员工流动率高通常暗示公司的人力资源战略没有奏效，但管理者也很难确定谁在考虑离职。 HR Signal希望通过使用算法来预测哪些员工最有可能寻找另一份工作，从而更容易留住员工。这家以 50,000 个工作职位为基准的工人分析初创公司今天宣布，它已从 Gammite Ventures 和 Aaron Grossman 筹集了 160 万美元的种子前资金。
HR Signal 的算法之一，称为员工保留引擎，处理来自公共资源、市场数据和同行职业道路数据的数十亿个数据点，包括一百万份匿名简历。创始人说，这家初创公司很少使用来自客户的内部数据，以保护员工隐私并加快新客户的入职速度。
联合创始人 Sagy Cohen 在一家风险投资支持的计算机视觉初创公司担任高级数据科学家时提出了 HR Signal 的想法。数据科学家和计算机视觉 AI 专家供不应求，尽管 Cohen 对自己的工作很满意，但招聘人员不断与他接洽。这促使他建立了一种算法，以帮助招聘人员只联系那些处于职业生涯中可能离开当前职位的人。
Cohen 和联合创始人 Andrew Spott、Daniel Gilon 和 Aaron Goodman 于 2020 年初开始研究该算法。起初，他们的目标是将招聘人员引向晋升或认可度不足的人。然后在年底，他们进行了一项内部案例研究，预测异常多的人准备离开他们的工作岗位，并意识到将会发生大规模的“离职事件”，因为许多人感到停滞不前大流行。
之后，HR Signal 的团队决定将重点放在提高员工保留率而不是招聘上。 “有这样一种说法，人们对工作的忠诚度较低并且不断辞职，但当我们分析足够大的数据集中的数据时，趋势确实可能有所不同，”Spott 说。 “雇主从外部寻求领导职位，而从内部提拔不够。”
为了帮助客户留住员工，HR Signal 的算法整合了来自外部和公共数据源的数据。除了数百万份匿名简历外，其他数据示例还包括收益报告、强制申报和美国国税局报告。为了获得有关不同职位的更多信息，HR Signal 使用薪资信息和市场数据，例如每个地区每种职位的招聘广告数量、发布时间、招聘时间以及招聘广告数量正在增长或下降。所有数据均符合 GDPR 和 CCPA 标准。
“如果我们正在查看一个人的简历，并将他们与处于该职位的同行进行比较，具有相同的任期和薪资等级，我们甚至可以匿名创建一个人的档案，并查看他们的职业道路和下一个职位或薪资趋势，”Spott 说。这有助于公司弄清楚他们的员工中谁最有可能想要另一份工作或被竞争对手挖走。
HR Signals 产生的见解的一个例子包括内部流动性，或者通常通过晋升在劳动力中改变职位的人的百分比。 “内部流动性是真正解释业务连续性和人才和隐性知识保存的因素，”Spott 说。
他补充说，如果同一行业中有 10 家规模相似的公司，“我们只需看看内部流动性，就可以知道哪家公司的文化更好，而且更有可能拥有更好的财务业绩。”
许多公司已经对员工进行“现场访谈”，讨论他们喜欢和不喜欢自己工作的哪些方面。 HR Signal 可以做的是通过为员工的留职面试提供建议的工作流程来提高流程效率。例如，它可以帮助雇主开辟晋升途径，包括某人在晋升到更高职位之前应该完成哪些项目或外部证书。
HR Signal 的创始人表示，这些算法可用于帮助实现多元化、公平和包容性举措。 Spott 说：“我们的客户协议非常明确，这些信息将被永久使用。” “我们不想用它来行使偏见或不公平。事实上，我们所有的职业道路信息或分析都完全没有任何人口统计数据。它不是基于趋势报告和历史分析，不是基于性别，不是基于年龄。”
这家初创公司的客户包括人力资源咨询公司 ERC，有 1,500 家希望改善工作场所文化并从内部提拔的公司使用该公司。到目前为止，HR Signals 一直处于长期的软测试模式以改进其算法的输出，并且它已经与 30 人到 3,600 人的雇主合作。创始人说，他们理想的客户至少有 100 个客户，因为这为 HR Signal 提供了更多数据可供使用。
科恩说：“我们的任务是在雇员与雇主的组合中处于中间位置，但我们确实在努力让双方都受益。” “而且我们认为这是一个很好的角色，因为有很多紧张，但也有很多美好的事情可以从一段关系和保留中产生。”
HR Signal 帮助公司弄清楚谁最有可能辞职以及原因 作者： Catherine Shu最初发表于TechCrunch