Tancaは、ソフトウェアの使い方をよりよく理解するのに役立ちます！
四半期ごとのヘッドカウント予測。部門別の給与コスト。個人別の離職リスク。チャネル別の採用ROI。ワークフォース分析がHRデータを戦略的意思決定に変換します。
給与は給与システム、ヘッドカウントはHRデータベース、OTはタイムシートに。
退職6週間前: 生産性低下、コラボレーション撤退、学習停止。
部門効率の不均衡が追跡なしに四半期にわたって悪化。
予測モデルなしのワークフォース計画は予算編成に過ぎない。成長シナリオと離職モデリングが必要。
リソース配分がローカルで最適化、グローバルではない。
Q1に15名採用、12ヶ月後のコスト/売上測定なし。
AIがヘッドカウント配分を部門売上貢献にマッピング。各部門に効率スコア（0-100%）を付与し、過剰・不足人員を表示。
営業: 48%効率 · 22% HC · 15%売上 vs ベンチマーク1:18万ドル
3つの成長シナリオ（低/ベース/高）でワークフォースをモデル化。成長率、HC-売上比率、離職率、給与インフレ、採用速度、AI自動化影響を調整。
480 (低) · 566 (ベース) · 700 (高) 2029年予測
行動シグナルを監視 — 生産性低下、コラボレーション撤退、学習エンゲージメント低下、市場との報酬ギャップ。典型的な退職の6〜8週間前に早期警告。
離職リスク: 高 · 6週間アラート発動
部門・職種・シフト別の四半期給与コスト。OTコストトレンド。採用チャネル別コスト。労働コスト1ドルあたりの売上。
従業員あたり7.6万ドルの売上（+8% YoY） · 採用コスト: 平均4,200ドル
4モジュールすべてが同じライブデータから取得 — 給与、勤怠、OKR、採用。手動入力不要。スプレッドシートエクスポート不要。
"Tancaワークフォース分析導入前、CHROは取締役会にヘッドカウント要求を『エンジニアリングにもっと人が必要です』と提示。6ヶ月後、部門効率スコア、3年予測シナリオ、給与コスト予測を含む適切なHC計画を提示。取締役会は通常の3回会議サイクルの代わりに20分で予算を承認しました。"
売上貢献別の部門効率。5年3シナリオ予測モデル。6週間の離職リスク早期警告。チャネル別採用ROI。
