(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 1/ 字數: 66)

企業知道,員工離職的代價高昂,而且有破壞性。企業也知道,留住最優秀和最聰明的員工,不僅可以幫公司省錢,還可以保護競爭優勢和智慧資本。

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然而,大多數留住員工的努力,都仰賴兩種回溯性工具。首先,進行離職面談,以便更加了解員工為什麼選擇離開,雖然到了這個時候,通常要留任他們為時已晚。其次,使用年度員工意見調查,來評估員工投入程度。這些調查結果,稍後會被拿來與離職員工進行比較,希望能從中發現有意義的離職預測因素。問題在於,這些數據資料未能讓主管即時了解,誰可能正在考慮離職。

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我們最新的研究,把重點放在使用大數據和機器學習演算法,來製作針對個人的「離職傾向指數」(turnover propensity index),這個即時指標可以顯示誰可能正在考慮離職。我們根據有關員工離職的學術研究,來開發這些預測模型,然後用來進行一系列研究。我們的研究結果顯示,有可能制定出一些指數,即時預測某個...

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