Flight Risk Analysis

ใบลาออกคือข้อมูลที่มาถึงช้าที่สุด

เมื่อพนักงานยื่นใบลาออก การตัดสินใจเกิดขึ้นไปแล้วหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนก่อนหน้านั้น

Flight Risk Analysis คือการใช้ข้อมูลที่องค์กรมีอยู่แล้ว เพื่อระบุว่าใครมีแนวโน้มจะลาออกก่อนที่การตัดสินใจนั้นจะสิ้นสุด

บทความนี้จะอธิบายว่า Flight Risk Analysis คืออะไร ใช้สัญญาณอะไรบ้าง ทำอย่างไร และมีข้อควรระวังอะไรที่ HR ต้องเข้าใจ

Flight Risk Analysis คืออะไร

Flight Risk Analysis คือการวิเคราะห์เพื่อประเมินความน่าจะเป็นที่พนักงานคนหนึ่งหรือกลุ่มหนึ่งจะลาออกภายในช่วงเวลาข้างหน้า โดยอาศัยข้อมูลเชิงพฤติกรรมและข้อมูลบริบทของการทำงาน

ต่างจาก Turnover Rate ซึ่งเป็นตัวเลขย้อนหลังที่บอกว่าเกิดอะไรขึ้นแล้ว Flight Risk Analysis เป็นการมองไปข้างหน้า

ระดับของการวิเคราะห์มีตั้งแต่แบบง่ายไปจนถึงแบบซับซ้อน แบบง่ายคือการใช้เกณฑ์สัญญาณเตือนที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

แบบซับซ้อนคือการใช้แบบจำลองทางสถิติที่เรียนรู้จากข้อมูลการลาออกในอดีตขององค์กรเอง เพื่อให้คะแนนความเสี่ยงรายบุคคล

องค์กรส่วนใหญ่ได้ประโยชน์จากระดับแรกมากกว่าที่คิด และไม่จำเป็นต้องมีทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงจะเริ่มได้

ทำไม Flight Risk Analysis จึงสำคัญ

ต้นทุนของการลาออกไม่ได้อยู่ที่ค่าใช้จ่ายในการสรรหาเท่านั้น แต่รวมถึงเวลาที่ตำแหน่งว่าง ผลิตภาพที่หายไปในช่วงส่งมอบงาน และความรู้เฉพาะที่ไม่ได้ถูกบันทึกไว้

ยิ่งเป็นตำแหน่งที่หายากในตลาด ต้นทุนรวมยิ่งสูงกว่าที่ปรากฏในงบประมาณของฝ่ายสรรหา

การรู้ล่วงหน้าทำให้องค์กรมีทางเลือกที่ยังใช้ได้ เช่น การปรับขอบเขตงาน การเปิดโอกาสโยกย้ายภายใน หรือการแก้ปัญหาเฉพาะที่เป็นสาเหตุจริง

เมื่อการตัดสินใจสิ้นสุดแล้ว ทางเลือกที่เหลือมักมีเพียงการเสนอเงินเพิ่ม ซึ่งเป็นวิธีที่แพงที่สุดและได้ผลระยะสั้นที่สุด

วิธีทำ Flight Risk Analysis ในองค์กร

จุดเริ่มต้นที่ทำได้จริงคือการรวบรวมสัญญาณที่องค์กรมีข้อมูลอยู่แล้ว แล้วดูว่ากลุ่มไหนมีสัญญาณซ้อนกันหลายตัว

ลำดับการทำงานที่แนะนำคือ เริ่มจากวิเคราะห์การลาออกย้อนหลัง 18-24 เดือน เพื่อดูว่าสัญญาณใดปรากฏจริงในองค์กรของตน

จากนั้นจึงกำหนดเกณฑ์ความเสี่ยง ทดลองใช้กับหนึ่งหน่วยธุรกิจก่อน แล้ววัดว่าการคาดการณ์แม่นเพียงใดก่อนขยายผล

สิ่งที่ขาดไม่ได้คือการกำหนดว่าเมื่อพบความเสี่ยงแล้วจะทำอะไรต่อ เพราะการวิเคราะห์ที่ไม่มีแผนตอบสนองจะกลายเป็นรายงานที่ไม่มีใครใช้

ตัวอย่างในบริบทธุรกิจไทย

สมมติบริษัทเทคโนโลยีขนาดกลางแห่งหนึ่งพบว่าอัตราการลาออกของทีมพัฒนาระบบสูงกว่าส่วนอื่นอย่างชัดเจน แต่ไม่ทราบสาเหตุที่แน่นอน

ฝ่าย HR จึงย้อนดูข้อมูลผู้ที่ลาออกในสองปีที่ผ่านมา และพบรูปแบบร่วมกันว่า ส่วนใหญ่อยู่ในตำแหน่งเดิมเกิน 30 เดือน เคยเปลี่ยนหัวหน้าภายใน 6 เดือนก่อนลาออก และมีวันลาสะสมที่ไม่ได้ใช้จำนวนมาก

เมื่อนำเกณฑ์สามข้อนี้มาคัดกรองพนักงานปัจจุบัน พบกลุ่มเสี่ยงประมาณ 20 คน ซึ่งเป็นจำนวนที่หัวหน้าสายงานดูแลได้จริง

สิ่งที่องค์กรทำต่อไม่ใช่การเสนอเงินเพิ่ม แต่ให้หัวหน้าจัดการสนทนาเรื่องเส้นทางอาชีพกับแต่ละคน และเปิดให้สมัครโครงการภายในที่ใช้ทักษะต่างจากงานประจำ

ผ่านไปสองไตรมาส อัตราการลาออกของกลุ่มนี้ต่ำกว่ากลุ่มเทียบเคียงในปีก่อนอย่างชัดเจน และประเด็นเรื่องเส้นทางอาชีพถูกยกขึ้นมาแก้ในระดับโครงสร้าง

ข้อควรระวัง

Flight Risk Analysis ไม่ใช่การเฝ้าระวังพนักงาน การใช้ข้อมูลส่วนบุคคลเกินความจำเป็น หรือการติดตามพฤติกรรมนอกขอบเขตงาน จะทำลายความไว้วางใจเร็วกว่าประโยชน์ที่ได้ และมีประเด็นด้านกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลที่ต้องพิจารณา

ไม่ควรเปิดเผยคะแนนความเสี่ยงรายบุคคลอย่างกว้างขวาง เพราะการรู้ว่าตนถูกจัดเป็นกลุ่มเสี่ยงอาจกลายเป็นคำทำนายที่ทำให้ตัวเองเป็นจริง

ไม่ใช่เครื่องมือสำหรับตัดสินใจเรื่องการเลื่อนตำแหน่งหรือการมอบหมายงานสำคัญ ข้อมูลนี้มีไว้เพื่อสนับสนุน ไม่ใช่เพื่อคัดกรอง

และไม่ควรตีความความสัมพันธ์ทางสถิติเป็นสาเหตุ ตัวเลขบอกได้ว่าใครน่าจะเสี่ยง แต่บอกไม่ได้ว่าทำไม คำตอบนั้นต้องมาจากการสนทนากับคนจริง ซึ่งจะได้ผลก็ต่อเมื่อองค์กรมีกระบวนการรับฟังและประเมินที่มีโครงสร้างรองรับอยู่แล้ว

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง

• Stay Interview: การสัมภาษณ์เพื่อรักษาคน
• Employee Retention: การรักษาพนักงาน
• First-Year Attrition Rate: อัตราการลาออกในปีแรก
• Talent Analytics: การวิเคราะห์ข้อมูลบุคลากร
• Employee Net Promoter Score (eNPS)