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Calculer le ROI

Dans le dernier exercice, vous avez identifié que le taux d’attrition des employés dont l’augmentation se situe entre 0 à 10 % est plus élevé que pour les plages 11 à 15 et 16 à 20 %. De plus, selon votre modèle, percent_hike fait partie des principaux facteurs expliquant l’attrition.

Supposons maintenant que tous les employés ayant reçu une augmentation entre 0 et 10 % aient plutôt obtenu une augmentation entre 10 et 15 % : il y a de très bonnes chances que nous aurions pu retenir la plupart de ces employés.

On estime que la rétention réussie d’un employé de niveau Analyst permet d’économiser environ 40 000 $ USD pour l’entreprise. Bien sûr, augmenter l’augmentation salariale représente un coût supplémentaire pour l’entreprise. Dans cet exercice, vous allez donc calculer le retour sur investissement (ROI) d’une augmentation salariale.

Deux variables sont disponibles dans votre environnement de travail : le salaire médian d’un Analyst (median_salary_analyst) et les économies liées à une intervention réussie (turnover_cost).

Cet exercice fait partie du cours

Analytique RH : prédire l’attrition des employés en R

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Instructions

  • Calculez le extra_cost supporté pour un Analyst si son augmentation passe de 10 % à 15 %, c’est‑à‑dire si son salaire augmente de 5 %.
  • Supposons que des augmentations plus élevées aient été accordées, entraînant une baisse du taux d’attrition de 32 % à 15 %. Calculez les savings dues à la réduction du taux d’attrition de 17 %.
  • Exécutez le code fourni pour calculer le ROI.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Compute extra cost
extra_cost <- median_salary_analyst * (___)

# Compute savings
savings <-  turnover_cost * ___

# Calculate ROI
ROI <- (savings / extra_cost) * 100

# Print ROI
cat(paste0("The return on investment is ", round(ROI), "%!"))
Modifier et exécuter le code