Identifier les facteurs liés au turn-over
Bénéfices
Prédiction des départs imminents : Anticipez quels employés sont les plus susceptibles de quitter l'entreprise
Analyse des facteurs de satisfaction et d'insatisfaction : Comprenez les causes principales du turn-over, qu'elles soient internes ou externes
Optimisation des politiques RH : Adaptez vos stratégies de rétention pour réduire les coûts liés au recrutement et à la formation
Problématique
Le turn-over élevé est un défi majeur pour les départements RH, entraînant des coûts significatifs en termes de recrutement, de formation et de perte de savoir-faire. De nombreuses entreprises peinent à identifier en amont les facteurs qui poussent les employés à quitter leur poste, ce qui rend difficile la mise en place de stratégies de rétention efficaces.
Les données RH disponibles, souvent fragmentées et non structurées, compliquent l'analyse des tendances de départ et des motifs de satisfaction ou d'insatisfaction. Les méthodes traditionnelles de suivi manquent souvent de précision et de réactivité, laissant les entreprises dans une posture réactive plutôt que proactive.
Comment les RH peuvent-elles mieux anticiper et prévenir les départs, tout en optimisant la satisfaction des employés grâce à une gestion plus fine des données ?
Solution
MIA propose une solution complète d’analyse des facteurs de turn-over en exploitant l’IA pour transformer les données RH en informations prédictives et stratégiques. Elle commence par centraliser les informations fragmentées : fiches d’évaluation, feedbacks des employés, résultats d’enquêtes de satisfaction, ou encore données d’ancienneté et d’évolution salariale.
Grâce à son algorithme de machine learning, MIA analyse ensuite ces données pour identifier les tendances cachées et les corrélations entre les départs et des facteurs spécifiques comme la satisfaction au travail, les opportunités de développement, ou la qualité du management. Une fois les employés à risque identifiés, MIA émet des recommandations sur les actions préventives à mettre en place, telles que des ajustements dans les politiques de rémunération, des programmes de formation ou de mentorat.
Les départements RH peuvent ainsi prioriser les initiatives en fonction de l’impact attendu sur la réduction du turn-over. De plus, MIA permet un suivi en temps réel des résultats des actions entreprises, facilitant l’ajustement des stratégies RH au fil du temps.
Pourquoi MIA ?
MIA se distingue par sa capacité à traiter d'importants volumes de données RH non structurées, comme les enquêtes de satisfaction, les évaluations de performance ou les entretiens de départ. Grâce à des algorithmes de machine learning et d'intelligence artificielle, MIA identifie non seulement les employés les plus à risque de quitter l'entreprise, mais elle permet également de comprendre les facteurs prédictifs de ces départs.
MIA offre aux RH un outil puissant qui centralise et analyse ces informations de manière rapide et précise. Grâce à des recommandations personnalisées, elle aide les équipes à prendre des décisions éclairées sur les actions à mettre en place pour retenir les talents.
Résultat
Avec MIA, les RH peuvent réduire le turn-over de manière significative en anticipant les départs et en optimisant les politiques internes.
Les entreprises qui utilisent cette solution observent une diminution des coûts liés aux remplacements, une amélioration de la satisfaction des employés, et une meilleure rétention des talents clés. En résolvant les problèmes avant qu’ils ne se manifestent, MIA transforme la gestion des ressources humaines en un levier stratégique de compétitivité.
