Недавно клиент - сеть супер - и гипермаркетов - прислал файл для анализа текучести персонала магазинов.
Выкладываю файл ссылкой в формате excel Управление текучестью персонала в ритейле. Переменные / вопросы в файле следующие:
Выкладываю файл ссылкой в формате excel Управление текучестью персонала в ритейле. Переменные / вопросы в файле следующие:
- № магазина
- Кол-во сотрудников
- Кол-во обученных
- Среднее по текучести за год
- % обученности
- % неудовлетворенных объемом пройденного обучения
- % неудовлетворенных объемом работы
- % не удовлетворенных санитарно-гигиеническими условиями
- % неудовлетворенных отношениями с непосредственным руководителем
- % неудовлетворенных возможностью обращаться с вопросами к директору магзаина
- % неудовлетворенных распределением обязанностей в отделе
- % недовольных уровнем заработной платы
- Можно ли на основе этих данных предсказывать уровень текучести персонала магазинов?
- Если да, то какой инструмент используете для прогноза?
- Если нет, то:
- прогноз принципиально невозможен?
- какая дополнительная информация нужна для прогноза?
- Или как бы вы усовершенствовали информацию / сбор информации о текучести?
Не претендую на решение, просто комментарий: данные исследования об уровне заработных плат и др. условий труда конкурентов или просто схожих торговых сетей повысили бы валидность предсказания. Уходят не только потому, что ТУТ плохо, но и потому, что ТАМ лучше :)
ОтветитьУдалитьУниверсальную формулу по имеющимся данным придумать сложно. Можно использовать наиболее простой подход, определяя магазины с самой высокой (41 % в среднем) и 10 – с самой низкой текучестью кадров (6 % в среднем). Я брал по 8 магазинов с той и с другой стороны. В результате выявились следующие закономерности:
ОтветитьУдалить– текучесть персонала выше в магазинах с меньшим количеством персонала (32 сотрудника (6%) против 16 сотрудников (41 %)в среднем );
– текучесть персонала выше в магазинах с меньшим процентом обученности персонала (46 % (6%) против 33 % (41 %)). Данный пункт, то есть «% обученности» вызывает следующий вопрос: это обученные за год или обученные из числа имеющегося персонала на данный момент. Если второе, то представленный анализ текучести по этому параметру будет неверным.
– текучесть персонала выше в тех магазинах, где персонал больше не удовлетворён отношениями с непосредственным руководителем (0,3 % (6%) против 9 % (41 %));
– текучесть персонала выше в тех магазинах, где сотрудники не могут обращаться с вопросами к директору магазина (2 % (6%) против 11 % (41 %)).
Удовлетворённость объёмом обучения, работы, санитарно-гигиеническими условиями труда практически равна в обеих группах и, следовательно, не влияет на текучесть персонала.
Процент же недовольных заработной платой (45 % (6%) против 31 % (41 %)) и распределением обязанностей (28 % (6%) против 19 % (41 %)) наоборот, на порядок выше в тех магазинах, где текучесть персонала низка. Возможно, этому способствует какой-то другой фактор.
Далее необходимо проверить наши закономерности-гипотезы. Сделаем сортировку данных в таблице по удовлетворённости отношениями с непосредственным руководителем. Так как здесь 35 магазинов имеют значение «0», то будем анализировать всю таблицу целиком (и далее тоже будем анализировать все магазины. Мы делили таблицу по удовлетворённости отношениями с руководителем несколькими способами: на три подтаблицы (первая – все нули, вторая – от 0,1 до 14, третья – выше 14), на две подтаблицы (первая – от 0 до 20, вторая – свыше 20), на две подтаблицы (первая – все нули, вторая – от 0,1 и выше). В итоге везде прослеживается увеличение текучести персонала, с возрастанием неудовлетворённости отношений с руководителем, хотя и не так явно, как хотелось бы. Интересно другое. Там, где отношения с руководителем лучше, меньше процент недовольных уровнем заработной платы и распределением обязанностей в отделе.
Вариант ответа про торговые точки, в которых сотрудники не могут обращаться с вопросами к директору магазина имеет прямую корреляцию с неудовлетворённостью отношениями с руководителями. Поэтому этот вопрос можно при опросе смело опустить. Было бы интересным иметь вариант ответа «отношения в коллективе с коллегами».
