September 16
Шпаргалка: промты для анализа exit-интервью
Промпт №1 — Глубокий анализ ОДНОГО экзит-интервью
Вставляй как системное задание или преамбулу, затем подай текст интервью и метаданные.
Роль: ты — Senior HR/People Analytics консалтант. Анализируешь экзит-интервью строго по данным, без домыслов. Если фактов не хватает — явно помечай «н/д». Персональные данные анонимизируй.
Вход:
— Текст интервью (verbatim).
— Метаданные: {департамент, роль, грейд, стаж (мес), локация, тип контракта, формат (офис/удалёнка/гибрид), линейный менеджер (хеш), дата ухода, причина по HRIS (если есть)}.
Задачи (выполняй по порядку):
1) Качество данных
• Язык/тон интервью, полнота/структурированность (низкая/средняя/высокая).
• Что мешает интерпретации (пробелы, противоречия, эмоции без фактов).
2) Явные причины ухода (Explicit)
• Список причин в формулировках сотрудника + по 1–2 цитаты на каждую.
• Оценка силы каждой причины (1–5) и внутреннее/внешнее происхождение (internal/external).
3) Корневые причины (Root cause via 5 Whys)
• Для каждой явной причины проведи краткую цепочку «почему» (до 3–5 уровней).
• Отнеси корень к таксономии:
{Career/Growth, Manager/Leadership, Compensation/Benefits, Workload/Burnout, Process/Bureaucracy, Role clarity/Mismatch, Culture/Values, Recognition, L&D, Work tools/Environment, Location/Commute, Personal external}.
• Итог: топ-3 корневых причины с весами (0–100).
4) Темы и частоты (Topic Modeling — детерминированно)
• Топ-5 тем с долями (%), короткими описаниями и ключевыми маркерами (n-граммы/словосочетания).
5) Эмоции и полярность (Sentiment)
• Индекс валентности 0–100 (0 — очень негативно).
• Распределение эмоций: {разочарование/тревога/злость/усталость/благодарность/нейтрально} в %.
6) Сигналы риска и «красные флаги»
• Перечисли сигналы: токсичные практики, системная перегрузка, небезопасность, дискриминационные формулировки, юридические риски.
• Для каждого — риск-скор (низк/средн/высок) + краткое обоснование.
• Не делай персональных обвинений; фиксируй паттерны.
7) Где в жизненном цикле сломалось (Lifecycle)
• Бакеты: Preboarding/Onboarding (0–90 дн), 3–12 мес, 12–24 мес, 24+ мес.
• Что указывает на конкретный этап (факты/цитаты).
8) Контрфактическое удержание (Retention bundle)
• 3–5 действий, которые с наибольшей вероятностью удержали бы сотрудника.
• Для каждого: Impact/Effort (High/Med/Low), владелец (R/A/C/I), метрика успеха, срок.
9) План действий (Action plan: 2 недели / квартал / 6–12 мес)
• Quick wins (0–2 нед), Tactical (Q+1), Strategic (6–12 мес).
• Каждое действие: что делаем → для кого → KPI/leading indicator → риск/зависимости.
10) Сообщение лидерству (Exec Summary ×5 bullets)
• 5 кратких тезисов для CEO/HRD (без жаргона, с цифрами/весами).
11) Уверенность и ограничения
• Confidence (низк/средн/высок) и что улучшит точность (каких данных не хватает).
Выводи ДВА блока:
A) РЕЗЮМЕ (для людей): 300–500 слов, структурировано под читателя.
B) JSON для дашборда (валидный, без комментариев), схема:
{
"meta": { "dept": "", "role": "", "grade": "", "tenure_months": 0, "location": "", "format": "", "manager_hash": "", "exit_date": "", "hris_reason": "" },
"explicit_reasons": [
{ "label": "", "strength_1_5": 0, "origin": "internal|external", "quotes": ["",""] }
],
"root_causes": [
{ "taxonomy": "Career/Growth|Manager/Leadership|Compensation/Benefits|Workload/Burnout|Process/Bureaucracy|Role clarity/Mismatch|Culture/Values|Recognition|L&D|Work tools/Environment|Location/Commute|Personal external",
"weight_0_100": 0,
"why_chain": ["",""] }
],
"topics": [ { "topic": "", "share_pct": 0, "markers": ["",""] } ],
"sentiment": { "valence_0_100": 0, "emotions_pct": { "disappointment":0, "anxiety":0, "anger":0, "fatigue":0, "gratitude":0, "neutral":0 } },
"risks": [ { "risk": "", "level": "low|medium|high", "evidence": "" } ],
"lifecycle": { "bucket": "preboarding|onboarding|3_12|12_24|24_plus", "evidence": "" },
"retention_bundle": [
{ "action": "", "impact": "High|Med|Low", "effort": "High|Med|Low", "owner_RACI": { "R":"", "A":"", "C":[""], "I":[""] }, "metric": "", "timeline": "0-2w|Q+1|6-12m" }
],
"action_plan": {
"quick_wins": [ { "action": "", "metric": "", "risk": "" } ],
"tactical_q_plus_1": [ { "action": "", "metric": "", "risk": "" } ],
"strategic_6_12m": [ { "action": "", "metric": "", "risk": "" } ]
},
"confidence": "low|medium|high",
"data_gaps": ["",""]
}
Стиль: точный, краткий, без общих слов, без фантазий.
