ニーズ別活用シーン

離職抑止・分析

社員の気持ちを明確なデータにして共有。
⼈事と現場で連携フォロー

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定期的なサーベイや分析で
離職兆候をキャッチし、早期にケアする

最近退職者が増えた
（離職率が高い）
退職理由がわからない
（どこに退職リスクが潜んでいるかわからない）
社員が何に不満をもっているか、満足しているか把握できていない
退職防止に何をすればいいかわからない
全社的に活気が薄れている
コミュニケーションが減り、従業員のコンディションがつかみにくい

カオナビだからできる！
3つのポイント

パルスサーベイやアンケートで社員のコンディションを定点観測

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例えば残業時間との相関は？離職の予兆をマトリクス分析

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該当社員をピックアップして共有、人事と現場で協力してフォロー

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パルスサーベイやアンケートで社員のコンディションを定点観測

定期的なパルスサーベイを実施し、個人・所属ごとの結果や推移を蓄積できます。

また、その結果を用いてコンディションの悪い従業員のみ追加調査をしたり、面談や周囲からの情報を個人の情報として蓄積し、定量・定性両方のデータを収集・可視化できます。
- アンケートと退職面談で
  退職理由を蓄積し、
  傾向を分析
  
  データとして残せていないケースが多い「退職理由」。
  
  まずは、「現状分析をする」という目的でも、施策を打つ前に「なぜ社員が退職していっているのか」を分析する必要があります。
  
  分析するには退職予定の社員にアンケートや面談を通じて、理由をヒアリングするのが大事です。カオナビならヒアリングの実施も集計も簡単です。
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- 操作感もわかる機能をデモ画面で確認したい
例えば残業時間との相関は？離職の予兆をマトリクス分析

残業時間とサーベイの平均点で分布を把握したり、相関関係を分析できます。

平均点が一定の水準以下の従業員だけに名前をつけてリスト化し、リストメンバーだけに追加調査も可能です。
- 相関関係と面談結果や
  生の声をかけ合わせ、
  さらに深堀り
  
  マトリクス分析でつかんだ「評価」×「満足度」などの相関関係や離職者の分布と、1on1や周辺からの情報を照らし合わせることにより、さらに細かい傾向分析ができます。
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該当社員をピックアップして共有、人事と現場で協力してフォロー

離職予兆のある社員は名前をつけてリストとして保存できるので、人事や現場マネージャー間でメンバーを共有し、協力してフォローしていけます。

面談情報も各社員のシート上でリアルタイムに共有し、「会社全体」として社員を手厚くフォローする仕組みの構築が可能です。