离职率太高怎么分析？看BI工具如何有效降低员工离职率

近年来，随着全球经济形势的动荡和人才市场竞争的加剧，离职率已成为企业管理和人力资源领域备受瞩目的焦点议题。离职率的高低不仅直接影响着企业的运营和稳定，同时也反映了员工对工作环境、职业发展和福利待遇的认可程度。

因此，企业不可忽视对离职率进行深入分析的重要性。只有充分了解离职率的变化趋势，以及背后的原因和对企业带来的影响，才能制定出切实有效的人才留存策略，提高员工满意度。

本文旨在展示如何利用BI工具进行离职率分析，并结合分析结果为企业提供一些实用建议，期望为各位提供有益的参考和启示。

一、离职率的定义及价值

1.离职率的定义及计算方法

离职率是指企业内员工的离职比例，通常以百分比表示。有两种常见的计算方法：

简单计算法：

离职率 = （离职员工数 / 企业总员工数）× 100%

这种方法适用于对整体离职情况进行简单评估，但并未考虑到入职员工数量以及员工流动的详细情况。

综合计算法：

离职率 = （离职员工数 / （企业总员工数 + 入职员工数 - 辞退员工数））× 100%

这种方法更为全面，考虑了员工流动的方方面面，包括新员工的入职以及因辞退而离职的员工。通过细致考虑这些因素，综合计算法能够提供更准确和全面的离职率数据，有助于企业更有效地制定人力资源管理策略。

2.离职率分析的重要性

离职率分析对企业具有重要性，主要体现在以下几个方面：

人力资源战略制定：

准确计算离职率有助于企业深入了解员工的流动情况，从而有针对性地制定人力资源战略。透过分析离职原因和离职率趋势，企业能够有 ge改善工作环境、提供更优厚的福利待遇和培训机会，以吸引并保留优秀的人才。

员工满意度管理：

离职率是员工对组织忠诚度和满意度的重要指标之一。较高的离职率可能意味着员工对工作环境、薪资福利或职业发展机会不满意。通过及时了解和解决员工的问题和需求，企业可以提高员工满意度，加强员工的归属感和忠诚度。

人才管控与绩效评估：

离职率也是人才管控和绩效评估的关键依据。较高的离职率可能提示管理层存在问题，需要对领导力、培训和激励机制等方面进行调整和改进。同时，离职率的变化还能帮助企业评估人力资源管理的有效性和改进效果。综合分析这些信息，企业可以更精准地进行人才管理，提高整体绩效水平。

二、如何实际运用离职率分析？

下面我们将结合FineBI>> https://s.fanruan.com/srfxj >>制作的实际离职率分析案例来为大家讲解，如何通过离职率分析去优化公司运营及管理：

1.业务背景

XYZ公司专注于医药制造和销售，拥有1470名员工，主要分布在研发、销售和人力资源等部门。根据数据，去年公司的员工离职率约为16%。管理层认为，这样的员工流失程度对公司造成不利影响，一方面导致项目推迟，对公司收入产生负面影响，同时也削弱了与合作伙伴和客户的信任关系；另一方面，公司需要投入大量人力资源来处理离职、招聘新员工和进行培训，同时还可能面临新员工无法胜任工作的问题。

为了解决这一挑战，XYZ公司的人力资源主管希望能够对员工离职现状、相关问题以及潜在解决措施进行全面的分析和呈现。通过这一过程，帮助XYZ公司有效减少员工离职率，提升组织的稳定性和绩效。

2.分析方向拆解

本报告将主要关注以下两个问题：

XYZ公司离职率居高不下的原因有哪些？
建议XYZ公司采取什么样的举措？

分析思路：

1) 现状分析（5W2H框架）:

Who (谁)：分析高离职率员工的身份，是否集中在某个部门或层级。
What (什么)：确定离职员工的关键特征，包括职位、工作年限等。
When (何时)：分析员工离职的时间分布，是否有明显的季节性或周期性。
Where (何地)：观察员工离职的地理分布，是否存在某些地区的流失更为集中。
Why (为什么)：探究员工离职的原因，包括工作环境、薪资福利、职业发展等方面。
How (如何)：分析员工离职的方式，是突然辞职还是提前通知辞职。
How Much (多少)：计算具体的离职率，了解整体离职情况。

2) 根因分析:

定性分析：基于相关性分析，找到离职的核心要素，可能包括工作满意度、管理层支持度等。
定量分析：在定性的基础上，通过具体数据分析各要素的影响程度，确定关键因素。

3) 提出建议:

基于人货场的思路：从人（员工满意度）、货（薪资福利、职业发展）和场（工作环境）三个方面提出综合性建议。
决策树预测：利用决策树模型预测员工离职的倾向性，帮助公司提前识别潜在离职风险，采取有针对性的预防措施。