При анализе текучести персонала в зависимости от численности персонала (хотя понятно, что это не поиск причины) была выявлена закономерность, что в магазинах с меньшим количеством персонала больше недовольных объёмами работ. Да и вообще по всем пунктам персонал более удовлетворён работой при большом количестве персонала (от 66 человек). Я так понимаю, это и есть гипермаркеты. Было бы здорово, если бы был и такой пункт в таблице: гипермаркет или супермаркет.
Обучение так же способствует уменьшению текучести персонала. На 7 % уменьшается текучесть персонала, если в магазинах обучено свыше 50 % персонала.
Можно сделать вывод, что на текучесть персонала прямо влияет обучение и отношения с руководителем, но от магазина к магазину результаты слишком уж разные. Я предположил, что может быть один фактор перекрывает какой-нибудь другой. Например, при высокой текучести и высоком проценте обученных, может быть плохие отношения с руководителем. Но и это всё даёт неоднозначные результаты. Хотелось бы посмотреть анкеты, по которым получены данные. Может быть, в них что-то не так.
Михаил, спасибо! супер!
Удалитьу меня много комментариев, но первый: а почему вы не попробовали корреляцию измерять?
Какую конкретно корреляцию?
Удалитьвы брали лучшие и худшие филиалы, верно?
ОтветитьУдалитьи получили
"....– текучесть персонала выше в магазинах с меньшим процентом обученности персонала (46 % (6%) против 33 % (41 %)). Данный пункт, то есть «% обученности» вызывает следующий вопрос: это обученные за год или обученные из числа имеющегося персонала на данный момент. Если второе, то представленный анализ текучести по этому параметру будет неверным...."
К тому же самому выводу можно было бы прийти, если воспользоваться в excel формулой КОРРЕЛ - в данном случае это коэффициент корреляции спирмена
Вначале выбирал лучшие и худшие, потом делил все магазины на несколько групп... коэффициенты ещё надо знать, прежде чем их использовать)) сейчас посмотрю, что это за Спирмен...
ОтветитьУдалитьВас на семинар свой можно пригласить?
Удалитьгде я рассказываю про спирмена и еще кучу других коэффициентов
Уже думал. Вот как только свободное время и лишние средства пересекутся, так сразу запишусь). Вообще, очень интересно. Могу помочь организовать ваш семинар-тренинг в своём городе (Пенза).
УдалитьМихаил, спасибо за помощь, но как показывает практика, HR с большей любовью записываются на семинары по ораторскому искусству или искусству презентации, или по коммуникативным навыкам)
УдалитьСеминары по аналитике собираются не так просто в небольших городах.
Поэтому не уверен, что даже стоит пробовать
66 магазинов с общей численностью персонала 1795 чел. Средняя текучесть по сети - 21%.
ОтветитьУдалитьИнструмент анализа использую: сравнительную характеристику (анализ 1/5 высоких значений по текучести и 1/5 низких):
1. Текучесть меньше в магазинах, где кол-во обученных больше: 26% против 38%;
2. Текучесть выше в магазинах, где присутствует неудовлетворенность отношением с непосредственным руководителем 9,1% против 1,1%;
3. Сюда же, текучесть увеличивается в связи с отсутствием возможности обращаться с вопросами к директору магазина 11,2 против 2,8%;
4. На текучесть персонала (в отсутствии других факторов) прямо не влияет уровень заработной платы! Если вычленить установленную закономерность % неудовл. з/п и невозможность поговорить об этом с руководителем (из 1/5 (13) магазинов с низкими значениями - это 3 магазина), то соотношение составляет 36% к 36%.
Болевые точки продавцов в рознице ещё:
ОтветитьУдалить1. адаптированность в коллективе (довольство коллективом)
2. соблюдение принципа социальной справедливости (разные вариации)
3. удовлетворенность графиком работы и его соблюдением
4. з/п - уже указано вроде
Илья, я этот пост написал не для того, чтобы мнения собрать.
УдалитьЗдесь надо считать, уметь считать.
Это я думаю, ответ на предпоследний вопрос,о том, какая дополнительная информация нужна. 6 и 10 пункт можно легко заменить, на то, что Илья указал. И кстати, вы переводили работу компании Evolv вроде. Там было сказано, что шаговая доступность снижает текучесть на 58%. Вот этот показатель было бы интересно исследовать здесь.
Удалить