Turnover : Comment optimiser ses coûts de masse salariale avec la visualisation PowerBI ?

Dans nos précédents articles, nous avons défini ce qu’était le turnover, et nous avons mis en lumière les données à prendre en compte pour analyser le turnover. Cela nous a offert, ainsi, des perspectives précieuses pour cette dernière partie où nous franchissons une étape supplémentaire, en révélant le potentiel de PowerBI pour visualiser ces données.

Quels sont les profils des employés qui quittent l’entreprise ? Quels sont les éléments déclencheurs de leur départ ? Et enfin, à quel rythme ces départs surviennent-ils ?

Stratégie RH

Par Constance FROMONOT

Consultante Data Scientist

Comprendre les dynamiques de turnover au sein de votre entreprise est essentiel pour maintenir une main-d’œuvre stable et performante. PowerBI se révèle être un outil incontournable pour analyser en profondeur ces mouvements de personnel.

Pourquoi utiliser PowerBI pour visualiser ses données ?

L’utilisation de PowerBI pour la visualisation des données permet de transformer les chiffres bruts en insights précieux. En facilitant l’identification des tendances, cet outil encourage une démarche proactive, indispensable pour maintenir un environnement de travail équilibré et attrayant. Pour cette étude, PowerBI est un outil essentiel pour améliorer la gestion des ressources humaines et mieux comprendre le turnover au sein de l’organisation.

Les mesures du turnover avec Power BI

Pour terminer, nous souhaitons visualiser nos données de turnover dans PowerBI. Nous souhaitons répondre à ces 3 questions principales :

Quel est le profil type des employés qui partent ?
Quels facteurs impactent leurs départs ?
Quand/ A quelle fréquence les employés partent ?

Dans cette partie, nous nous concentrerons sur l’analyse de nos données sur PowerBI. Pour cela, nous devons commencer par créer nos mesures qui nous permettront de calculer le turnover.

Les mesures du turnover

Nous décidons de calculer notre taux de Turnover comme suit :

Ici, nous avons décidé de lisser les résultats sur les 12 derniers mois pour faciliter l’interprétation finale, et ne pas prendre en compte les variations d’effectifs 2x d’un mois sur l’autre.
Il y a 2 mesures principales à créer :
– Le nombre d’employés moyens sur les 12 derniers mois.
– Le taux de turnover sur les 12 derniers mois

Avec le même principe, on peut choisir de calculer le taux de turnover volontaire ou involontaire, à condition d’avoir identifié la cause des départs.

Le dashboard PowerBI pour visualiser et analyser des données de turnover

Pour les DRH et les professionnels RH, comprendre le turnover au sein de l’entreprise est essentiel. Un tableau de bord performant offre une vue d’ensemble qui révèle le taux de turnover annuel et souligne d’éventuelles saisonnalités.

Regardons la répartition des différents turnovers par année et le total. Si on compare cela à la moyenne nationale, qui indique qu’un turnover peut être considéré comme sain entre 10 % et 15 %, on en déduit que nous sommes sur un bon taux de turnover, mis à part le cas exceptionnel de 2020 (Covid19).

Ensuite, regardons la différence des raisons de départ volontaires par genre. Ici, il est intéressant de voir que l’ordre des raisons les plus données est le même entre les hommes et les femmes, mais les proportions sont différentes. Les opportunités de carrière représentent 40 % des départs chez les hommes et 34 % chez les femmes, tandis que les raisons familiales représentent 14 % des départs chez les hommes et 20 % chez les femmes.

Ces types de visualisations sont très basiques et ne constituent qu’une base avant d’étoffer votre analyse qui doit prendre en compte vos besoins métiers et vos cas d’usages.

Conclusion sur l’optimisation des coûts de masse salariale avec PowerBI

Notre exploration des données concernant le turnover révèle des tendances claires sur les profils des employés les plus enclins à partir : la constance de leur départ tout au long de l’année et les motivations principales qui les poussent à partir.

Revisitons brièvement les interrogations initiales pour synthétiser nos découvertes et reprenons nos 3 questions énoncées dans l’introduction et tentons d’y répondre :

Quels employés partent ? La population de 0-30 ans et 0-1 ans d’ancienneté (non montré ici)
Quels facteurs impactent leurs départs ? Les hommes et les femmes partent majoritairement pour des opportunités de carrière ou des raisons familiales, mais en proportion différente.
Quand / à quelle fréquence les employés partent? Ils partent uniformément au cours de l’année. Il n’y a pas de saisonnalité notable.

Il a été donc identifié que les collaborateurs les plus susceptibles de quitter l’entreprise sont ceux âgés de moins de 30 ans et avec moins d’un an d’ancienneté. Leur départ ne présente pas de tendance saisonnière, s’étalant de manière régulière tout au long de l’année.

Les motivations principales de ces départs s’articulent autour des perspectives d’évolution de carrière et des impératifs familiaux, avec des nuances selon le genre. Ces informations cruciales permettent d’approfondir la compréhension des dynamiques de turnover et d’envisager des réponses à d’autres questions pertinentes pour la gestion des ressources humaines :

Est-ce que le turnover diminue avec le nombre de promotions ?
Quel est le temps moyen d’ancienneté des collaborateurs en fonction de leurs écoles ?
À partir de combien de temps dans l’entreprise un employé a-t-il le plus de chances de rester plus longtemps ?
Est-ce que changer régulièrement de manager contribue au départ des collaborateurs ?

En fin de compte, une meilleure compréhension des facteurs influençant le turnover offre l’opportunité de mettre en œuvre des politiques RH plus efficaces, de conserver les talents et, in fine, de réduire les coûts associés à une rotation excessive des effectifs.

L’outil PowerBI se révèle être un allié précieux pour analyser ces dynamiques et aller bien au-delà, en répondant à des questions plus complexes. Si vous souhaitez améliorer l’interprétation de vos données, la création de tableaux de bord pertinents ou la mise en place de stratégies de rétention efficaces, nous pouvons vous aider à tirer le meilleur parti de la BI.

SQORUS se positionne comme le partenaire de choix pour vous accompagner dans cette démarche, en vous apportant expertise, innovation et accompagnement personnalisé. Contactez-nous dès maintenant pour discuter de vos besoins et transformez vos données en décisions stratégiques et opérationnelles gagnantes.

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