Как спрогнозировать текучку в вашей команде продаж?

Источник: Talent Management

Компании беспокоятся по поводу текучки в любом отделе, но есть функция, где это обходится особенно дорого — продажи.

Оценки годового уровня текучки среди сейлзов в США достигают 27% — это общий показатель. Во многих отраслях средняя продолжительность работы на одном рабочем месте составляет менее двух лет. В то время, как некоторые сокращения желательны, например, когда увольняются низкоэффективные сотрудники, а это небольшая часть — каждый раз, когда надежный исполнитель уходит, его или ее компания сталкивается с рядом прямых и косвенных затрат.

Компании США тратят 15 миллиардов долларов в год на обучение сейлз-менеджеров и еще 800 миллиардов долларов на стимулирование, а увольнения снижают отдачу от этих инвестиций. Текучка также вредит продажам: позиции могут оставаться открытыми, компании нанимают замену, а новые сотрудники должны изучать каналы и восстанавливать отношения с клиентами. Если бы менеджеры могли идентифицировать хороших продавцов, которые рискуют уйти и предпринять шаги по их сохранению, их компании смогут добиться значительной экономии.

Новое исследование четырех профессоров по маркетингу во главе с В. Кумаром (V. Kumar) — государственный университет штата Джорджия — может помочь им в этом. Исследователи изучили данные, полученные более чем за два года от телекоммуникационной компании из списка Fortune 500, которая продает потребительскую электронику и программное обеспечение и создали количественную модель — первую в своем роде — чтобы предсказать, какие сейлзы, вероятно, уволятся. Эта работа основывается на предыдущих исследованиях некоторых ученых из этого числа, которые разработали метод оценки будущей прибыльности отдельного продавца. Разумеется, полезно знать, кто приносит больше всех прибыли, но новое исследование может значительно увеличить эту полезность: узнав, кто обладает высоким риском ухода и почему, руководители отделов продаж могут решать проблемы до того, как продавцы-звезды подадут заявление.

Исследователи изучили данные о 6 727 продавцах, работающих в 1,058 магазинах, разделив их по двум наборам показателей. Один набор показателей касался того, насколько хорошо работает каждый продавец; Эти цифры измерялись прошлой производительностью (на основе полученных доходов), удовлетворенности клиентов и частотой выполнения ежемесячных квот. Второй набор измерял «эффект коллег»: вариативность в работе среди коллег и добровольные и недобровольные увольнения в каждом магазине. Исследование контролировалось для географии, размера магазина и демографии.

Исследователи ожидали, что продавцы с высокими рейтингами производительности и удовлетворенности клиентов будут менее склонны к уходу, чем средние и низкие исполнители потому, что хорошие оценки повышают чувство безопасности, стимулирующие выплаты и их ощущение того, что они контролируют свои возможности успеха — и это оказалось так. Однако, когда дело дошло до выполнения квот, исследование показало перевернутое U-образное распределение: здесь высокопроизводительные продавцы тоже были менее склонны к уходу, чем средние исполнители (менеджеры хорошо справлялись с тем, чтобы их звезды были счастливы), или сотрудники с низкими показателями (их плохие результаты ограничивали их возможности у других фирм). «Эти "средние" продавцы, [вероятно] уйдут», — пишут исследователи. Хотя эти сотрудники не являются игроками «А», потеря их по-прежнему наносит ущерб их организациям потому, что они часто составляют большую и прибыльную часть отдела продаж.

Самое большое удивление касалось «эффекта коллег», которые оказались самым сильным предиктором (прогностическим параметром — прим. пер.) выхода из игры. Исследователи теоретизируют, что в компаниях, не имеющих большого различия в производительности, люди с меньшей вероятностью будут чувствовать вызов и имеют небольшой стимул работать более усердно или более умно; Они склонны уходить. В условиях с высоким уровнем текучки, сотрудники часто теряют веру в стратегическое направление компании (потому что они видят других, прыгающих с корабля), и они, как правило, более осведомлены о внешних возможностях работы, отчасти потому, что их сети включают бывших коллег, которые недавно перешли на другой уровень. И когда есть много текучки, сотрудники могут испытывать недостаток в доверии менеджерам, испытывать небезопасность работы и дальнейшего движения. «Отношение и намерения индивида сильно зависят от его окружения», — пишут исследователи. Сила «эффекта коллег» в модели предполагает, что текучка может быть заразной.

Это исследование является частью общей тенденции усилий, направленных на то, чтобы понять, какие события заставляют сотрудников искать, где трава зеленее, и какое поведение указывает на то, что они порождают такие проблемы, которые становятся все более актуальными в эпоху напряженных рынков труда и растущего использования аналитики. Например, исследование консультационной фирмы CEB изучило, как события в личной жизни сотрудников, такие как дни рождения и встречи в колледже, побуждают их подводить итоги и сравнивать свою карьеру с другими людьми, часто побуждая их к поиску работы. И исследование, проведенное исследователями штата Юта и штата Аризона, выявило 13 видов поведения, предвещающего увольнение, сравнивая его с поведением игроков в покер. Эти способы поведения включают в себя более ранние уходы с работы, меньший фокус или усилие, а также неохотно выполняемые долгосрочные задания.

Одним из следствий нового исследования является то, что руководители должны уделять пристальное внимание «эффекту коллег» и рассматривать возможность проведения вмешательства в условиях с небольшой разницей в производительности среди сотрудников и с ростом уровня текучки. Но Кумар (Kumar) говорит, что более важное сообщение заключается не в том, что фирмы должны подключать свои данные к модели, прогнозирующей текучку в магазинах телекоммуникационных сетей. Скорее, это то, что большие данные могут позволить компаниям определять переменные, которые прогнозируют текучку в их собственных рядах. В будущем менеджеры могут регулярно полагаться на информационные панели, маркирующие сотрудников, которые находятся на высоком, умеренном или низком уровне риска увольнения Затем они могут решить, какие из членов группы высокого риска требуют вмешательства, чтобы помочь им остаться.

По материалам "How to Predict Turnover on Your Sales Team", HBR.

Иллюстрация: Depositphotos.com