name: exit-analysis description: 分析离职面谈数据,识别留存洞察与模式 allowed-tools:
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metadata:
specialization: 人力资源
domain: 商业
category: 员工关系
skill-id: SK-017
dependencies:
- NLP 库
- 离职调查数据
离职面谈分析技能
概述
离职面谈分析技能提供分析离职面谈数据的能力,以识别留存洞察、模式和可操作的改进点。该技能支持系统化的离职数据收集、主题分析和留存策略建议。
能力
面谈设计
- 创建离职面谈问题模板
- 设计调查工具
- 配置自愿与非自愿路径
- 包含跳过逻辑和分支
- 支持多种收集方法
主题分析
- 分析离职数据的主题和模式
- 对开放式回答应用自然语言处理
- 聚类相关反馈
- 识别新出现的问题
- 跟踪主题流行度
离职率分析
- 计算自愿离职驱动因素
- 按人口统计特征进行细分分析
- 识别高风险人群
- 比较遗憾与非遗憾离职
- 跟踪随时间变化的趋势
部门报告
- 生成部门级离职报告
- 比较经理和团队
- 识别异常部门
- 创建基准比较
- 支持经理反馈
问题识别
- 识别管理和文化问题
- 检测薪酬问题
- 揭示职业发展差距
- 标记工作与生活平衡问题
- 突出认可度不足
建议
- 创建留存建议报告
- 确定干预措施的优先级
- 评估变更的影响
- 关联具体行动
- 跟踪建议实施情况
使用方式
离职调查模板
const exitSurvey = {
name: '标准离职调查',
sections: [
{
title: '总体体验',
questions: [
{
type: 'scale',
text: '您有多大可能推荐本公司作为工作场所?',
scale: { min: 0, max: 10 },
isNPS: true
},
{
type: 'multiselect',
text: '您离职的主要原因是什么?',
options: [
'薪酬', '职业发展', '管理',
'工作与生活平衡', '公司文化', '岗位匹配度',
'搬迁', '个人原因', '其他机会'
]
}
]
},
{
title: '与经理的关系',
questions: [
{
type: 'scale',
text: '您如何评价与直属经理的关系?',
scale: { min: 1, max: 5 }
},
{
type: 'openText',
text: '您的经理本可以采取哪些不同的做法?'
}
]
}
]
};
分析配置
const analysisConfig = {
dateRange: {
start: '2025-01-01',
end: '2026-01-24'
},
segments: [
'部门', '经理', '在职时间', '职级', '绩效'
],
themeAnalysis: {
enabled: true,
minMentions: 5,
categories: [
'薪酬', '管理', '文化', '成长',
'工作量', '认可度', '灵活性'
]
},
benchmarks: {
internal: true,
external: '行业基准'
},
output: {
executiveSummary: true,
departmentReports: true,
trendAnalysis: true,
recommendations: true
}
};
流程集成
此技能与以下人力资源流程集成:
| 流程 | 集成点 |
|---|---|
| employee-exit-offboarding.js | 离职数据收集 |
| turnover-analysis.js | 留存策略输入 |
| employee-engagement-survey.js | 交叉参考敬业度 |
最佳实践
- 一致性:使用标准化问题进行趋势分析
- 时机:在员工提出辞职后、离职前进行离职面谈
- 多渠道:提供调查和现场面谈选项
- 保密性:汇总数据以保护个人隐私
- 行动闭环:将洞察与留存行动联系起来
- 分享结果:定期向领导层报告发现
指标与关键绩效指标
| 指标 | 描述 | 目标 |
|---|---|---|
| 参与率 | 完成调查的离职员工比例 | >80% |
| 遗憾离职率 | 高绩效员工离职比例 | <10% |
| 主题解决率 | 识别后已解决的问题 | 跟踪 |
| 经理辅导 | 已处理离职反馈的经理 | 100% |
| 留任面谈跟进 | 主动使用离职洞察 | 是 |
相关技能
- SK-019: 离职率分析(预测性分析)
- SK-020: 敬业度调查(现有员工输入)