【B公司降低员工离职率研究4100字】

B公司降低员工离职率研究目录TOC\o"1-2"\h\u31955B公司降低员工离职率研究 119233摘要 1630关键词：人才；离职率；影响因素 114702一、引言 129325二、B公司情况概括 23660（一）公司概括 2553（二）公司管理机制 215346三、B公司员工管理中的离职影响因素 220075（一）影响一线员工离职的因素 26072（二）过高的离职率对基层管理者的影响 314613（三）离职率对于组织的影响 37905四、优化B公司员工管理中的离职策略 42759（一）形成离职率管理的机制 415973（二）形成招聘管理的机制 44101（三）形成业绩管理的机制 47782总结 520338参考文献 5摘要随着社会的不断发展和经济的高速运转，企业管理的手段愈发高级，越来越多的企业重视人力资源管理工作的开展，随之而来的也有越来越多的人才流失现象，使得企业失去了人才竞争的优势，每个企业都有自己关于人才的定义，人才的离职给企业造成深远的危害，本文就B公司为研究对象，通过调查法，文献研究法，观察法对B公司的员工进行研究，分析器离职现状，行业情况管理机制现状，以及其管理中的影响因素。最后结合相关内容分析器降低离职率的解决方案。关键词：人才；离职率；影响因素引言人力资源管理在人力资源管理中存在着不同的发展阶段，其实质就是运用人力资源管理的理论与管理方法，来处理企业在各个发展阶段所面临的与人有关的问题。在管理实践中，许多企业都在运用科学技术、数理等手段来解决与人力资源管理有关的问题。比如，某家公司通过定量的方法，对雇员的个人资料进行了分析，并运用多元回归模型，发现了最大的影响因素。员工的离职情况有很多，但大部分都是含糊其辞，有一种情况是，员工不想告诉自己真正的离职原因，所以从字面上来说，管理人员的离职率并不高，而且他们分散在两百多个城市，想要做好充分的调查是不可能的。针对以上案例，笔者决定采用定量研究的方法，寻找出影响B公司离职的真正原因。由于数据的规模足够大，所以统计分析的指标也就越高。而且，这种现象会造成人力资源的浪费，其产生的结果具有重大的经济效益。二、B公司情况概括（一）公司概括B公司于一九九三年四月二十九日，地址为深圳市南山区西丽街道松坪山社区。研究开发无线设备，手持通信终端，呼叫中心，移动数据服务系统，嵌入式操作系统，通信应用软件，无线传输和室内信号覆盖工程，电信增值业务技术，电脑系统集成；自主研发的产品；技术咨询。手机配件的研发；自主研发的技术成果；技术咨询。进出口货物和技术（不包括经销、产品、专卖、产品）。公司管理机制产品编辑部是CSC的基础业务单位，由营业部经理领导，对业务拓展、客户服务等进行统一的管理。根据业务扩展队伍的规模，营业部可以划分为普通和微型两类。公司推行标准化的产品管理模式，以六个产品队伍为基准，每个产品队伍10个，一个经理1个；公司现有客户服务中心7人，包括6位客户服务专员和1位客户服务经理。微型营业部下设三个业务发展小组，各10个客户经理，1个项目经理；本公司拥有5个客户服务小组，包括四个客户服务专员和一个客户服务经理。第一，考核客户经理，以绩效考核为目标，激励员工的工作热情，形成优胜劣汰的考核机制。公司有权按企业的发展阶段调整评估标准。第二，客户经理参与了此次考核，对象是普惠金融系统的客户经理，如果不是普惠金融系统的客户经理，则需要进行相应的考核。第三，针对MOB<6的客户经理，每月一次的绩效评估，并进行三个月的滚动评估。对于MOB6及以上的客户经理，其绩效评估周期为两个月，并持续三个月。三、B公司员工管理中的离职影响因素（一）影响一线员工离职的因素小张以前在B公司工作过，但在B公司发展迅速的时候，他就离开了，到了别的公司。现在重返B公司，因为对公司的感情更深，已经做出了离开的决定，也知道了“外界”，是一个很好的采访对象。小张是一所大学的毕业生，在二线城市的工作比较困难，而小张则是个开朗开朗的人。小张以前有个朋友是B公司的，听朋友说B公司在业内的名气很大，再加上程序员的提成很高，所以很容易就能赚到钱，所以小张决定试试。这几个月的时间，他的成绩并不好，但是已经足够了。小张发现，事情已经发生了变化，很多类似的公司都会在自己的城市里发布新的软件，虽然规模和管理都比不上B公司，但是客户们也不在乎，只要你产品觉得顺手，就会和你做生意，不管你花了多少钱，在意你的产品是否会升级。（二）过高的离职率对基层管理者的影响小组组长是B公司的最下级主管，小王也是这个部门的一名成员。在团队管理人员的工作中，增加员工和指导员工是最主要的两个任务。这两种工作看起来是互补的。在业绩紧张的情况下，软件产品经理会用最后一名员工来激发团队的活力。所以，有些人离开是必然的，而且，队伍本身也是有固定的，每个人都要有自己的贡献，如果一个队员的状态一直不佳，那么就必须要有一个人来完成这个任务，而如果一个人的表现再差，前面说过，为了提升工作的效率，每个职位都有一套考核机制，那就是团队经理完成不了任务，就会被开除。