Retentie en verloop van werknemers

Retentiepercentage = (Aantal werknemers aan het einde van de periode – Aantal nieuwe aanwervingen gedurende de periode) / Aantal werknemers aan het begin van de periode

Als een bedrijf bijvoorbeeld aan het begin van het jaar 100 werknemers had, gedurende het jaar 10 nieuwe werknemers had aangenomen en aan het einde van het jaar 92 werknemers had, zou hun retentiepercentage zijn: (92 – 10) / 100 = 0,82 of 82%

Dit betekent dat 82% van de werknemers die aan het begin van het jaar in dienst waren, aan het einde van het jaar nog in dienst waren.

Deze formule kan worden gebruikt om het retentiepercentage over elke periode te berekenen, zoals maandelijks, driemaandelijks of jaarlijks.

Het meten van het retentiepercentage helpt inzicht te krijgen in het percentage werknemers dat gedurende een bepaalde periode bij de organisatie is gebleven. Het is een goede manier om te begrijpen hoeveel personeelsverloop uw organisatie ervaart, maar het vertelt u niet noodzakelijkerwijs de redenen waarom werknemers vertrekken of hoe u het behoud van werknemers kunt verbeteren. Om deze factoren te begrijpen, kunnen onboarding, engagement en exit interviews worden gebruikt in combinatie met data science technieken.

Verlooppercentage = (Aantal werknemers dat in een periode is vertrokken / Gemiddeld aantal werknemers in die periode) x 100

Als een bedrijf bijvoorbeeld aan het begin van het jaar 100 werknemers had en 15 werknemers in de loop van het jaar vertrokken, zou het verlooppercentage zijn: (15 / 100) x 100 = 15%

Dit betekent dat 15% van de werknemers die aan het begin van het jaar in dienst waren, in dat jaar het bedrijf verlieten.

Deze formule kan worden gebruikt om het verlooppercentage over elke periode te berekenen, zoals maandelijks, driemaandelijks of jaarlijks.

Het is vermeldenswaardig dat het meten van het verlooppercentage u helpt inzicht te krijgen in het percentage werknemers dat de organisatie gedurende een bepaalde periode heeft verlaten. Het is een goede manier om te begrijpen hoeveel personeelsverloop uw organisatie ervaart, maar het vertelt u niet noodzakelijkerwijs de redenen waarom werknemers vertrekken of hoe u het personeelsverloop kunt verminderen. Om deze factoren te begrijpen, moet u andere statistieken gebruiken, zoals werknemersbetrokkenheid en -tevredenheid, exit-interviews en kosten voor personeelsverloop.

Het is mogelijk om het vluchtrisico van werknemers op individueel niveau te voorspellen. Vluchtrisico kan worden voorspeld door gegevens te analyseren zoals werknemersbetrokkenheid, werktevredenheid, omzetgeschiedenis en andere factoren die wijzen op de waarschijnlijkheid van een werknemer om te vertrekken. Maar het is belangrijk om je bewust te zijn van de juridische en ethische overwegingen wanneer je dit doet.

Vanuit juridisch perspectief moeten werkgevers voldoen aan wet- en regelgeving met betrekking tot discriminatie, gegevensprivacy (GDPR) en gelijke kansen. Vanuit een ethisch perspectief moeten werkgevers rekening houden met de mogelijke negatieve impact op de privacy en het welzijn van werknemers. Werkgevers moeten rekening houden met de mogelijke impact op het vertrouwen en de betrokkenheid van werknemers en ervoor zorgen dat ze transparant zijn over het proces en hun intenties.

Als het voorspellen van vluchtrisico op individueel niveau niet de voorkeur heeft, kan het voorspellen van vluchtrisico op een hoger niveau (bijv. team) worden overwogen.

Gegevens over de respons van werknemersenquêtes zijn een waardevolle bron van informatie om inzicht te krijgen in de betrokkenheid van werknemers, werktevredenheid en andere factoren die van invloed zijn op het behoud en verloop van werknemers.

Het is over het algemeen toegestaan om responsgegevens van werknemersenquêtes te gebruiken voor data science-doeleinden met betrekking tot het behoud van werknemers, zolang de gegevens worden verzameld en gebruikt in overeenstemming met de wet- en regelgeving inzake gegevensprivacy, discriminatie en gelijke kansen.

Bij het verzamelen van responsgegevens van werknemersenquêtes moeten werkgevers ervoor zorgen dat ze de juiste rechtsgrondslag hebben voor het verzamelen en verwerken van de gegevens, zoals het verkrijgen van toestemming van werknemers of een beroep op een legitiem belang. Ze moeten er ook voor zorgen dat de gegevens op een eerlijke en transparante manier worden verzameld en dat werknemers worden geïnformeerd over hoe de gegevens zullen worden gebruikt.

Het is ook belangrijk om ervoor te zorgen dat de gegevens worden gebruikt op een manier die geen beschermde groepen discrimineert en dat er passende maatregelen zijn getroffen om ongeoorloofde toegang tot of het delen van de gegevens te voorkomen.

Naast naleving van wet- en regelgeving moeten werkgevers ook rekening houden met de ethische implicaties van het gebruik van responsgegevens van werknemersenquêtes voor data science-doeleinden. Werkgevers moeten transparant zijn over hun intenties en de gebruikte methoden. Werkgevers moeten er ook voor zorgen dat de gegevens worden gebruikt op een manier die de privacy en het welzijn van werknemers respecteert.