปิดเผยแนวโน้มสำคัญสองประการ: 1 อัตราการลาออกสูงที่สุดในหมู่พนักงานระดับกลาง พนักงานที่มีอายุระหว่าง 30 ถึง 45 ปีมีอัตราการลาออกที่เพิ่มขึ้นมากที่สุด โดยเพิ่มขึ้นโดยเฉลี่ยมากกว่า 20% ระหว่างปี 2020 และ 2021 ในขณะที่อัตราการลาออก โดยทั่วไปจะสูงที่สุด ในบรรดาพนักงานที่อายุน้อยกว่า การศึกษาของเราพบว่าในปีที่แล้ว การลาออกลดลงจริงสำหรับพนักงานในช่วงอายุ 20 ถึง 25 ปี (อาจเนื่องมาจากความไม่แน่นอนทางการเงินที่มากขึ้นและความต้องการระดับเริ่มต้นที่ลดลง คนงาน) ที่น่าสนใจคืออัตราการลาออกในกลุ่มอายุ 60-70 ปีก็ลดลงเช่นกัน ในขณะที่พนักงานในกลุ่มอายุ 25 ถึง 30 และ 45+ มีอัตราการลาออกสูงกว่าปี 2020 เล็กน้อย (แต่ไม่ได้เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเท่ากับกลุ่มอายุ 30-45 ปี กลุ่ม). มีปัจจัยสองสามประการที่สามารถช่วยอธิบายได้ว่าทำไมการลาออกที่เพิ่มขึ้นจึงได้รับแรงผลักดันจากพนักงานระดับกลางส่วนใหญ่เหล่านี้ ประการแรก อาจเป็นไปได้ว่าการเปลี่ยนไปทำงานทางไกลทำให้นายจ้างรู้สึกว่าการจ้างผู้ที่มีประสบการณ์น้อยจะมีความเสี่ยงมากกว่าปกติ เนื่องจากพนักงานใหม่จะไม่ได้รับประโยชน์จากการฝึกอบรมและคำแนะนำแบบตัวต่อตัว สิ่งนี้จะสร้างความต้องการมากขึ้นสำหรับพนักงานระดับกลาง ทำให้พวกเขามีอำนาจมากขึ้นในการรับตำแหน่งใหม่ นอกจากนี้ยังอาจเป็นไปได้ว่าพนักงานระดับกลางเหล่านี้หลายคนอาจชะลอการเปลี่ยนจากบทบาทเนื่องจากความไม่แน่นอนที่เกิดจากการระบาดใหญ่ ซึ่งหมายความว่าการเพิ่มขึ้นที่เราเห็นในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมาอาจเป็นผลมาจากมากกว่าหนึ่งปี มูลค่าการลาออกที่ถูกคุมขัง และแน่นอนว่า พนักงานเหล่านี้จำนวนมากอาจเพิ่งถึงจุดแตกหัก หลังจากหลายเดือนและหลายเดือนของปริมาณงานที่สูง การหยุดจ้างงาน และ แรงกดดันอื่น ๆ ทำให้พวกเขา คิดใหม่ เป้าหมายการทำงานและชีวิตของพวกเขา

2. การลาออกนั้นสูงที่สุดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีและการดูแลสุขภาพ

เรายังระบุความแตกต่างอย่างมากของอัตราการหมุนเวียนระหว่างบริษัทในอุตสาหกรรมต่างๆ ในขณะที่การลาออกจริงลดลงเล็กน้อยในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การผลิตและการเงิน พนักงานด้านการดูแลสุขภาพจำนวนมากขึ้น 3.6% ลาออกจากงานมากกว่าปีที่แล้ว และในด้านเทคโนโลยี การลาออกเพิ่มขึ้น 4.5% โดยทั่วไป เราพบว่าอัตราการลาออกนั้นสูงขึ้นในหมู่พนักงานที่ทำงานในสาขาที่มีความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างมากอันเนื่องมาจากการแพร่ระบาด ซึ่งอาจนำไปสู่ปริมาณงานและความเหนื่อยหน่ายที่เพิ่มขึ้น

