Lähtijät viestivät yhtällöllä - Miksi ihmiset lähtevät 2/3

Torstaina 23. toukokuuta 2024 julkistimme Miksi ihmiset lähtevät -tutkimuksemme tulokset. Edellisessä blogissa kerroimme, että suurimmat erot lähteneiden ja jääneiden vastausten välillä löytyivät oppimisen ja kehittämisen käytäntöihin liittyvistä kysymyksistä. Teema on noussut enenevässä määrin esiin erilaisissa tutkimuksissa maailmalla. Tämä oli ensimmäinen kerta, kun se tässä mittakaavassa nousi esiin myös Suomessa. Pelkästään vastauksia ei kuitenkaan kannata katsoa. Yhtä lailla viestiä kertovat vastausprosentit.

Miten tutkimus tehtiin?

Tutkimus tehtiin analysoimalla 85 500 ihmisen antamat 1 000 000 vastausta erilaisiin henkilöstökyselyihin viimeisen 6 vuoden ajalta. Analyysissä katsottiin, miten lähteneiden vastaaminen on eronnut jääneiden vastaamisesta. Aineisto on todella massiivinen Suomen mittakaavassa.

Tiedon luonteesta on ymmärrettävä, että tulos ei tuo esiin kausaliteettejä (lähdin koska) vaan korrelaatioita (kun on lähtenyt, niin samaan aikaan on vastannut näin). Maalaisjärjellä pystymme päättelemään, että näiden asioiden välillä tietenkin on yhteys, mutta tarkkaan ottaen tulos ei siis pysty kertomaan syitä vaan se kertoo lähteneiden ja eronneiden vastausaktiivisuuden ja vastausten eroista.

Mitä löytyi?

Suurimmat erot vastauksissa löytyivät siis oppmista ja kehittämistä koskevissa kysymyksissä, työtyytyväisyyttä koskevissa kysymyksissä ja lähijohtamista koskevissa kysymyksissä. Pelkästään tuloksia ei kuitenkaan kannata katsoa. Lähteneiden vastausprosentti laski systemaattisesti ja suurin piirtein saman verran kaikkiin kysymyksiin ja teemoihin liittyen. Lähteneiden vastausprosentti oli kautta linjan noin 20 prosenttiyksikköä jääneitä alhaisempi. Vastaukset taas olivat noin 10 prosenttiyksikköä kriittisemmät kuin jääneillä. Toisinaan ero oli merkittävästi pienempi - jopa vain 3 prosenttiyksikköä!

"Lähteneiden vastausprosentti oli kautta linjan noin 20 prosenttiyksikköä jääneitä alhaisempi. Vastaukset taas olivat noin 10 prosenttiyksikköä kriittisemmät kuin jääneillä. "

Tutkimuksessa analysoitiin aineistoa ensin kysymyspankkimme pääteemojen mukaisesti. Näistä nimenomaan oppimisen ja kehittämisen, lähijohtamisen ja työtyytyväisyyden teemoissa havaittiin eniten eroa vastanneiden ja jääneiden välillä. Erot pääteemojen kohdalla eivät kuitenkaan ole kovin suuret. Enemmän eroa on vastausprosentissa.

• Oppimisen ja kehittämisen pääteema:
  6 prosenttiyksikköä heikommat tulokset
  22 prosenttiyksikköä alhaisempi vastausprosentti
  1,6x suurempi todennäköisyys lähtemiseen, jos henkilö ei vastaa kysymykseen
  
  Tulos on positiivisten vastausten osuuden erotus (jääneet - lähteneet)
  Otos: 31 000 henkilöä
  Vastauksia: 196 000 kappaletta. Kommentteja 38 000.
  Todennäköisyys lähteä laskettu Bayesin teoreemalla.

• Työtyytyväisyyden pääteema:
  3 prosenttiyksikköä heikommat tulokset
  27 prosenttiyksikköä alhaisempi vastausprosentti
  1,9x suurempi todennäköisyys lähtemiseen, jos henkilö ei vastaa kysymykseen
  

  Tulos on positiivisten vastausten osuuden erotus (jääneet - lähteneet)
  Otos: 47 000 henkilöä
  Vastauksia: 206 000 kappaletta. Kommentteja 42 000.
  Todennäköisyys lähteä laskettu Bayesin teoreemalla.

• Lähijohtamisen pääteema:
  3 prosenttiyksikköä heikommat tulokset
  24 prosenttiyksikköä alhaisempi vastausprosentti
  1,7x suurempi todennäköisyys lähtemiseen, jos henkilö ei vastaa kysymykseen
  

  Tulos on positiivisten vastausten osuuden erotus (jääneet - lähteneet)
  Otos: 47 000 henkilöä
  Vastauksia: 571 000 kappaletta. Kommentteja 132 000.
  Todennäköisyys lähteä laskettu Bayesin teoreemalla.

