Прогнозирование увольнений
AI-система выявляет сотрудников с высоким риском увольнения за 3-6 месяцев до ухода. Анализирует причины и даёт рекомендации по удержанию. Снижайте текучесть до того, как она случится.
Знакомые ситуации?
Внезапные увольнения
Ключевые сотрудники уходят неожиданно. HR узнаёт последним, когда сотрудник уже принял оффер.
Дорогая замена
Замена специалиста стоит 50-200% годовой зарплаты. Поиск, онбординг, потеря производительности.
Непонятны причины
Exit-интервью дают искажённую картину. Уходящие редко говорят правду о настоящих причинах.
Реактивные меры
HR реагирует на факт увольнения, а не предотвращает его. Counter-offer часто не работает.
От данных до действий
Интеграция с HRM
Подключаем вашу HR-систему: 1C:ЗУП, SAP HR, BambooHR или другую. Загружаем исторические данные о сотрудниках.
3-5 днейОбучение модели
AI анализирует паттерны прошлых увольнений: какие факторы предшествовали уходу. Строит предиктивную модель.
1-2 неделиМониторинг рисков
Система еженедельно оценивает риск увольнения каждого сотрудника. Отслеживает изменения в поведении.
ПостоянноАлерты и рекомендации
HR получает уведомления о сотрудниках в зоне риска с анализом причин и рекомендациями по удержанию.
АвтоматическиРезультаты внедрения
Раннее выявление рисков даёт время на превентивные меры. Удержать дешевле, чем заменить.
Система предупреждает за месяцы, а не дни. Достаточно времени для переговоров и изменений.
Модель постоянно обучается на новых данных и улучшает точность предсказаний со временем.
Каждый удержанный сотрудник экономит 50-200% годовой зарплаты на замене.
Возможности системы
На чём строим
Python
GPT-4
Claude
LangChain
n8n
Выберите подходящий пакет
Все цены указаны за разработку и настройку модели. Ежемесячная поддержка оплачивается отдельно.
Старт
Для малого бизнеса
- До 200 сотрудников
- Базовая модель прогноза
- Еженедельные отчёты
- Поддержка 1 месяц
Бизнес
Для среднего бизнеса
- До 1000 сотрудников
- Расширенная модель
- Рекомендации по удержанию
- Алерты в Telegram
- Поддержка 3 месяца
Корпоратив
Для крупного бизнеса
- Безлимит сотрудников
- Кастомная ML-модель
- Интеграция с HRM
- SLA 99.9%
- Выделенный менеджер
Примеры внедрения
Финансовая организация
Прогнозирование увольнений среди 2000 сотрудников. Фокус на ключевых специалистах и руководителях.
Технологическая компания
Система раннего предупреждения для команды разработчиков. Интеграция с данными о вовлечённости.
Часто спрашивают
Данные из HRM: стаж, зарплата, повышения, переводы, больничные, отпуска, оценки эффективности. Также можем учитывать данные опросов вовлечённости.
Точность составляет 75-85% в зависимости от качества данных. Модель постоянно обучается и улучшает точность со временем.
Система выявляет риски за 3-6 месяцев до вероятного увольнения. Это даёт достаточно времени для анализа причин и мер по удержанию.
Помимо выявления рисков, система анализирует факторы и даёт конкретные рекомендации по каждому сотруднику: пересмотр зарплаты, карьерный разговор, смена проекта.
Готовы предотвращать увольнения?
Оставьте заявку — мы свяжемся в течение часа и обсудим ваш проект.