นายจ้างต้องใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อปรับปรุงการเก็บรักษา แนวโน้มเหล่านี้เน้นให้เห็นถึงความสำคัญของการใช้แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อกำหนดจำนวนผู้ที่เลิกสูบบุหรี่ แต่ใครกันแน่ที่มีความเสี่ยงในการลาออกสูงสุด สาเหตุที่ผู้คนออกจากบริษัท และสิ่งที่สามารถทำได้เพื่อป้องกัน รายละเอียดจะดูแตกต่างกันในทุกองค์กร แต่มีสามขั้นตอนที่สามารถช่วยให้นายจ้างใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อปรับปรุงการรักษาพนักงาน: 1. หาจำนวนปัญหา ก่อนที่คุณจะสามารถระบุสาเหตุสำคัญของการหมุนเวียนในองค์กรของคุณได้ จำเป็นต้องระบุทั้งขอบเขตของปัญหาและผลกระทบของปัญหาเสียก่อน ขั้นแรก คำนวณอัตราการรักษาของคุณโดยใช้สูตรต่อไปนี้: จำนวนการแยกตัวต่อปี ÷ จำนวนพนักงานทั้งหมดโดยเฉลี่ย=อัตราการหมุนเวียน

คุณสามารถใช้สูตรที่คล้ายกันเพื่อระบุว่ามูลค่าการซื้อขายของคุณมาจากการลาออกโดยสมัครใจ เทียบกับการเลิกจ้างหรือการไล่ออก วิธีนี้จะช่วยให้คุณมองเห็นได้ว่าปัญหาการเก็บรักษาของคุณมาจากไหน ถัดไป กำหนด ผลกระทบของการลาออก ต่อตัวชี้วัดทางธุรกิจที่สำคัญ เมื่อพนักงานออกจากองค์กร ทีมที่เหลือมักจะพบว่าตนเองไม่มีทักษะหรือทรัพยากรที่สำคัญ ซึ่งส่งผลกระทบในทางลบต่อทุกอย่างตั้งแต่คุณภาพของงานและระยะเวลาในการทำให้เสร็จ ไปจนถึงรายได้สุทธิ การติดตามว่าการหมุนเวียนที่เพิ่มขึ้นสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงในตัวชี้วัดที่เกี่ยวข้องอื่นๆ เป็นสิ่งสำคัญเพียงใด เพื่อให้ได้ภาพรวมของค่าใช้จ่ายในการลาออก ตัวอย่างเช่น บริษัทขนส่งสินค้าแห่งหนึ่งที่ฉันทำงานด้วยระบุว่ามูลค่าการซื้อขายเพิ่มขึ้นเล็กน้อยเนื่องจากการขาดแคลนคนขับทั่วประเทศ อันที่จริงทำให้พวกเขาต้องเสียเงินจ้างงานและการฝึกอบรมหลายล้านดอลลาร์ การหาปริมาณของปัญหาทั้งสองช่วยให้ผู้นำได้รับการซื้อจากภายในที่จำเป็นในการแก้ไขปัญหา และการตัดสินใจอย่างรอบรู้เกี่ยวกับการแทรกแซงการรักษาข้อมูลแบบใดจะมีประสิทธิภาพมากที่สุด 2. ระบุสาเหตุที่แท้จริง เมื่อคุณได้ระบุขอบเขตของปัญหาการเก็บรักษาของคุณแล้ว ก็ถึงเวลาที่ต้องทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียดเพื่อพิจารณาว่าอะไรเป็นสาเหตุให้พนักงานของคุณลาออก ถามตัวเองว่าปัจจัยใดที่สามารถผลักดันอัตราการลาออกที่สูงขึ้นได้? การสำรวจตัวชี้วัด เช่น ค่าตอบแทน เวลาระหว่างโปรโมชั่น ขนาดของการจ่ายเงิน อายุงาน ประสิทธิภาพ และโอกาสในการฝึกอบรมสามารถช่วยระบุแนวโน้มและจุดบอดภายในองค์กรของคุณ คุณยังสามารถแบ่งกลุ่มพนักงานตามหมวดหมู่ เช่น สถานที่ ฟังก์ชัน และข้อมูลประชากรอื่นๆ เพื่อทำความเข้าใจว่าประสบการณ์ในการทำงานและอัตราการรักษาแตกต่างกันอย่างไรในประชากรพนักงานที่แตกต่างกัน การวิเคราะห์นี้สามารถช่วยคุณระบุไม่เพียงแค่ว่าพนักงานคนใดที่มีความเสี่ยงสูงสุดในการลาออก แต่ยังรวมถึงพนักงานเหล่านี้ที่สามารถรักษาไว้ได้ด้วยการแทรกแซงที่เป็นเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น หลังจากการวิเคราะห์อย่างละเอียด บริษัทรถบรรทุกพบว่าคนขับที่มีประสบการณ์น้อยและหัวหน้างานที่อยู่ห่างไกลมีแนวโน้มที่จะลาออกมากกว่าคนขับที่มีประสบการณ์มากกว่าและผู้ที่ได้รับการสนับสนุนแบบตัวต่อตัว