所以，招募和培训新雇员是一项很有技巧的工作。新员工需要一个月的时间来适应，然后再进行绩效评估，高的离职率会对团队的目标造成很大的压力，而团队经理的另一项考核，就是人员的素质，前面已经说过了。所以，对于团队管理者而言，离职率应该是既爱也是恨，离开是一个很好的管理手段，但如果离职率太高，那么对于招聘、稳定团队、业绩达标都是一种挑战。离职率对于组织的影响B公司的人力资源经理们，离职是一种非常重要的KPI，而离职率的管理也是非常重要的一环。B公司的人力成本超过80%，高的离职率会造成如下的后果。第一，雇佣费用太高。根据每一份履历5元的下载，10份履历可以实现高效的转换。假定B公司公司有25000个详细的产品，如果按10%的离职比例来算，每年的雇佣费用是一百五十万。如果离职人数增加1%，那么雇佣费用就会增加10%。第二，训练费用太高。这些都是一笔不小的开销。并且，相关的训练时间也可以根据员工的工资来计算。第三是基本的费用。如前所述，B公司对于不同MOB值的雇员有不同的需求。每个月的10%左右的员工都是MOB6的员工，他们的订单都是70000。有可能亏损1亿7千万元。在B公司的月度业绩中，它占据了5%至6%的份额，这已经足够令人担心了。四、优化B公司员工管理中的离职策略（一）形成离职率管理的机制通常表现较差的雇员，其能力和受重视程度都较差。在软件业中，编辑工作并非随意性的，而渠道一般都是固定的，而产品的设计也是需要技术的。很多企业管理人员表现不佳是由于缺乏技能，而通过培训可以扭转这一趋势。很多雇员在工作过程中自我激励能力较弱，在压力不足时容易出现松懈和侥幸心理。在经济不景气的时候，留住优秀的员工可以帮助球队渡过困难的表现，但在表现好的时候，这些人就应该被排除在外。接下来，就是对离开名单的面试。针对以上战略，各有关部门可依据清单进行有针对性的交流。对于那些表现不佳，但有潜力的员工，可以进行培训和指导。对于有潜力的优秀员工，可以协助他们制定职业发展计划，并鼓励他们进行提升。从绩效的角度来说，对于不断下滑的客户经理来说，应该积极地关注客户的来源，并加强合规教育，以防止同行业的飞单。若其经营状况继续下滑，且以每月递增的态势出现，则需要各城市主管部门进行预警，强化员工的紧迫感，并作出相应的预警。形成招聘管理的机制从管理人员的角度来说，选择比培养更重要。在人才管理工作中，选拔人才是管理的起点。本文针对我国高校毕业生离职率预测模式存在的问题，提出了相应的对策。在业绩评估上，将团队经理的月末产品人员满员问题取消。该指标仅能激励全编制的员工状况，而不能集中在员工素质上。KPI作为一种引导功能，也会导致管理上的偏差，比如在月末的时候进行冲刺式的招聘，而忽视了对客户经理的质量要求。同时，对员工的要求也会有所提高，可以把业绩指标更多地放在人员素质上，也就是三个月内新员工的出单率。该指标要求在确保人才指标的完整性的前提下，确保新员工有产出。因此，在招募员工时，团队经理要注意他们的潜力和意愿，并且要确保他们的老客户经理能够注意到每个新员工的培训，因为这关系到他们月底的业绩。在招募需求方面，有了更加清晰的规定。除背景简介中的工作责任需求外，还应注意下列方面。对于新员工来说，35岁以上的员工稳定性要好得多。一般情况下，35岁或30岁以上的产品编辑从业人员，由于工作压力大，跳槽的意愿降低，会比较容易稳扎稳打，容易承担压力，适应变化。形成业绩管理的机制所有的生产流程都有可能导致产品性能的改变，同样，产品性能的改变也会导致生产流程的问题。在问题分析中，批核率降低（30000以下）是导致离职倾向增加的因素之一，可以根据这些因素进行分析并给出相应的解决办法。批准率是由有关部门批准的行为决定。但归根结底，审核的成功率，还是要看客户的能力。最后得出的结论是，由于客户经理采用行业合作方式，走了一条捷径。到了这个时候，就必须要有针对性的与客户经理交流，强化员工的合规意识，检查员工的行为，让他们的工作方式发生变化。另一个重要的影响因素，就是过去三个月的表现，如果公司的业绩继续下降，那么他们就有可能辞职。就像前面提到的面试战略一样，对于那些有潜力的员工，企业必须要进行面试。鼓励人力资源部门就清单中未被淘汰的或有一定潜力的项目，与公司的经理进行交流，并进行访谈。总结B公司减少员工离职的计划是一个大胆的举动。首先，在项目开始前，大胆地设想，用定量的方法，可以找出造成离职问题的真正根源。但这是一个崭新的挑战，而且还不能肯定最后能否取得成功，达成预期的目标，以及通过改进措施来达到所期望的管理目标。其次，这个工程的建设，可能会耗费很多的人力、物力、精力，而这个投资，就是要有一定的魄力。最终，数据分析会出现问题。尽管可以从实际的状况中选择可能会影响到离职的因素，但这些结果并不一定会得到数据的支持。很有可能，模型中的因素和数据之间并没有太大的关系，也不知道是因为数据的原因，还是因为他们选择的因素。所以，这个计划实际上是冒了很大的风险。参考文献[1]