平台概览
比辞职信更早行动的留任策略
组织往往在收到辞职信时才发现离职风险，常常已经晚了数月。平台将薪酬、敬业度和行为信号连接为持续智能，在结果仍可改变时采取行动。
- 离职风险评分
- 利用行为、系统性和情境信号对每位员工的离职概率进行每周评分。遇到高信号事件时立即重评分。
- 敬业度脉冲监测
- 以持续的微调查和行为代理替代年度调查。在数日内揭示敬业度变化，而非在六个月报告滞后后才显现。
- 离职模式拆解
- 按部门、任期区间、主管、绩效等级和时间对离职进行拆解。识别先于离职潮发生的条件。
- 经理留任评分
- 通过情境调整的记分卡量化每位经理对留任的影响。区分继承的离职与经理自身导致的离职。
- 薪酬差距检测
- 每月将总薪酬与实时市场基准进行比较。在招聘人员之前标记出因薪酬差距而产生留任风险的情况。
- 干预编排
- 触发留任面谈，生成定制对话指南，跟踪承诺，并衡量干预是否实际降低风险。
预测引擎
在首场面试前评估离职风险
从HRIS、绩效、薪酬、敬业度、学习和市场系统摄取数据，生成每周更新的个性化风险评分。运行第一年内预测准确率可达75-85%。
信号情报
实时检测敬业度变化和离职模式
以每周微脉冲和行为代理替代年度调查。离职模式分析将原始离职数据转化为关于为何离职、何时离职以及哪些群体易受影响的结构化情报。
精准干预
在正确的时间对正确的人采取正确的干预措施
对特定人员针对性地实施经理辅导、薪酬调整和职业对话，能在解决特定驱动因素时发挥作用。平台将风险因素与经验证的干预措施匹配并跟踪结果。
工作原理
从数据到干预，仅需数日
Meg 如何识别高离职风险并在为时未晚前采取有针对性的留任措施。
连接
整合您的员工数据
连接您的 HRIS、ATS 和员工参与工具。Meg 在第一周内摄取薪酬、任期、绩效和调查数据，建立基础的离职风险模型。
连接
整合您的员工数据
连接您的 HRIS、ATS 和员工参与工具。Meg 在第一周内摄取薪酬、任期、绩效和调查数据，建立基础的离职风险模型。
检测
提前识别离职风险
每周评分识别出显示离职信号的员工，例如薪酬差距、参与度下降、与经理摩擦以及市场挖角。风险通常在离职前 60–90 天浮现。
检测
提前识别离职风险
每周评分识别出显示离职信号的员工，例如薪酬差距、参与度下降、与经理摩擦以及市场挖角。风险通常在离职前 60–90 天浮现。
诊断
了解每个风险背后的原因
每个被标记的员工都会附带驱动因素归因。是薪酬？发展？经理？工作量？诊断决定了哪种干预措施最有可能成功。
诊断
了解每个风险背后的原因
每个被标记的员工都会附带驱动因素归因。是薪酬？发展？经理？工作量？诊断决定了哪种干预措施最有可能成功。
干预
部署针对性的留任措施
Meg 会为每位高风险员工推荐具体干预措施：留任谈话、薪酬调整、岗位变动或发展机会，并按可能的影响力排序。
干预
部署针对性的留任措施
Meg 会为每位高风险员工推荐具体干预措施：留任谈话、薪酬调整、岗位变动或发展机会，并按可能的影响力排序。
衡量
跟踪有效与无效的措施
每项干预都会被追踪至结果。留任谈话是否奏效？薪酬调整是否改变了风险评分？模型会学习哪些行动能在贵公司真正留住员工。
衡量
跟踪有效与无效的措施
每项干预都会被追踪至结果。留任谈话是否奏效？薪酬调整是否改变了风险评分？模型会学习哪些行动能在贵公司真正留住员工。
累积
每个季度愈发精准
随着每个数据点的加入，留任预测不断提升。到第三季度，模型可达到 85% 以上的识别准确率，并推荐具有经验证绩效的干预措施。
累积
每个季度愈发精准
随着每个数据点的加入，留任预测不断提升。到第三季度，模型可达到 85% 以上的识别准确率，并推荐具有经验证绩效的干预措施。
常见问题
技术采购方关于留任智能常问的问题
针对我们从CHRO、HRBP和技术团队在评估留任智能能力时最常听到的问题给出的直接回答。
- 离职风险预测的准确性如何？需要多长时间才能变得可靠？
- 基线准确率从第一个月起使用行业模式和行为信号即可达到60-65%。随着模型在贵组织的实际离职数据上训练，准确率在12个月内可达到75-85%。模型按季度再训练。每一次离职和每一次成功干预都会提升下一个周期的表现。
- 平台需要从我们现有HR系统获取哪些数据？
- 核心需求：HRIS中的员工记录、离职历史和绩效数据。若提供薪酬基准、敬业度调查、LMS活动和协作信号，则准确率可进一步提高。通过REST API和webhook与Workday、SuccessFactors、Oracle HCM、BambooHR及主要调查和LMS平台集成。
- 系统如何处理员工隐私和数据敏感性？
- 敬业度调查强制最低汇报单位为5名受访者。行为信号仅使用汇总指标。不读取邮件或消息内容。经理视图显示匿名基准，绝不显示单个团队成员的分数。所有定性分析均生成匿名摘要。
- 经理可以看到其直接下属的个人离职风险评分吗？
- 可根据组织配置。默认将个人风险警报路由给HRBP，由其促进对话。经理看到的是团队层面的健康指标和敬业度维度，而非个人风险数值。这可以防止对话演变成“我们知道你在考虑离开”。
- 复杂薪酬包结构下，薪酬监测如何运作？
- 将总薪酬规范化：基本工资、奖金、股票以及地区特定组成部分，如住房、教育和交通津贴。针对GCC市场，还包括离职补偿和年度回国机票等条款。与多个市场数据提供商进行基准比较并每月刷新。
- 留任智能的典型ROI时间表是什么？
- 离职模式分析在2-3周内提供洞见。离职风险评分在第2个月产生可操作的警报。规模超5,000名员工的组织通常在第一年内避免4-8百万美元的可惜离职。每次避免的离职仅在直接替代成本上就可节省50,000-200,000美元。