Cuando la rotación de empleados se convierte en un problema, algunos empleadores estadounidenses, como Wal-Mart, Credit Suisse y Box Inc., buscaron una solución o estudio para estar preparados antes de que suceda. Es por esto que han optado por <span style="font-weight: bold;">analizar una amplia variedad de información para determinar quién podría dejar su puesto.</span><br /> <br /> Con el fin de darles a los gerentes una alerta temprana para que puedan tomar medidas antes de que los empleados renuncien, las compañías realizan un análisis detallado, tomando en cuenta decenas de factores, incluyendo tener un puesto permanente, geografía, evaluaciones de desempeño, encuestas entre trabajadores, patrones de comunicación e incluso pruebas de personalidad para identificar “riesgos de fuga”. <br /> <br /> Según el diario Expansión,<span style="font-weight: bold;"> los datos suelen revelar un panorama complejo sobre lo que motiva a los trabajadores a quedarse o a buscar un nuevo empleador</span>.<br /> <br /> Un ejemplo de los resultados obtenidos de este tipo de análisis es que en la empresa Box, el salario de un trabajador o la relación con su jefe importa mucho menos que lo conectado que se siente el empleado con su equipo. Según un estudio de recursos humanos de la firma de analítica Culture Amp., en Credit Suisse el desempeño de los gerentes y el tamaño del equipo son de gran influencia en el bienestar del personal, con un pico en renuncias entre empleados que trabajan en equipos grandes con gerentes mal calificados.<br /> <br /> Para realizar esta medición, la empresa de software de recursos humanos <span style="font-weight: bold;">Ultimate Software Group, asigna a los empleados de sus clientes cifras de “predictor de retención” individual, para indicar la probabilidad de que un trabajador se marche</span>. Son estas calificaciones las que reciben los jefes, y sobre las cuales deciden tomar medidas, ya sea para retener al empleado o para prever que pronto se marchará un individuo. <br /> <br /> Según William Wolf, Director Global de Contrataciones y Desarrollo de Personal de Credit Suisse, una reducción de un punto en las tasas de renuncias no buscadas le ahorra al banco suizo entre USD 75 millones y USD 100 millones al año.<br /> <br /> <span style="font-weight: bold;">Los datos del análisis por sí solos no predicen si un empleado se quedará o buscará un empleo nuevo.</span> Sin embargo, los científicos que trabajan con estos datos crean modelos para predecir qué trabajadores podrían renunciar a una empresa en el futuro cercano, combinando un rango de variables y poniendo a prueba las predicciones con el tiempo. <br /> <br /> El gran desafío para los empleadores es qué hacer cuando ya tienen esta información. Algunos no están seguros de qué enfoque adoptar con los empleados que podrían marcharse.<br /> <br /> <br /> <span style="font-size: 8pt; font-style: italic;">Fuente: WSJ</span><br />