Текучесть все считают одинаково, методики везде разные

Когда я устраивалась на текущую работу, руководитель спросил, как считается показатель текучести в компании, в которой я тогда работала. Формула проста - количество уволенных разделить на среднесписочную численность сотрудников.

Уже придя на новое место я столкнулась с тонкостями расчета именно этого показателя.

Текучесть показывает, с какой частотой происходит отток сотрудников. Это важно отслеживать нарастающим итогом и также в сравнении с аналогичным периодом прошлого года.

Высокая текучесть - это рост затрат на укомплектацию команды, снижение производительности и мотивации.

Низкая текучесть - это отсутствие свежих идей, медленное развитие бизнеса.

В моей работе весомо контролировать добровольную текучесть. Это когда, сотрудник уходит по собственному желанию.

Поэтому важно правильно считывать получившиеся значения и факторы, влияющие на показатель.

Главное понимать, что конкретно мы хотим получить, на какой вопрос ответить этим показателем.

Мы можем взять всех уволенных. А можем выделить только основных сотрудников или убрать тех, кто в декрете из расчета. Будем ли мы считать за отток человека, который уволился и вернулся в компанию через 1-2 месяца? А если перевелся в другое подразделение ? А бывают ведь и технические увольнения, которые выполняются формально.

Эти вопросы нужно проговорить с владельцами процессов, обсудить и на конкретных цифрах показать разные методы расчета. После всех аргументов зафиксировать методику расчета.

Из опыта могу сказать, что саму методику мы меняли и утверждали несколько раз. Затем разрабатывали и переделывали модель расчета текучести, чтобы не упустить все нужные критерии отбора. Затем выверяли с владельцами данных, апрувили значения и только потом поставили на поток, собрали дашборды и сделали автоматические рассылки аналитики. Заняло примерно полгода, были и расхождения и споры, без этого никуда. Но, как говорится, в споре рождается истина.