Teie ettevõtte kulumismäär on määr, millega töötajad teie ettevõttest vabatahtlikult lahkuvad. Väljaarvamise määra nimetatakse ka töötajate voolavuse määraks või tööturult lahkumise määraks. Kui teie ettevõttel on suur väljalangemise määr, võib töötajate pidev asendamine teile kulutada märkimisväärse summa. Lisaks võivad kliendid tajuda langust. teie toote või teenuse väärtuse vähenemise tõttu tööjõu vähenemise või allesjäänud töötajate moraali või motivatsiooni puudumise tõttu. See kahju teie kaubamärgile võib teie kasumit veelgi mõjutada.
1
Arvutage igakuine kulumismäär. Iga kuu väljalangemise määra arvutamiseks peate teadma töötajate koguarvu kuu alguses. Seejärel peate teadma sel kuul lisatud uute töötajate arvu. Lõpuks määrake lahkunud töötajate arv. Lahkunud töötajate arv on väljalangemiste arv. Ühendage numbrid järgmise valemiga: tööturul lahkumise määr = töölt lahkumise arv / keskmine töötajate arv *100. Oletame näiteks, et telekommunikatsiooniettevõttes oli 1. aprilli 2015 seisuga 150 töötajat. Selle kuu jooksul lahkus ettevõttest vabatahtlikult 20 töötajat. Samuti palkas ettevõte 25 uut töötajat. Esmalt arvutage välja keskmine töötajate arv. Algusarv oli 150. Kui lahkus 20 inimest ja tööle võeti 25 inimest, siis lõpparv oli 155. Selle kuu keskmise töötajate arvu saab arvutada võrrandiga (150+155)/2=152,5{displaystyle ( 150+155)/2=152,5}.Järgmiseks arvutage igakuine kulumismäär. Sel kuul lahkus 20 inimest ja keskmine töötajate arv oli 152,5. Kuu kulumismäära saab arvutada võrrandiga (20/152.5)–100=.1311–100=13.11{displaystyle (20/152.5)*100=.1311*100=13.11}Aprill, 20. aprilli kulumismäär 5. oli 13,11 protsenti.
2
Arvutage välja kvartaalne kulumismäär. Kasutage sama valemit. Ühe kuu andmete asemel vaatate aga ühe kvartali andmeid, mis on kolm kuud. Oletame, et ülaltoodud näites olev telekommunikatsiooniettevõte soovib arvutada oma 2015. aasta teise kvartali hõrenemismäära. See oleks 2015. aasta aprill, mai ja juuni. Töötajate arv algselt 1. aprillil 2015 oli 150. kvartalis lahkus 30 inimest ja tööle võeti 40 uut töötajat. Seetõttu oli 30. juunil 2015 lõppenud töötajate arv 150–30+40=160.{displaystyle 150-30+40=160.}Kvartali keskmine töötajate arv oli (150+160)/2= 155{displaystyle (150+160)/2=155}. 2015. aasta teise kvartali kulumine oli (30/155)∗100=19,35{displaystyle (30/155)*100=19,35} ehk 19,35 protsenti.
3
Arvutage välja aastane kulumismäär. Selle arvutuse jaoks peate teadma aasta kulumiste koguarvu. Seejärel peate arvutama töötajate kaalutud keskmise. Kaalutud keskmise kasutamine on matemaatiliselt täpsem, kuna see silub ettevõtte töötajate arvu hooajaliste muutuste mõju aastaringselt. Oletagem, et ülaltoodud näites oli telekommunikatsiooniettevõttel aastas kokku 62 töötajat. Tavaliselt palkavad nad 20 inimest. protsenti rohkem töötajaid aasta viimasel kvartalil nende kiire hooaja eest. Seega on neil kolm esimest kvartalit keskmiselt 155 töötajat ja viimases kvartalis keskmiselt 186 töötajat.Teades, et aastas on neli kvartalit, saate kaalutud keskmise arvutada valemiga ((155∗. 75)+(186∗.25))=(116.25+46.5)=162.75{displaystyle ((155*.75)+(186*.25))=(116.25+46.5)=162.75}. Võite ka kasutada töötatud nädalate arv. Aastas on 52 nädalat. Esimeses kolmes kvartalis on 39 nädalat ja viimases kvartalis 13 nädalat. Kasutage valemit ((155–39)/52))+((186–13)/52))=116,25+46,5=162,75{displaystyle ((155*39)/52))+((186*13) /52))=116,25+46,5=162,75}.Lõpuks võiksite kasutada töötatud tundide arvu. Aastas on 2080 töötundi. Esimesel kolmel kvartalil on 1560 tundi ja viimases kvartalis 520 tundi. Kasutage valemit ((155–1560)/2080))+((186–520)/2080))=116,25+46,5=162,75{displaystyle ((155*1560)/2080))+(186)*5 /2080))=116,25+46,5=162,75}Selle ettevõtte töötajate kaalutud keskmine on 162,75. Arvutage aastane hõõrdumismäär valemiga (62/162,75)–100=38,09{displaystyle (62/1607). =38,09} ehk 38,09 protsenti.
4
Mõistke kulumismäära prognoosimise väärtust. Kuigi ajaloolise kulumismäära vaatamine on väärtuslik, peavad ettevõtted suutma prognoosida kulumismäära, et hinnata ettevõtte tulevast tulemuslikkust. Prognoositavat kulumismäära saab võrrelda teiste sama tööstusharu või sektori ettevõtete kulumismääradega. Kui prognoositakse ebasoodsat hõrenemismäära, saavad ettevõtted kohe rakendada strateegiaid töötajate voolavuse vähendamiseks.
