Wer bleiben wird und wer nicht: Kündigungsrisiken präzise vorhersagen
Mit Predictive Retention Analytics erkennen wir Fluktuationsrisiken, bevor sie sich im Kündigungsschreiben zeigen und liefern konkrete Handlungsoptionen zur Sicherung von Schlüsselkräften. Datengestützt. Frühzeitig. Wirtschaftlich wirksam.
„Wir dachten, sie sind zufrieden, bis die Kündigung kam.“
Viele Unternehmen verlassen sich auf jährliche Befragungen oder Bauchgefühl. Das Ergebnis: Kündigungen überraschen, Schlüsselpositionen bleiben unbesetzt, Rekrutierungskosten explodieren. Jeder Fluktuationsfall kann bis zu 150 % des Jahresgehalts kosten – ganz zu schweigen von verlorener Expertise, Kundenbeziehungen und Teamstabilität.
Wer nicht erkennt, wo sich Kündigungsabsichten anbahnen, reagiert zu spät und verliert wertvolle Leistungsträger.
Datenpunkte verbinden, Muster erkennen, präventiv handeln
Risk Scoring
Modell mit 25+ Variablen (Leistung, Abwesenheiten, Feedback, Marktbedingungen)
Erkennung von Hochrisiko-Positionen bis zu 3 Monate vor Kündigung
Pulse Retention Survey
Quartalsmäßige Kurzbefragung mit Fluktuations- & Engagement-Indikatoren
Kontinuierliche Risikobewertung statt punktueller Momentaufnahme
Manager Alert Dashboard
Echtzeit-Alerts für Führungskräfte bei steigenden Risiko-Scores
Handlungsspielraum, bevor Kündigungen ausgesprochen werden
Retention Driver Analysis
Statistische Gewichtung der wichtigsten Bindungs- und Abwanderungsfaktoren
Ressourcen auf die wirkungsvollsten Hebel fokussieren
Methodenbasierung:
Predictive Analytics Framework | ISO 30414 (Human Capital Reporting) | Statistische Modellierung
The Outcome
Was Sie früh wissen, können Sie gezielt verhindern.
Retention Rate
+15 %
Vorher: 69 %
Nacher: 84 %
Fluktuationskosten p.a.
-38 %
Vorher: € 2,4 Mio
Nacher: € 1,5 Mio
Time-to-Hire
-30 %
Vorher: 91 Tage
Nacher: 64 Tage
Überraschungsrate
-57 %
Vorher: 42 %
Nacher: 18 %
Frühwarnsysteme senken nicht nur Kosten, sondern erhöhen die strategische Planungssicherheit in HR, Controlling und Linienführung.
Branchen-Case
Industrieunternehmen mit 3.800 Mitarbeitenden, CEE-weit
Ausgangslage:
Ein Industrieunternehmen mit 3.800 Mitarbeitenden war von steigender Fluktuation in der Produktion betroffen. Fachkräfte fehlten, Know-how ging verloren, Liefertermine waren gefährdet.
Vorgehen:
Ein Retention-Scoring-Modell integrierte HR-Daten, Schichtpläne und Engagement-Pulsewerte in einem Dashboard. Führungskräfte erhielten damit erstmals ein Frühwarnsystem zur Identifikation von Risikoteams.
Impact nach 12 Monaten:
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Frühwarnsystem erkennt 72 % der späteren Kündigungen im Schnitt 10 Wochen vor Austritt
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Präventive Maßnahmen senken Fluktuation in Hochrisikobereichen um 29 %
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HR- und Produktionsplanung deutlich stabiler
„Wir haben die erste Kündigungswelle in Jahren abwenden können, das war bares Geld wert.“
Welche Kosten und Risiken könnten Sie vermeiden, wenn Sie Fluktuation 10 Wochen früher erkennen würden?
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