リテンションマネジメント：データで導く3つの実践ステップ

「サーベイ結果」を眺めるだけになっていませんか？

「エンゲージメントサーベイは毎年実施しているが、結果を役員会で報告して終わりになっている」
「現場からは『またサーベイか』と、形骸化を指摘する声も聞こえてくる」
「データはあるはずなのに、具体的なリテンションマネジメント施策に結びついていない」

こうしたジレンマを抱える人事担当者の方は、決して少なくないように見受けられます。人的資本経営への注目が高まり、多くの企業が組織サーベイやタレントマネジメントシステムを導入し、従業員に関するデータは蓄積されつつあります。

しかし、そのデータを「分析」し、離職防止や人材定着といった「リテンションマネジメント」の具体的なアクションに繋げる段階で、壁に直面しているのです。背景には、「経験や勘に基づいた従来の人事判断」から、「データや客観的根拠（Fact）に基づいたリテンションマネジメント」へと移行する難しさがあると考えられます。

本コラムでは、蓄積されたデータを「死んだデータ」にせず、戦略的なリテンションマネジメントに活かすための、実践的な3つのステップについて解説します。

データドリブン・リテンションマネジメントの本質

データドリブンなリテンションマネジメントを推進する上で、まず押さえておくべき本質的な考え方があります。それは、「相関」と「因果」を見極めるということです。

「相関」に飛びつかない：陥りがちなデータの罠

例えば、組織サーベイの結果、「上司とのコミュニケーション満足度」が低い部署で、「離職率」が高い、という「相関関係」が見つかったとします。この時、多くの企業が「上司のコミュニケーション研修を実施しよう」という施策に飛びつきがちです。しかし、これは早計かもしれません。

もしかすると、その部署は「過度な業務負荷」という共通の原因によって、「コミュニケーション満足度の低下」と「離職率の上昇」が同時に引き起こされているだけかもしれないからです。その場合、いくらコミュニケーション研修を実施しても、根本原因である業務負荷が解消されなければ、リテンションマネジメントの効果は期待できません。

「離職ドライバー」の特定

データドリブン・リテンションマネジメントの核心は、単なる相関関係に惑わされず、離職や定着に本当に影響を与えている要因（＝ドライバー）を特定することにあります。

これらのドライバーをデータに基づいて客観的に特定し、優先順位をつけて対策を講じることが、効果的なリテンションマネジメントの第一歩となります。

「価値観」に着目したドライバー分析

私たちは、この「ドライバー」を特定する際、特に従業員の「価値観」に着目した分析が重要であると考えています。一般的なエンゲージメントサーベイが「満足度」や「会社への愛着」を測定するのに対し、個々人が仕事において何を重視するか（例：「専門性向上」「社会貢献」「安定」など）という価値観データを分析に加えます。

なぜなら、リテンションマネジメントの施策は、万人に効く「特効薬」ではないからです。例えば、「安定」を重視する従業員にとっては福利厚生の充実が「定着ドライバー」になるかもしれませんが、「専門性向上」を重視する従業員にとっては、魅力的な研修制度やスキル開発の機会こそが「定着ドライバー」となります。

組織サーベイなどを通じて、自社の従業員がどのような価値観を持っているのかを可視化し、その価値観に沿ったリテンションマネジメント施策を設計することが、データの価値を最大限に引き出すことに繋がると考えられます。

データ活用によるリテンションマネジメント実践の3ステップ

それでは、具体的にデータを活用してリテンションマネジメントを推進するためのステップを見ていきましょう。

ステップ1：データの「収集」と「統合」（現状の可視化）

まずは、リテンションマネジメントの分析に必要なデータを整備します。データがバラバラに管理されている（サイロ化している）状態では、精度の高い分析は困難です。

以下は、収集すべきデータの例です。

これらのデータを従業員IDなどで紐付け、一元的に分析できるデータベース（タレントマネジメントシステムやデータウェアハウス）を構築することが理想的です。これが難しい場合でも、まずはExcelなどで主要なデータを統合し、分析可能な状態に整備することから始めます。

ステップ2：離職の「予兆分析」（リスクの特定）

次に、統合したデータを分析し、どのような従業員が、どのような状況で離職しやすいのか、そのパターン（傾向）を掴みます。これが「離職予兆分析」です。

ステップ3：層別の「施策実行」と「効果検証」（PDCA）

分析によってリスクが特定できたら、いよいよ具体的なリテンションマネジメント施策を実行します。重要なのは、全社一律の施策ではなく、特定されたリスクセグメントに対して、ピンポイントで効果的な施策を打つことです。

施策を実行したら、必ずその効果をデータで検証します。「施策Aを実施した結果、対象セグメントのエンゲージメントスコアは改善したか？」「実際の離職率は低下したか？」を継続的にモニタリングし、次のリテンションマネジメント施策の改善に繋げます。

データは「羅針盤」、実行するのは「人」である

本コラムでは、データ活用によるリテンションマネジメント実践の3ステップを解説しました。

勘と経験だけに頼ったリテンションマネジメントは、的外れな施策にリソースを浪費してしまうリスクを伴います。客観的なデータ分析は、施策の精度を高め、経営資源を効率的に投下するために不可欠な「羅針盤」と言えるでしょう。

しかし、忘れてはならないのは、データはあくまで「傾向」や「リスク」を示すものであり、最終的に従業員の心に働きかけ、リテンションマネジメントを実行するのは「人（管理職や人事）」であるという事実です。

データ分析によって導き出されたインサイト（洞察）を基に、いかに血の通ったコミュニケーションや、個に寄り添ったキャリア支援を実行できるか。データと人間系の両輪を回していくことこそが、真のデータドリブン・リテンションマネジメントの姿であると考えられます。

株式会社コトラでは、人的資本経営に関する深い知見と豊富な実績で、貴社の課題解決をサポートします。組織サーベイの設計・分析から、データに基づいたリテンションマネジメント施策の立案・実行まで、より具体的なご相談は、お気軽にお問い合わせください。