3. พัฒนาโปรแกรมการเก็บรักษาที่ปรับให้เหมาะสม

เมื่อคุณได้ระบุสาเหตุที่แท้จริงของการหมุนเวียนในองค์กรของคุณแล้ว คุณสามารถเริ่มต้นสร้างโปรแกรมที่ปรับแต่งได้สูงโดยมุ่งเป้าไปที่การแก้ไขปัญหาเฉพาะที่สถานที่ทำงานของคุณประสบปัญหามากที่สุด ตัวอย่างเช่น หากคุณพบว่าคนผิวสีกำลังออกจากองค์กรของคุณในอัตราที่สูงกว่าคนผิวขาว คนผิวสี
มุ่งเน้นที่ DEI แนวทาง
อาจถูกเรียกหา หากคุณพบว่าช่วงเวลาระหว่างการเลื่อนตำแหน่งมีความสัมพันธ์อย่างมากกับอัตราการลาออกในระดับสูง อาจถึงเวลาที่ต้องคิดใหม่
นโยบายขั้นสูง . ที่สำคัญ คุณอาจค้นพบผ่านกระบวนการนี้ว่าการขาดโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพกำลังขัดขวางความสามารถของคุณในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเหล่านี้ การแทรกแซงระดับสูงกว่าหนึ่งที่อาจจำเป็นก่อนที่คุณจะสามารถเริ่มแคมเปญที่กำหนดเป้าหมายได้คือการลงทุนในระบบที่จัดระเบียบและใช้งานง่ายสำหรับการติดตามและวิเคราะห์ตัวชี้วัดที่จะแจ้งความพยายามในการเก็บรักษาของคุณ การนำกลยุทธ์การเก็บรักษาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมาใช้อย่างแท้จริงนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย แต่ก็คุ้มค่าที่จะพยายามทำให้ถูกต้อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในตลาดปัจจุบัน หลังจากใช้แคมเปญการรักษาเป้าหมายตามการวิเคราะห์โดยละเอียดของตัวชี้วัดหลัก บริษัทรถบรรทุกที่ฉันทำงานด้วยเห็นการลาออกของคนขับลดลง 10% แม้ต้องเผชิญกับการแข่งขันที่รุนแรงจากนายจ้างรายอื่น ด้วยการมองเห็นที่ชัดเจนยิ่งขึ้นว่าปัญหาการลาออกของคุณร้ายแรงเพียงใดและสาเหตุที่แท้จริงที่ขับเคลื่อนมัน คุณจะได้รับอำนาจในการดึงดูดผู้มีความสามารถระดับสูง ลดต้นทุนการหมุนเวียน และสร้างพนักงานที่มีส่วนร่วมและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้นในท้ายที่สุด

    จังหวัดตรังủ

  • ธุรกิจ
  • อาหาร
  • ไลฟ์สไตล์
  • เทค
  • การตลาดดิจิทัล (การตลาดดิจิทัล)

Back to top button