Recrutamento, onboarding, treinamento, curva de aprendizado e produtividade perdida. Em 2 minutos, calcule o custo real da rotatividade na sua operação, com base em benchmarks de mercado.
Preencha com os números da sua empresa. Se não souber algum, usamos a média do seu setor.
Estimativa baseada em benchmarks públicos de mercado. Nenhum dado é armazenado nesta etapa.
apenas com custos diretos de substituição dos desligamentos voluntários
Estimativa ilustrativa calculada a partir dos dados informados e de benchmarks públicos de custo de substituição (30% a 213% do salário anual, conforme nível do cargo, Built In, The True Costs of Employee Turnover; SHRM). Não constitui projeção de resultado. O custo real varia conforme cargos, região, benefícios e estrutura da operação.
O TurnOver Predict usa os dados de RH que sua empresa já tem para antecipar riscos de desligamento, explicar os fatores e priorizar a atuação. Veja o que isso poderia representar no seu cenário.
Sem saber quem está em risco, por que, nem quando, o RH investe em ações genéricas para todos e a chance de segurar quem realmente vai sair é mínima. Quando o sinal aparece, já é o pedido de demissão na mesa do RH: a decisão foi tomada, e reverter é raro.
A IA aponta quem está em risco, explica os motivos que mais pesam para cada pessoa e prioriza onde agir, com antecedência para a conversa acontecer antes da decisão, não depois. É a ação certa, na pessoa certa, no momento em que ainda dá para reverter.
A mudança de reativo para preventivo, de genérico para direcionado, é que torna possível as taxas de 25% a 40% de sucesso de retenção usadas na simulação, dados de benchmarks de mercado sobre análise preditiva aplicada à retenção.
Premissas da simulação: taxa de antecipação de 90% usada como referência de um case real realizado em cliente do setor de serviços industriais (recall de 92% obtido naquele contexto); taxas de sucesso de retenção de 25% e 40% são premissas baseadas em benchmarks de mercado, não resultados garantidos. O desempenho real varia conforme qualidade e histórico dos dados, composição da força de trabalho, segmento e ações de retenção executadas. Investimento na solução e custo das ações de retenção não estão incluídos; o business case completo é construído junto com sua equipe.
Case realizado em um cliente do setor de serviços industriais, com o histórico de dados da própria empresa.
das saídas que realmente ocorreram foram identificadas pelo modelo.
dos alertas de risco emitidos se confirmaram.
no universo de pessoas a acompanhar: Aproximadamente 36 pessoas priorizadas a cada 100 analisadas.
Resultados obtidos em um case específico, com os dados e o contexto daquele cliente. O desempenho varia conforme dados, histórico disponível, composição da força de trabalho e segmento. A decisão sobre ações de retenção permanece sempre com o RH e os gestores, a IA prioriza, explica e recomenda.
Fale com a 3CON
Preencha o formulário e um especialista da 3CON entrará em contato para construir, com os dados da sua empresa, onde estão os riscos e quanto dá para evitar.
Não. O modelo é treinado com as bases de RH que sua empresa já possui: tempo de casa, cargo, área, salário, movimentações e outras informações disponíveis e autorizadas. O tratamento e a preparação dos dados fazem parte do projeto. A lista de variáveis é definida em conjunto, caso a caso.
Não. A IA antecipa o risco, explica os fatores que mais pesaram e prioriza quem demanda atenção. Toda decisão permanece com o RH e os gestores, com validação humana em todo o processo. A solução foi desenhada para apoiar a atuação do RH, não para substituí-la.
São ferramentas complementares e juntas ficam mais fortes. A pesquisa de clima é anonimizada e mostra a foto da organização; o TurnOver Predict avalia o risco pessoa a pessoa e indica, nominalmente, quem demanda a atenção do RH e dos gestores, sempre com validação humana. A frequência também muda o jogo: enquanto a pesquisa de clima acontece a cada semestre ou ano, retratando um momento que já passou, o TurnOver Predict atualiza as classificações de risco mensalmente. E há uma sinergia direta: as respostas da sua pesquisa de clima podem ser usadas como variável do modelo, enriquecendo a identificação de risco com a percepção dos próprios colaboradores.
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