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¿Puede el análisis predictivo ayudar a la retención de empleados?

  • Predictive Analytics

Citrix portatil empleado

La competencia por los trabajadores técnicos calificados es feroz, por lo que quizá haya que predecir cuándo un empleado está considerando renunciar y cómo puede conseguir la retención.

Los puestos tecnológicos tienen tanta demanda que muchos trabajos abiertos permanecen sin cubrir durante semanas, incluso meses. Los empleadores pueden ofrecer salarios competitivos, grandes beneficios y trabajar para garantizar una buena cultura empresarial, pero es mucho más difícil saber cómo se siente alguien, y mucho menos predecir cuáles podrían ser sus acciones futuras.

La mayoría de las soluciones identifican problemas sistemáticos que impulsan el desgaste, pero lo interesante es dar con una solución que combine datos internos y externos para proporcionar información procesable para retener a los empleados individuales.

Así, el algoritmo evalúa cientos de comportamientos como el uso del correo electrónico y el teléfono, los hábitos de viaje, los tiempos de viaje y el tiempo libre pagado (PTO), mientras considera el desempleo y la oportunidad en el área circundante, para proporcionar puntajes de retención de las personas. A medida que ese puntaje fluctúa, un empleador puede tomar las medidas apropiadas para contrarrestar la probabilidad de que un individuo renuncie. Por ejemplo, el empleador puede promover la flexibilidad en el lugar de trabajo, ajustar las cargas de trabajo para evitar el agotamiento o incluso ofrecer beneficios.

Tener software predictivo es esencial en la industria tecnológica porque los empleados dentro de la industria de la tecnología tienden a ser más fluidos. Esta solución brinda a las organizaciones la capacidad de detectar el cambio de opinión de un empleado desde el principio y les permite actuar rápidamente para resolver el problema tanto a nivel individual como empresarial.

Se pueden tener en cuenta 1.500 señales útiles para identificar a los empleados pero, en especial, hay cinco análisis particulares:

Identificar el desgaste y su razón antes de que ocurra.

Identificar el agotamiento a medida que ocurre.

Identificar la desconexión mientras está sucediendo.

En una cohorte o clase entrante, averiguar quiénes son las estrellas de rock, para que una organización pueda acelerar su aprendizaje y nutrirlos.

Descubrir y comprender por qué los perennes de mejor desempeño superan a los demás en una cohorte, para que una organización pueda entrenar mejor al grupo más amplio.

Descubre la innovación

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