通过全面的现状分析和根因分析，结合基于人货场的建议和决策树预测，希望能为XYZ公司提供有效的解决方案，减少员工离职率，提高组织稳定性。

示例中提到的数据分析模板分享给大家——
https://s.fanruan.com/7lh3w

零基础快速上手，还能根据需求进行个性化修改哦 

4.数据处理

1）将字段名称修改为中文

2）对包含数值代号的字段进行转义

含学历、职位级别、工作满意度、工作关系满意度、工作环境满意度、工作生活平衡度、工作参与度、绩效评价。

3） 对英文的相关字段进行转义

4）离职相关因素分析

对于离职相关因素的分析，通常采用皮尔逊Pearson相关性分析和斯皮尔曼Spearman相关性分析。Pearson相关性分析要求数据集为连续型变量且符合正态分布，而Spearman相关系数则不对数据类型和分布有特殊要求。在本案例中，考虑到存在二分类、有序分类和无序分类等非连续型变量，因此选择采用Spearman相关性分析。随后，将相关系数的结果导入FineBI进行进一步的分析和可视化。

三、离职率高的原因分析及解决方法

1） 哪类员工离职率高

经过对多个维度的分析，我们成功勾勒出了离职员工的特征轮廓：

离职员工的来源主要集中在研发和销售部门，占总离职人数的95%（237人）。其中，离职员工主要分布在基层岗位，具体职务包括实验室技术员、销售经理、研究员、销售代表，占总离职人数的84%。

在各部门的离职率方面，总体离职率为16%。销售部门和人力资源部门的离职率明显高于平均水平，分别为21%和19%，而研发部门的离职率相对较低，为14%。

观察不同司龄区间的离职率，发现司龄在3年以内的员工离职率最高，达到30%。随着司龄逐渐增加，离职率呈现下降趋势。

关于职位级别，助理级别的离职率最高，为26%，其次是中级级别，离职率为15%。

对于出差频率，经常出差的员工离职率最高，达到25%。

在年龄区间方面，18-23岁的员工离职率最高，其中男性离职率为41%，女性离职率为56%。对于男性而言，未婚者的离职率普遍较高。

在工作年数（所有工作经历）区间方面，总工作年数3年以内的员工离职率最高，为44%，随工作年数增加，离职率基本呈下降趋势。

按照与现任主管共事年数区间划分，共事在1年内的离职率最高，为32%，而随着共事年数的增多，离职率呈下降趋势。

总体而言，离职员工的工作满意度和工作环境满意度相较于未离职员工较低，而其他指标的差异则不太显著。

2）为什么员工离职率高

基于和离职相关性最高的top5因素为：加班、月收入、总工作年数、司龄、职级，而月收入和总工作年数、司龄、职级的相关性非常高，因此主要围绕加班和月收入为主线展开分析

加班导致工作压力大，进而离职：

五个基层岗位人群（销售代表、实验室技术员、人力资源岗位、销售经理、研究员）的加班率为24%-33%，此部分加班人群的离职率显著高于非加班人群的离职率，但加班人群和非加班人群的收入几乎无差异。以销售代表为例，加班人群的流失率为67%，非加班人群的流失率为29%，加班人群的平均月收入约为2500+，非加班人群的平均月收入约为2600+。

月收入较公司平均水平差距大，虽有加薪，但仍无法挽留住基层员工：

四个基层岗位人群（销售代表、研究员、实验室技术员、HR）占公司总员工的49%，但平均月收入为2626-4623，仍远低于公司平均水平的6503，此四个岗位的离职率较高。以销售代表为例，平均月收入为2626，但离职率为40%。

月收入与项目投入、绩效未挂钩，无法激发积极性，向上通道窄：

月收入与项目参与度、绩效评级的相关性很低，说明对项目付出多、绩效优异的员工拿到更高薪酬的可能性低。而月收入与总工作年数、司龄存在显著的关系，年轻员工的薪酬待遇普遍比老员工低。以上两个因素导致年轻员工的向上通道窄，无法激发工作积极性，进而导致离职。

3.如何降低离职率

通过对离职人群画像和离职原因的分析，我们可以想象以下场景：Alex是一位21岁的未婚男性，他刚刚满1年的时间加入了XYZ公司，担任销售代表的职务。在去年的销售项目中，Alex在重点新药的销售中频繁前往医院客户所在城市，加班加点，最终在年底取得了显著的成绩。他的主管对Alex的年度项目参与度和绩效等级都给予了不错的评价。

尽管今年Alex的月收入有所提升，但相对于XYZ公司整体收入水平和外部公司相比，仍然存在较大差距。Alex对去年项目的付出没有得到应有的回报感到失望，同时他发现和自己类似年龄和司龄的员工的收入水平非常低。这种发现让他减少了对工作的积极性，并对未来的职业发展感到担忧。因此，他向主管提出了离职申请，寻求新的机会和更有竞争力的薪资待遇。

针对这一情况，我们对XYZ公司提出以下四条建议：

1）工作环境改善：