如何做企业员工离职分析？|司龄|平均薪酬|流失率|离职分析|离职率

员工离职率是指在一定时期内，离开企业的员工人数占企业平均员工人数的比例。但员工离职率分析不是数据相除、得到一个指标那么简单，而是结合公司的实际情况，选用一些关键指标来组合说明。例如：

部门离职率：了解哪些部门的离职情况更为严重；
职级离职率：识别哪些职级的员工更容易离职；
工龄离职率：分析不同工作年限的员工离职情况；
绩效离职率：关注高绩效员工的流失情况。

员工离职分析报告怎么做？本文九数云BI从分析思路着手，为大家带来一份0-1的制作流程攻略！

一、分析思路

整个离职分析过程可以从确定问题、选定指标、确定蓝图、制作报表和使用报表5个方面着手。

二、分析过程

1）确定问题

确定问题和使用场景，是收集数据和选择指标的基础：

公司高层主管：查看全公司的人才流失情况，查看一些核心部门的人才流失情况。
各部门主管：分析本部门的人才流失情况，并对症下药，维持一个良好的员工环境。
HR 部门：观察每个部门的离职流动情况，保证公司的人才供需平衡。

举个例子，管理者可以围绕企业需求进行发散思考：

是想了解公司的总体离职情况，并横向和行业内的其他公司对比，了解公司的薪酬福利是否缺乏竞争力？管理者是否能力不足？
还是想了解新员工的流失率，从而判断公司的招聘是否合理、新人培训带教资源是否合理？
亦或是监控短期离职率变化，看下新的组织架构调整是否带来离职率激增？

2）选定指标与确定蓝图

笼统的离职率无法确切地定位问题，因此需要将离职率细化，拆分来看，例如：

总体离职率

公司的员工流失情况是否正常？和行业内其他公司相比如何？

部门离职率：

部门离职率对比：公司各部门的员工流失情况是怎样的？是某个部门流失不正常，还是所有的都不正常？

关键部门离职率：公司关键部门的员工流失情况是什么样的？

部门离职健康度：将几个关键指标做成一个汇总指标（离职健康度），部门之间也可以通过此指标进行比较。

离职健康度

用员工离职率、新员工离职率、高绩效员工离职率、高工龄员工离职率、高职级员工离职率5个指标加权，反映离职健康情况

如：离职健康度=（1-总离职率*0.2+新员工离职率*0.2+高绩效员工离职率*0.2+高职级员工离职率*0.2+高司龄员工离职率*0.2）*100

实际应用可以根据公司关注点不同调整各项权重

员工离职率特征分析

分析流失员工的主要特征是什么，新入职的员工？高绩效员工？

高绩效员工离职率

如果绩效最好、职级较高、资历较深的员工离开了，一定是管理有问题或者是业务方向出现了偏差

高工龄员工离职率

高职级员工离职率

新员工流失率

如果新员工来了三个月或者半年之内就离职了，说明落地的土壤有问题，没有给到好的资源去支持他，让他很好的融入公司环境，这也反映出团队管理问题是有问题的。

当然也可以从另一个角度去进行分析：

不同性别员工离职比

分析不同性别员工的离职情况

不同司龄段员工离职比

将司龄段划分为0.5年内、0.5-1年、1-3年、3-5年、5年及以上，分析不同司龄段员工的离职情况

不同年龄段员工离职比

将年龄段划分为20岁及以下、20-25岁、25-30岁、30-40岁、40-60岁，分析不同年龄段员工的离职情况

离职人员绩效分布

将绩效划分为A、B、C、其他，分析离职人员各绩效所占比例

离职人员职级分布

将职级划分为p1-p2、p3-p4、p5-p6等，分析离职人员各职级所占比例

离职原因分析：

员工离职并非偶然，而是多种因素共同作用的结果。例如：

薪酬福利缺乏竞争力：企业的薪酬水平低于市场平均水平，或者福利待遇不够吸引人，员工很容易被其他公司挖走
职业发展空间受限：如果企业无法提供足够的职业发展机会，例如晋升机会、培训机会、或者挑战性的工作任务，员工可能会感到职业发展受阻，从而选择离职
工作压力过大：长时间的工作、频繁的加班、以及过高的工作要求
管理者能力不足：缺乏沟通技巧、决策能力、或者领导力，很容易导致团队内部矛盾、效率低下
企业文化与价值观不符等。

