"Приходят в компанию, уходят от руководителя"
Я решил сделать картинку отношений с руководителем. Знаете ли вы сервис eHarmony? читай Дождались варягов: революция в рекрутинге от eHarmony. Вот лавры этого сервиса не дают мне покоя. Логика сервиса простая: eHarmony берут в качестве управляемой переменной срок совместной жизни (для сервиса знакомств - срок жизни семьи, а на карьерном портале - совместный срок жизни работодателя и работника).
У меня нет таких ресурсов, у меня есть только опрос ключевые факторы текучести персонала (что еще нужно, чтобы убедить вас поучаствовать в этом опросе? пройдите по ссылке и примите участие). Для данного поста я беру в качестве управляемой переменной срок совместной жизни подчиненного и руководителя, т.е. не просто стаж работника в компании, а именно стаж совместной работы подчиненного и руководителя. Беру только те случаи, когда подчиненный сам уходит от руководителя. И посмотрел, какие факторы влияют на срок совместной работы руководителя и подчиненного. Для аналитиков сообщу, что использовал случайный лес для дожития.
Картинка весов факторов
Вес факторов
Я решил сделать картинку отношений с руководителем. Знаете ли вы сервис eHarmony? читай Дождались варягов: революция в рекрутинге от eHarmony. Вот лавры этого сервиса не дают мне покоя. Логика сервиса простая: eHarmony берут в качестве управляемой переменной срок совместной жизни (для сервиса знакомств - срок жизни семьи, а на карьерном портале - совместный срок жизни работодателя и работника).
У меня нет таких ресурсов, у меня есть только опрос ключевые факторы текучести персонала (что еще нужно, чтобы убедить вас поучаствовать в этом опросе? пройдите по ссылке и примите участие). Для данного поста я беру в качестве управляемой переменной срок совместной жизни подчиненного и руководителя, т.е. не просто стаж работника в компании, а именно стаж совместной работы подчиненного и руководителя. Беру только те случаи, когда подчиненный сам уходит от руководителя. И посмотрел, какие факторы влияют на срок совместной работы руководителя и подчиненного. Для аналитиков сообщу, что использовал случайный лес для дожития.
Картинка весов факторов
Importance
|
Relative
Imp
|
|
recognition
(Благодарил ли Вас Ваш руководитель за достижения)
|
0.0143
|
1
|
develop
(Проявлял ли Ваш руководитель заботу о Вашем развитии)
|
0.0133
|
0.9345
|
ini
(Выходили (выходите) ли Вы со своими инициативами на руководителя)
|
0.0064
|
0.4512
|
position
(Ваша позиция - имеется в ввиду HR, IT, продажник и т.п.)
|
0.006
|
0.4217
|
feedback
(Как часто Ваш руководитель давал Вам обратную связь)
|
0.0043
|
0.3025
|
firstZP
(Отличались ли договорённости по зарплате на собеседовании при приеме на
работу и при первой выплате)
|
0.0039
|
0.2705
|
premia
(частота выплат премий)
|
0.0034
|
0.2386
|
zaderzki
(задерживались ли Вы на работе)
|
0.0034
|
0.2349
|
zaderzkiR
(задерживался ли Ваш руководитель)
|
0.0029
|
0.2014
|
workplace
(каким было рабочее пространство)
|
0.0027
|
0.1862
|
way (как
вы добирались от дома до работы)
|
0.0019
|
0.1326
|
region
(регион)
|
0.0018
|
0.1253
|
level
(уровень позиции)
|
0.0017
|
0.1176
|
foreing
(западная/российская компания)
|
0.0014
|
0.0961
|
sizetown
(масштаб населенного пункта)
|
0.0012
|
0.0856
|
grafik
(график работы)
|
0.0011
|
0.0754
|
sizecompany
(размер компании)
|
0.001
|
0.0708
|
crit
(Критиковал ли Вас руководитель в
присутствии других)
|
0.0008
|
0.0585
|
talk
(интенсивность взаимодействия в коллективе)
|
0.0008
|
0.0551
|
bossgender
(пол босса)
|
0.0002
|
0.0125
|
sm (были
ли доступ в соц сети с рабчоих компов)
|
0
|
0.002
|
whiteZP
(зарплата была белой или серой)
|
-0.0002
|
-0.0116
|
trafic
(как вы нашли работу)
|
-0.0004
|
-0.0288
|
gender
(пол респондента)
|
-0.0008
|
-0.0553
|
match
(сочетание пола руководителя и подчиненного)
|
-0.0018
|
-0.1265
|
- В первой колонке - название фактора и его расшифровка (вопрос исследования);
- вторая колонка - абсолютный вес;
- третья - нормированный (самый важный фактор имеет вес 1).
Обращаю внимание на несколько тонких моментов:
- некоторые факторы имеют небольшой вес, поскольку сильно коррелируют с факторами, имеющими бОльший вес, поэтому машинка их опустила вниз, при другом наборе факторов картинка может поменяться;
- в расчет реально надо брать не все факторы выше нуля, также как в данном кейсе Прогностичная ценность (важность) шкал теста CPI в отборе эффективных работников мы берем максимум пять факторов, так и в нашем случае я бы остановился в лучшем случае на рабочем пространстве;
- мы говорим здесь об "общей картине по больнице", с учетом "мусора", я взял в обсчет менее 1 000 ответов респондентов, что очень мало для такого масштабного исследования (поучаствуйте в опросе>>);
- объясненная дисперсия - примерно 60 %, нам есть еще куда копать;
- главное: мы говорим про пост фактум оценку подчиненным руководителя, поэтому нам данную информацию будет сложно использовать в прогнозе, как eHarmony
Комментариев нет:
Отправить комментарий