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ビッグデータで人事が変わる!

退職リスク分析で
ハイパフォーマーの流出を防ぐ

北崎 茂 [PwCコンサルティング合同会社]
【第2回】 2015年3月24日
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退職に伴うコストは
年収の50%にも及ぶ

 少し余談とはなるが、A社の費用対効果にも用いられ、意思決定に大きな影響を与えた退職コストという考え方について、補足を加えておきたい。退職によって生じる損失については様々な想定方法があるが、一例として、【図表2】に挙げるように1人の退職者がもたらす損失は年収の約50%に達するということもできる。

人事データの活用は
「人事の経験知」を補強する

 ここまで事例を通じて、データ分析の有効性についても述べてきたが、一方で「人事の経験知」もこうした検証には重要な要素となってくる。言い替えるならば、データの分析結果から自動的には施策は導き出されないということだ。

 データは様々な要因や社員の属性を示唆してくれるとはいえ仮説検証のツールに過ぎない。有効な仮説と施策を考える際に重要になるのは、何よりも「人事の経験知」である。

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北崎 茂
[PwCコンサルティング合同会社]

PwCコンサルティング合同会社 ディレクター。慶応義塾大学理工学部卒業。外資系IT会社を経て現職。人事コンサルティング領域に関して15年以上の経験を持つ。組織設計、中期人事戦略策定、人事制度設計から人事システム構築まで、組織/人事領域に関して広範なプロジェクト経験を有する。ピープルアナリティクスの領域においては、国内の第一人者として日系から外資系にいたるまで様々なプロジェクト導入・セミナー講演・寄稿を含め、国内でも有数の実績を誇る。現在は、人事部門構造改革(HR Transformation)、人事情報分析サービス(People Analytics)におけるPwCアジア地域の日本責任者に従事している。HRテクノロジーコンソーシアム(LeBAC)理事。

ビッグデータで人事が変わる!

世間でも注目を集める「データアナリティクス」や「ビッグデータ」という概念が、人事の仕事のあり方を変えつつある。――多くの企業が顧客の志向性分析や、営業マンの行動分析、マーケティングの費用対効果分析、さらには不正防止予測など、営業・マーケティング・リスクマネジメントなど事業を取り巻くさまざまな領域での活用を急激に進めているが、実は、こうした動きは人事の領域においても例外ではない。

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