3）数据收集

要进行有效的离职率分析，需要收集以下数据：

员工基本信息：包括年龄、性别、学历、入职时间、岗位、部门等。
离职信息：包括离职时间、离职原因（主动离职或被动离职）、离职类型（辞职、解雇、退休等）。
绩效评估数据：包括绩效等级、评估结果、晋升情况、职级等。
薪酬福利数据：包括工资、奖金、福利、股权激励等。
员工满意度调查数据：员工对工作环境、管理、发展机会、薪酬福利等方面的满意度评分。
员工访谈记录：与离职员工进行的离职面谈记录，了解他们离职的真实原因。

收集员工数据的渠道包括：

人力资源管理系统 (HRMS)：包含员工的基本信息、薪酬福利、绩效评估、培训记录、离职记录等
excel表格：包括离职面谈、员工满意度调查、员工反馈建议等

4）数据分析

常用的数据分析方法包括：

关键细分指标分析：对如上的细分指标计算、并监控主要指标的健康度

对比分析：通过对比不同部门、岗位、职级等维度的流失率，可以找出流失高发点，并深入分析其背后的原因。例如，如果销售部门的流失率明显高于其他部门，可能需要关注销售人员的工作压力、薪酬结构和发展机会。

趋势分析：通过对历史人员离职数据进行趋势分析，可以了解流失率的变化趋势，并预测未来的流失情况。如果发现流失率呈现上升趋势，需要及时采取措施进行干预。

分类统计分析：对离职原因进行分类和统计，可以了解员工离职的主要原因。例如，如果大部分员工是因为薪酬福利不满意而离职，需要考虑调整薪酬结构和福利待遇。离职原因的分析应结合离职面谈记录，确保信息的真实性和准确性。

5）制作报表-数据可视化

将分析结果以直观的图表、地图、仪表盘等多种可视化形式呈现，例如离职率趋势图、部门离职率对比图、离职原因占比图等，帮助管理者快速发现问题。

同时，设置关键指标的预警值，例如部门离职率超过一定阈值时，系统自动发出预警，帮助HR及时采取干预措施。

通过九数云BI可以轻松创建如下看板：

人员流失率总览看板：展示整体流失率、各部门流失率对比、流失率趋势图等。
离职原因分析看板：展示离职原因占比、不同部门离职原因对比等。
关键人才流失预警看板：实时监控核心员工的流失情况，并提供预警信息。

三、分析工具

在进行深入的人员离职分析时，一款强大的数据分析工具至关重要。九数云BI 是一款“零代码”的数据分析平台，即使是没有编程基础的HR也能轻松上手。它能帮助企业快速搭建人员离职分析看板，从各个维度透视离职数据，挖掘深层原因。

多维度数据整合：连接企业内部的各种数据源，包括人力资源管理系统、绩效评估系统、薪酬管理系统等，将分散的数据整合到一个平台上。
自动化分析：九数云BI内置了各种数据分析模型和算法，通过拖拽式操作，轻松进行多维度的数据透视分析，例如分析不同年龄段、不同学历、不同岗位的员工离职原因的差异。
可视化报表呈现：将分析结果以直观的图表形式呈现，例如离职率趋势图、部门离职率对比图、离职原因占比图等，帮助管理者快速发现问题。
智能预警：设置关键指标的预警值，例如部门离职率超过一定阈值时，系统自动发出预警，帮助HR及时采取干预措施。

通过使用九数云BI，企业可以更加高效地进行人员离职分析，发现离职原因，并制定针对性的解决方案。这不仅能够降低离职率，还能提升HR的工作效率，为企业创造更大的价值。

九数云模板中心也提供了大量的人力资源分析模板，包括人员结构分析、人才利润分析、人才流量分析等等，可以免费使用。