Prédisez qui va partir. Intervenez avant qu'ils ne partent.
La plateforme ingère des signaux provenant de l'ensemble de votre écosystème RH, évalue chaque semaine le risque de départ de chaque employé, identifie les facteurs à l'origine de chaque risque et recommande des interventions calibrées pour chaque individu.
Présentation de la plateforme
La rétention qui devance les lettres de démission
Les organisations découvrent le risque de départ à partir des lettres de démission, des mois trop tard. La plateforme relie rémunération, engagement et signaux comportementaux en une intelligence continue qui agit tant que les résultats peuvent encore être changés.
- Scoring du risque de départ
- Évalue chaque semaine la probabilité de départ de chaque employé en utilisant des signaux comportementaux, systémiques et contextuels. Recalcule immédiatement en cas d'événements à fort signal.
- Suivi des micro-sondages d'engagement
- Remplace les enquêtes annuelles par des micro-sondages continus et des indicateurs comportementaux. Met en évidence les variations d'engagement en quelques jours, et non après un retard de reporting de six mois.
- Décomposition des schémas de départ
- Disséque le turnover par département, tranche d'ancienneté, manager, niveau de performance et temporalité. Identifie les conditions qui précèdent les vagues de départ.
- Scoring de rétention des managers
- Quantifie l'impact de rétention de chaque manager avec des tableaux de bord ajustés au contexte. Sépare le turnover hérité du turnover généré par le manager.
- Détection des écarts de rémunération
- Compare la rémunération totale aux benchmarks de marché en temps réel chaque mois. Signale les lieux où les écarts de salaire créent un risque de rétention avant que les recruteurs ne le fassent.
- Orchestration des interventions
- Déclenche des entretiens de rétention, génère des guides de conversation personnalisés, suit les engagements et mesure si les interventions réduisent effectivement le risque.
Identifiez qui s'apprête à partir avant qu'il ne le fasse.
Posez à Meg une question en langage clair sur vos effectifs. Obtenez la réponse en quelques secondes, pas après un bilan trimestriel.
Prompts courants (cliquez pour voir !)
Meg AIRisque d'attrition sur 90 jours par équipe
L'ingénierie plateforme a 3 contributeurs individuels expérimentés avec une rémunération stagnante et sans voie de promotion. Deux d'entre eux ont des profils LinkedIn actifs.
Moteur prédictif
Évaluez le risque de départ avant le premier entretien
Ingeste des données provenant de l'HRIS, de la performance, de la rémunération, de l'engagement, du learning et des systèmes de marché pour produire des scores de risque individualisés mis à jour chaque semaine. La précision des prédictions atteint 75-85% au cours de la première année d'exploitation.
Intelligence des signaux
Détectez les variations d'engagement et les schémas de turnover en temps réel
Remplace les enquêtes annuelles par des micro-sondages hebdomadaires et des indicateurs comportementaux. L'analyse des schémas de départ transforme les données brutes de turnover en une intelligence structurée sur pourquoi les gens partent, quand et quelles populations sont exposées.
Intervention ciblée
Agissez sur les bonnes personnes avec le bon levier au bon moment
Le coaching des managers, les ajustements de rémunération et les entretiens de carrière fonctionnent lorsqu'ils sont ciblés sur des facteurs précis pour des personnes spécifiques. La plateforme associe les facteurs de risque à des interventions éprouvées et suit les résultats.
Arrêtez de perdre des personnes que vous ne pouvez pas vous permettre de remplacer.
Meg identifie les risques de départ avant que les lettres de démission n'arrivent sur votre bureau.
Comment cela fonctionne
Des données à l'intervention en quelques jours
Comment Meg identifie les risques de départ et déploie des actions de rétention ciblées avant qu'il ne soit trop tard.
Connecter
Intégrez vos données RH
Connectez votre HRIS, ATS et outils d'engagement. Meg intègre les données de rémunération, d'ancienneté, de performance et d'enquêtes pour construire un modèle de risque de départ de référence dès la première semaine.
Connecter
Intégrez vos données RH
Connectez votre HRIS, ATS et outils d'engagement. Meg intègre les données de rémunération, d'ancienneté, de performance et d'enquêtes pour construire un modèle de risque de départ de référence dès la première semaine.
Détecter
Identifier précocement les risques de départ
Des scores hebdomadaires identifient les employés présentant des signaux de départ tels que des écarts de rémunération, une baisse d'engagement, des frictions avec le manager et l'attraction du marché. Les risques apparaissent 60 à 90 jours avant la démission.
Détecter
Identifier précocement les risques de départ
Des scores hebdomadaires identifient les employés présentant des signaux de départ tels que des écarts de rémunération, une baisse d'engagement, des frictions avec le manager et l'attraction du marché. Les risques apparaissent 60 à 90 jours avant la démission.
Diagnostiquer
Comprendre la cause de chaque risque
Chaque employé signalé est accompagné d'une attribution des facteurs. Est-ce la rémunération ? L'évolution ? Le manager ? La charge de travail ? Le diagnostic détermine quelle intervention a la plus grande probabilité de succès.
Diagnostiquer
Comprendre la cause de chaque risque
Chaque employé signalé est accompagné d'une attribution des facteurs. Est-ce la rémunération ? L'évolution ? Le manager ? La charge de travail ? Le diagnostic détermine quelle intervention a la plus grande probabilité de succès.
