Как аналитика и прогнозирование помогают экономить миллионы на снижении текучести кадров

На опубликован кейс о внедрении прогностической HR-аналитики для сокращения текучести кадров. Методика основана на 20 факторах, позволяющих предсказать срок работы кандидата ещё до найма. Она была апробирована на практике в компании с численностью более 200 сотрудников и дала ощутимый эффект.

Результаты за два квартала 2025 года:

  • снижение ранней текучести персонала на 21%;
  • экономия 1,95 млн руб. на подборе и адаптации;
  • сокращение времени выхода сотрудников на плановые показатели эффективности на 24%.

Методология опирается на исследование крупных работодателей (Gate Gourmet, JP Morgan Chase) и была адаптирована под реалии. Стоимость преждевременного увольнения оценивается в 162–220 тыс. руб. на одного сотрудника, что может достигать до 4% годовой выручки компании. Автор отмечает, что системный подход к удержанию кадров становится стратегическим конкурентным преимуществом: снижает расходы, повышает предсказуемость HR-процессов и обеспечивает финансовую стабильность.

Ключевые элементы методики включают чек-лист факторов риска, адаптированный под специфику компании, обучение рекрутеров и менеджеров, а также систему мотивации, ориентированную на успешное прохождение испытательного срока. Для повышения точности прогнозов планируется использовать накопление больших массивов данных и автоматизацию анализа.

Ключевые инсайты из новости (по версии ChatGPT)
  • Прогностическая модель удержания сотрудников: Исследования на больших массивах данных (Gate Gourmet, JP Morgan Chase) подтвердили, что по 20 ключевым факторам можно прогнозировать срок работы кандидата ещё до найма. Практическое внедрение этой методики в IT-компаниях позволяет снизить раннюю текучесть на ~21% и сэкономить миллионы рублей на подборе и адаптации персонала.
    [Процессы HR-аналитики]
Для получения полного доступа оформите подписку PubMag PRO.
Зарегистрированные пользователи видят только два тезиса.
Зарегистрироваться
Инсайты автоматически генерируются с помощью искусственного интеллекта на основе текста статьи.
← Назад в лентуЧитать оригинал →
✈️ Подписывайтесь на мой Telegram-канал — там еще больше интересного про AdTech, MarTech, AI и многое другое!