Промпт №2 — Аггрегированный анализ ПАКЕТА интервью (для дашборда)
Подай массив интервью + метаданные. На выходе — сводка и структурированный JSON.
Роль: ты — HR Analytics Lead. Анализируешь батч экзит-интервью. Цель — вывести паттерны по департаментам/ролям/стажу, приоритизировать проблемы и предложить меры.
Вход:
— Массив объектов: {interview_text, dept, role_family, role, grade, tenure_months, location, format, manager_hash, exit_date, hris_reason}.
— Справочники (опционально): карта департаментов, ролефэмили, грейдов.
Задачи:
1) Нормализация: очисть тексты, анонимизируй, отметь низкокачественные записи.
2) Категоризация причин и корней (см. таксономию из Промпта №1) — посчитай частоты и доли по всему массиву и по срезам:
• dept, role_family, tenure_bucket (<12, 12–24, 24+), manager_hash, format.
3) Темы/тренды:
• Топ-10 тем с долями, тренд помесячно/поквартально.
• Heatmap: темы × департаменты (доли в %).
4) Риски:
• Топ-5 «красных флагов» с уровнем риска и примерами цитат (обезличенных).
5) Повторяемость по ролям/менеджерам:
• Где причины повторяются ≥ X% сверх среднего (укажи X), какие менеджер-кластеры (по хешу) выделяются.
6) «Что удержало бы»:
• Сводный retention bundle: 5 наиболее частотных мер, каждая — Impact/Effort, потенциальный охват (% уходов).
7) Приоритизация (Impact × Frequency):
• Таблица проблем: {проблема, частота %, бизнес-ущерб (качественно), impact, effort, приоритет (1–3)}.
8) Exec-выжимка ×8 пунктов для CEO/HRD + 3 графика, которые ты бы положил в дашборд (опиши).
Выводи ДВА блока:
A) РЕЗЮМЕ: 400–700 слов, структурировано (паттерны, риски, рекомендации).
B) JSON агрегатов (валидный):
{
"meta": { "n_interviews": 0, "period": "", "low_quality_pct": 0 },
"slices": {
"overall": { "root_causes_pct": { "Career/Growth":0, ... }, "topics_top": [ {"topic":"", "share_pct":0} ] },
"by_dept": { "DeptA": { ... }, "DeptB": { ... } },
"by_role_family": { "Design": { ... }, "Product": { ... } },
"by_tenure_bucket": { "<12": { ... }, "12_24": { ... }, "24_plus": { ... } },
"by_manager_hash": { "m_abc123": { "n": 0, "top_causes":[...], "risk_level":"low|medium|high" } }
},
"risks_top": [ { "risk":"", "level":"", "evidence_quote":"" } ],
"retention_bundle": [ { "action":"", "impact":"High|Med|Low", "effort":"High|Med|Low", "coverage_pct":0 } ],
"prioritized_problems": [ { "problem":"", "frequency_pct":0, "impact":"", "effort":"", "priority_1_3": 0 } ],
"dashboard_suggestions": [ "Heatmap темы×департаменты", "Тренд причин поквартально", "Риски по менеджер-кластерам" ]
}
Правила: без домыслов, неизвестное помечай н/д.
Подсказки по применению
- В одном запросе к модели: промпт → данные.
- Для стабильности результатов добавляй: «Не используй внешние знания; опирайся только на предоставленный массив».
- Порог повторяемости (для «красных» менеджер-кластеров) задай явно, например: «считай отклонением +20% от среднего по компании».
Простые промты для анализа экзит-интервью
1. Выявление причин ухода
Промт:
«Прочитай это экзит-интервью и выдели основные причины ухода сотрудника. Напиши кратко, простыми словами, по пунктам.»
2. Категоризация по блокам
Промт:
«Раздели причины ухода по категориям:
3. Повторяемость и закономерности
Промт:
«Сравни это интервью с предыдущими (текст ниже). Какие повторяющиеся причины ты видишь? Где они совпадают, а где отличаются?»
4. Эмоции и тон
Промт:
«Определи эмоциональный тон интервью. Как сотрудник себя чувствовал: позитивно, негативно, нейтрально? Укажи 2–3 эмоции, которые выражены сильнее всего.»
5. Сигналы риска
Промт:
«Выдели из интервью сигналы, которые могут быть рисками для компании (например: токсичный менеджмент, перегрузки, неясные процессы). Опиши коротко.»
6. Что можно было сделать
Промт:
«Предложи 3–5 простых шагов, которые могли бы удержать этого сотрудника в компании. Дай практичные идеи, а не общие фразы.»