5
Õppige andmete aastaseks muutmise valemit. Kui teate mõne kuu kulumiste arvu, saate selle teabe ekstrapoleerida ülejäänud aasta kohta. Pidage meeles, et see arv on projektsioon. See ei pruugi arvesse võtta hooajalisi muutusi, mis võivad tegelikku kulumismäära mõjutada. Kasutage valemit Ra=1+Rc12/N−1∗100{displaystyle R_{a}=1+R_{c}^{12/N} -1*100}.Ra{displaystyle R_{a}} = aastane kulumismäärRc{displaystyle R_{c}} = kumulatiivne kulumismäärN{displaystyle N} = vaadeldud ajaperioodide arv.
6
Igakuiste andmete põhjal kulumismäär iga-aastaselt. Oletame, et ettevõte soovib oma kulumismäära aastaseks muutmiseks kasutada andmeid jaanuarist maini. 1. jaanuaril oli ettevõttes 2050 töötajat. Hõõrdumiste arv oli 125 ja uute töötajate arv 122. Seega oli töötajate lõppenud arv 2047. Arvutage välja senine kumulatiivne väljalangemise määr. Keskmine töötajate arv oli 2048,5 ((2050+2047)/2=2048,5{displaystyle (2050+2047)/2=2048,5}). Kumulatiivne hõõrdumismäär oli 6,1 protsenti ((125/2047)–100=6,10{displaystyle (125/2047)*100=6,10}). Annualiseerige kulumismäär. Kumulatiivne kulumismäär on 6,1 protsenti ja vaadeldud ajavahemike arv on 5 (jaanuarist maini viis kuud). Ra=1+.06112/5−1∗100{displaystyle R_{a}=1+.061^ {12/5}-1*100}Ra=1.0612.4−1∗100{displaystyle R_{a}=1.061^{2.4}-1*100}Ra=1.153−1∗100{displaystyle R_{ a}=1,153-1*100}Ra=.153∗100=15.3{displaystyle R_{a}=.153*100=15.3}Aastatasuvus on 15.3 protsenti.
7
Prognoosige kvartali kulumismäär. Kasutage sama valemit, ainult 12 kuu asemel 3 kuud. Oletame näiteks, et sama ettevõte ülaltoodud näites soovib kasutada oma aprilli ja mai andmeid kogu teise kvartali kulumise prognoosimiseks. 1. aprilli seisuga oli ettevõttes 2049 töötajat. Aprillis ja mais oli väljalangemiste arv 37 ja uute töötajate arv 35. Seega oli töötajate lõppenud arv 31. mai seisuga 2047. Arvutage kvartali kumulatiivne väljalangemise määr. Keskmine töötajate arv oli 2048 ((2049+2047)/2=2048{displaystyle (2049+2047)/2=2048}). Nende kahe kuu kumulatiivne kulumismäär oli 1,81 protsenti ((37/2048)–100=1,807{displaystyle (37/2048)*100=1,807}) Ekstrapoleerige kulumismäär ülejäänud kvartali kohta. Kumulatiivne kulumismäär on 1,81 protsenti ja vaadeldud ajaperioodide arv on 2 (aprill ja mai). Ra=1+.01813/2−1∗100{displaystyle R_{a}=1+.0181^{3/ 2}-1*100}Ra=1.01811.5−1∗100{displaystyle R_{a}=1.0181^{1}.5-1*100}Ra=1.02727−1∗100{displaystyle R_{a }=1,02727-1*100}Ra=.02727∗100=2.727{displaystyle R_{a}=.02727*100=2.727}Teise kvartali prognoositav kulumismäär on 2,73 protsenti.
8
Kõrge kulumismäär võib kahjustada ettevõtte kaubamärki. Kliendid hindavad oma rahulolu ettevõttega suuresti oma suhete põhjal selle töötajatega. Kliendid võivad arvata, et nad ostavad personalivahetuse tõttu halvemaid tooteid või saavad vähem teenuseid. Nad võivad selle põhjuseks pidada madalamat töötajate arvu või moraali ja motivatsiooni puudumist ülejäänud töötajatel.
9
Kulumismäärad mõjutavad lõpptulemust. Kui ettevõtted kaotavad kliente kõrge kadumismäära tõttu, mõjutab see loomulikult lõpptulemust. Ühes uuringus jõuti järeldusele, et kõrge kulumismäär mõjutas ühe ettevõtte kasumlikkust kuni 400 protsenti. Nad vaatasid ajutise abiteenuse ettevõtte erinevaid filiaale. Suurima hõõrdumismääraga filiaalid olid umbes neli korda vähem tulusad kui madalaima kulumismääraga filiaalid.
10
Töötajate säilitamise määra parandamine võib ettevõtete raha säästa. Kui töötaja lahkub, võib ettevõte kulutada kuni viiendiku selle töötaja palgast selle töötaja asendamiseks. Kui ettevõttel on suur kulumismäär, võib see olla märkimisväärne kulu. Nendele kuludele aitavad kaasa tootlikkuse vähenemine, kui keegi lahkub, uue töötaja palkamise ja koolitamise kulud ning aeglasem tootlikkus, kuni uus töötaja töö selgeks saab. Ettevõtted saavad neid kulusid vältida, rakendades poliitikaid, mis parandavad töötajate säilitamist. Töökoha paindlikkus, kogunenud haigusaeg ja tasustatud perepuhkus võivad aidata vähendada töötajate kaotust.