Intervenir
Déployer des actions de rétention ciblées
Meg recommande des interventions spécifiques pour chaque employé à risque : entretiens de rétention, ajustements de rémunération, changements de rôle ou opportunités de développement, classés par impact probable.
Intervenir
Déployer des actions de rétention ciblées
Meg recommande des interventions spécifiques pour chaque employé à risque : entretiens de rétention, ajustements de rémunération, changements de rôle ou opportunités de développement, classés par impact probable.
Mesurer
Suivre ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné
Chaque intervention est suivie jusqu'à son résultat. L'entretien de rétention a-t-il fonctionné ? L'ajustement salarial a-t-il modifié le score de risque ? Le modèle apprend quelles actions retiennent effectivement les personnes dans votre entreprise.
Mesurer
Suivre ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné
Chaque intervention est suivie jusqu'à son résultat. L'entretien de rétention a-t-il fonctionné ? L'ajustement salarial a-t-il modifié le score de risque ? Le modèle apprend quelles actions retiennent effectivement les personnes dans votre entreprise.
S'amplifier
Chaque trimestre s'affine
Les prédictions de rétention s'améliorent à chaque point de données. Dès le troisième trimestre, le modèle identifie les employés à risque avec plus de 85 % de précision et recommande des interventions ayant des historiques de réussite avérés.
S'amplifier
Chaque trimestre s'affine
Les prédictions de rétention s'améliorent à chaque point de données. Dès le troisième trimestre, le modèle identifie les employés à risque avec plus de 85 % de précision et recommande des interventions ayant des historiques de réussite avérés.
Tarifs
Tarification simple et transparente
Commencez avec un poste unique ou étendez à l'ensemble de l'entreprise.
Acquérir & Fidéliser
Recrutement illimité, intelligence de rétention et mobilité interne.
CommencerDévelopper & Réussir
Ajoutez la planification de la succession, l'analyse des lacunes de compétences et le développement du leadership.
CommencerTous les plans incluent l'accès à Slack, Teams et WhatsApp. Voir la comparaison complète
Questions fréquentes
Ce que demandent les acheteurs techniques au sujet de l'intelligence de rétention
Réponses directes aux questions que nous entendons le plus fréquemment de la part des CHRO, HRBP et des équipes techniques évaluant les capacités d'intelligence de rétention.
- Quelle est la précision de la prédiction du risque de départ, et combien de temps avant qu'elle ne devienne fiable ?
- La précision de base commence à 60-65% en s'appuyant sur des schémas sectoriels et des signaux comportementaux dès le premier mois. À mesure que le modèle s'entraîne sur les départs réels de votre organisation, la précision atteint 75-85% en 12 mois. Le modèle se réentraîne trimestriellement. Chaque départ et chaque intervention réussie améliore le cycle suivant.
- Quelles données la plateforme nécessite-t-elle de nos systèmes RH existants ?
- Exigences principales : enregistrements employés de l'HRIS, historique des départs et données de performance. La précision s'améliore avec les benchmarks de rémunération, les enquêtes d'engagement, l'activité LMS et les signaux de collaboration. S'intègre à Workday, SuccessFactors, Oracle HCM, BambooHR et aux principales plateformes d'enquête et LMS via REST APIs et webhooks.
- Comment le système gère-t-il la confidentialité des employés et la sensibilité des données ?
- Les enquêtes d'engagement imposent des unités minimales de reporting de cinq répondants. Les signaux comportementaux n'utilisent que des métriques agrégées. Aucun contenu d'e-mail ou de message n'est lu. Les vues managers affichent des benchmarks anonymisés, jamais les scores individuels des membres d'une équipe. Toute analyse qualitative produit des résumés anonymisés.
- Les managers peuvent-ils voir les scores individuels de risque de départ de leurs subordonnés directs ?
- Paramétrable par organisation. Par défaut, les alertes de risque individuelles sont routées vers les HRBP qui facilitent les conversations. Les managers voient des indicateurs de santé au niveau de l'équipe et des dimensions d'engagement, pas les scores individuels de risque. Cela évite que les conversations ne deviennent "nous savons que vous envisagez de partir."
- Comment la surveillance de la rémunération fonctionne-t-elle avec des structures de package complexes ?
- Normalise les packages totaux : salaire de base, bonus, equity et composantes spécifiques par région comme les allocations de logement, d'éducation et de transport. Pour les marchés du GCC, inclut l'indemnité de fin de service et les provisions annuelles de vol. Benchmarks contre plusieurs fournisseurs de données de marché rafraîchis chaque mois.
- Quel est le délai type de ROI pour l'intelligence de rétention ?
- L'analyse des schémas de départ fournit des insights en 2-3 semaines. Le scoring du risque de départ produit des alertes exploitables dès le deuxième mois. Les organisations de 5,000+ salariés préviennent typiquement $4-8M de départs regrettables au cours de la première année. Chaque départ évité permet d'économiser $50,000-$200,000 en coûts directs de remplacement uniquement.
Vos meilleurs éléments sont sollicités.
Découvrez quels employés sont à risque, ce qui en est la cause et quelles interventions peuvent changer l'issue. Apportez votre défi de rétention à la démo.