離職防止

モチベーション・アンケートをもとに社員を「充実成長」「疲弊危険」「業務不適合」「物足りない」の4パターンに分類。時系列でモチベーションの推移により社員の状態を把握することができます。

また、蓄積した離職者のデータからヒートマップを表示し、離職傾向にある社員を早期に発見し、
より精度の高い離職防止へのアクションを実現できます。

人事異動前後のモチベーションを変化を比較し、離職の危険度が上がっている社員をランキング形式で表示し、社員の変化に離職の兆候をいち早く検知します。

• 異動後の部署になじめず上司に相談しにくいと言っている
• モチベーション調査の結果が下がってきている
• 残業の時間が増えてきている
• 適性検査結果で定着する社員の結果に偏りがある
• 日報の提出がまばらになってきた…等

テキストマイニング×AIで、過去離職した社員の自己申告書などのテキストデータを分析、
離職した社員が多く発言傾向にある「離職ワード」を集計・ランキングに表示することができます。
また、現職の社員で同様の発言をしている社員を抽出。モチベーションデータや出勤データと掛け合わせ離職予兆をスコア化し、離職の防止につなげます。

部門ごとにモチベーションのKPIを定め、予期せぬ変化をモニタリングすることができます。
社員や組織における離職予兆を経営ダッシュボードとしてアウトプットすることでタイムリーかつ手遅れにならない経営意思決定を実現できます。

・モチベーションを可視化し、継続して管理することが可能です。これまでの月次・半期の面談では把握できなかった メンバのリアルタイムなモチベーションを見える化します。
・モチベーションの入力状況やスコアの変化、日数が閾値を超えた場合に、上司のみにメールを送るなどの通知メールが可能です。
・知らない間にモチベーションが低下している社員や、 やる気を持て余している社員を早期に発見しやすくなります。
・通知メール設定は下記などの条件例がございます。
業務の難易度上昇、楽しさ下降、残業予測、早期退職予兆、必要業務不足
スキル不足、研修未受講、滞留超過、異動希望者