A través del algoritmo de predicción de abandono, la empresa logró analizar el comportamiento de empleados para predecir quienes podrían abandonar la empresa. Luego llevó adelante acciones preventivas de fidelización para evitar el abandono.

LOS RESULTADOS

+80%

DE PRECISIÓN IDENTIFICANDO CLIENTES CON ALTA PROBABILIDAD DE ABANDONO

+12 MIL EMPLEADOS ANALIZADOS

TIEMPO DE EJECUCIÓN: 3 MESES

EL DESAFÍO

Una empresa de e-commerce necesitaba tomar acciones de retención de colaboradores para cuidar talento valioso.

LA SOLUCIÓN

Algoritmo de predicción de abandono para tomar decisiones de fidelización.

Utilizando datos de encuestas de clima, encuestas de feedback / performance, antigüedad, rango salarial, características del equipo y otros más, se logró la implementación del algoritmo de predicción de abandono, a través del cual la empresa pudo identificar factores determinantes respecto al porcentaje de abandono de sus empleados, y así tomar acciones preventivas de fidelización, priorizando a los empleados de acuerdo a su probabilidad de abandono, automatizar acciones de retención de empleados y personalizar la experiencia de los empleados en base a su riesgo de abandono.

ÉXITO GARANTIZADO

Más de 50% de identificación de colaboradores con alta probabilidad de abandono y más de un 80% de precisión identificando colaboradores con alta probabilidad de abandono.

Con la implementación de este algoritmo de predicción de abandono, la empresa logró tomar acciones preventivas de fidelización, mantener el número de empleados existentes por períodos de tiempo más extensos, redujo las pérdidas por empleados abandonadores y maximizar el valor de vida dentro de la empresa de cada colaborador. 

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