  
  
  Pääteemojen alakategorioissa havaittiin enemmän eroa lähteneiden ja jääneiden vastausten välillä.

• Johtamiseen liittyvät kysymykset:
  10 prosenttiyksikköä heikommat tulokset 18 prosenttiyksikköä alhaisempi vastausprosentti
  1,5 x suurempi todennäköisyys lähtemiseen, jos henkilö ei vastaa kysymykseen
  
  Tulos on positiivisten vastauksien osuuden erotus (jääneet - lähteneet)
  Otos: 28 000 henkilöä
  Vastauksia: 75 000 kappaletta. Kommentteja 33 000.
  Todennäköisyys lähteä laskettu Bayesin teoreemalla.

• Alakategoria: suositteluun liittyvät kysymykset:
  11 prosenttiyksikköä heikommat tulokset

  22 prosenttiyksikköä alhaisempi vastausprosentti

  1,7 x suurempi todennäköisyys lähtemiseen, jos henkilö ei vastaa kysymykseen
  
  Suosittelun alakategoria löytyy kysymyspankistamme työtyytyväisyyden pääteeman alta.
  Tulos on positiivisten vastauksien osuuden erotus (jääneet - lähteneet)
  Otos: 15 000 henkilöä
  Vastauksia: 47 000 kappaletta. Kommentteja 7 000.
  Todennäköisyys lähteä laskettu Bayesin teoreemalla.
  

• Alakategoria: Oppimisen ja kehittämisen käytänteisiin liittyvät kysymykset:
  11 prosenttiyksikköä heikommat tulokset

  20 prosenttiyksikköä alhaisempi vastausprosentti

  1,6 x suurempi todennäköisyys lähtemiseen, jos henkilö ei vastaa kysymykseen
  
  Oppimisen ja kehittämisen käytänteiden alakategoria löytyy kysymyspankistamme oppimisen ja kehittämisen pääteeman alta.
  Tulos on positiivisten vastauksien osuuden erotus (jääneet - lähteneet)
  Otos: 27 000 henkilöä
  Vastauksia: 39 000 kappaletta. Kommentteja 6 000.
  Todennäköisyys lähteä laskettu Bayesin teoreemalla.
  

Mitä opimme?

Vastausten kriittisyys ei välttämättä kerro ihmisen lähtöaikeista. Ennemminkin meidän tulisi katsoa yhdessä vastaustuloksia ja vastausprosenttia. Lähteneiden vastausprosentti oli kautta linjan noin 20 prosenttiyksikköä jääneitä alhaisempi. Vastaukset taas olivat noin 10 prosenttiyksikköä kriittisemmät kuin jääneillä. Tätä nyrkkisääntöä seuraamalla voidaan saada kiinni suuri joukko lähtöaikeissa olevia ihmisiä ja halutessa pyrkiä luomaan uusi toimiva suhde työnantajan ja työntekijän välille.

Joissain tapauksissa ihminen jättää mieluummin vastaamatta kuin kertoo tyytymättömyydestään. Näin näyttäisi olevan esimerkiksi lähijohtamisen suhteen. Lähteneiden vastaukset olivat vain 3 prosenttiyksikköä kriittisemmät kuin jääneiden. Voi siis olla, että johtaminen ei toimi, mutta lähijohtajaan on silti olemassa tunneside ja häntä esimerkiksi pidetään ihan “hyvänä tyyppinä”, jolloin ei haluta antaa murskapalautetta, vaikka salaa niin mielessä ajateltaisiinkin. Vastaamatta jättäminen on helpompaa. Tähän kategoriaan liittyvissä kysymyksissä on siten erityisen tärkeää, että lähijohtaja tarkkailee vatausprosenttia ja sen laskiessa yrittää virittää avointa keskusteluyhteyttä palautteen antamiselle ja työn toimivuudesta keskustelemiselle.

Päteekö tämä tulos myös teillä?

Todennäköisesti kyllä, mutta jos haluat olla varma, voimme tehdä samanlaisen analyysin teidän henkilöstökyselydatastanne. Silloin saatte tietää aivan täsmällisesti, mitkä tekijät ovat tärkeimpiä pitovoimanne kannalta missäkin organisaatiolinjassa, millekin ammattiryhmälle ja esimerkiksi minkäkin ikäisille. Näin pystytte vahvistamaan pitovoimaanne “täsmäiskuin” hakuammunnan sijaan.

Lisätietoja tutkimuksesta saa Mikko Ruokojoelta, mikko.ruokojoki@vibemetrics.com.