Метрики для прогноза скользящих сотрудников

🧲 HR-предсказание будущего: на каких метриках строится модель риска увольнения?

Каждая компания теряет деньги, если не умеет прогнозировать отток — а значит, ценные сотрудники уходят неожиданно.

Чем питается современный ИИ для HR? 🔥 Вот яркие примеры метрик, которые реально работают: 🔎 Поведенческие паттерны — внезапные длительные отпуска, рост числа отгулов, проскакивающие выходные за свой счет. — посещение сайтов с вакансиями (да, это считается). 💡 Профессиональные факторы — стаж работы и динамика повышения квалификации — сравнение зарплаты сотрудника со средней по рынку и внутри компании. — смена руководителя, переход между отделами, частота обращений в HR 🤖 Эмоциональный индекс — данные из опросов, падение вовлечённости, изменение активности в корпоративных чатиках — частота конфликтов, жалоб, негативных отзывов в корпоративной среде 📈 Модельный индекс риска — специальные агрегированные показатели (Retention Risk Index), которые комбинируют десятки факторов и сразу отдают HR‑отделу цветовую зону: «зелёный» — всё ок, «жёлтый» — пора смотреть, «красный» — действуйте сейчас! 🧠 Метрики оценки самой модели — ROC AUC, Precision, Recall, F-score — эти цифры говорят, насколько точно алгоритм ловит “скользящих” сотрудников, чтобы работать не “наугад”, а инструментально. 👣 Фишка практики: Компании, использующие ввод необычных факторов — активности в чатиках, изменения аватарки, нестандартные транзакции и даже музыку в кабинете — отмечают, что рост точности прогноза превышает 80% при гибкой настройке собственного набора метрик.

Оценили себя? Модель, построенная на десятке показателей — это старт.

Модель, построенная на сотне и гибко обновляющаяся — это будущее.

Вопрос только: хотите играть по-крупному или ждать, пока уходит последний профи?

#HR #ИИ #Текучесть #Метрики #ПредиктивныйHR #КалининPRO #PROпроизводительность