劳动力流动是劳动力市场正常现象。从劳动者自身角度而言，在各职位间适当流动有益于找到与自身能力与需求匹配的雇主；但从雇主角度来说，人员跳槽意味着时间与财务成本的流失。而对于销售部门而言，销售员离职所造成的损失更为庞大——销售员是连结企业与消费者的重要桥梁，**销售人员的流失意味着与之相连的客户资源的流失。有学者指出，2007年美国公司投入约8000亿美元用于激励雇员，此外还投入150亿美元用于员工培训；同年美国各行业的员工流动率约为27%。由此可推知，企业各部门尤其是销售部门每年因人员流动造成的经济损失不容小觑。
为了了解销售员流动原因，帮助企业管理者更好的对销售员流动进行预测，美国的四位学者 Sarang Sunder, V. Kumar，Ashley Goreczny 以及 Todd Maurer 基于一家500强通讯设备公司6727位销售员两年以来的销售数据，构建比例风险模型。研究者将人员流动的影响因素分为自身因素以及同伴因素。得出一些有趣的研究结论。
自身业绩、同僚业绩以及他人离职情况对销售员自身流动有何影响？
销售员的离职可分为自愿性离职（跳槽）和非自愿性离职（辞退）。影响销售员离职的因素有许多，在这里我们主要关注自身因素以及同伴因素；其中自身因素可具体分为相对绩效、顾客满意度以及目标实现能力三个变量，同伴因素可分为同伴间绩效差异以及同伴的离职情况。这些因素与销售员离职率的关系如下表所示：
自身因素
销售员的业绩越好时，离职倾向越低
顾客满意度越高，销售员离职率越低
特别的是，目标实现能力与销售员离职率呈倒U型关系——具有较高目标实现能力和较低目标实现能力的销售员离职率都较低，而能力居中的销售员具有更高的离职倾向
同伴因素
销售员间的业绩差异越大，销售员的离职率越低
同伴的跳槽或是被辞退都会增强销售员个人的离职倾向
当客户对销售员满意度提升时，同伴的自愿性离职/非自愿性离职与个人离职之间的正相关关系加强
一般来说，业绩较好、客户资源稳定的销售人员能从工作中获得满足感以及稳定感，因而他们的离职倾向会较低。有趣的是，数据回归结果说明，完成业绩目标较差和较好的销售员都有较低的离职倾向，而表现居中的反而更有可能跳槽。这是因为表现差的销售员不太有能力跳槽，而表现好的销售员受到企业重用，被挖走的难度也较大；表现居中但有发展潜力的销售员被挖走的难度较低，从而表现出更强的跳槽倾向。
销售团队中，同伴的影响也是不容忽视的重要因素。结果表明，无论是自愿还是非自愿，同事的离职都会增强销售员个人的离职倾向。这可以理解为羊群效应——当周围的同事都纷纷跳槽，销售员对所处岗位的评价就会降低，从而倾向于向外寻找工作机会。而当团队中的辞退现象陡增，不稳定的销售队伍、绩效压力以及情感因素都会影响剩余销售队伍的士气，从而导致更高的离职率。来自顾客的肯定无疑是强化了同伴效应——手中握有大量客户资源的销售员更有底气以及能力向外寻找工作机会。
哪种效应的影响程度更大——自身效应？同伴效应？
为了确认各变量对销售员离职倾向的影响程度，从而帮助管理者在实践中有所侧重，学者们具体计算了自变量由均值增加10%所带来的销售员离职风险变化。
结果表明，当销售员业绩提升10%（或平均增长31美元）时，离职风险下降3.03%；而客户满意度提高10%时，销售员离职风险下降了0.4%。由此可知，与客户满意度相比，销售员历史业绩高低对其离职倾向的影响更大。分析结果还说明，目标实现能力自均值（4.51）增加10%时，员工离职倾向会增加1.02%——但由之前分析我们也知道，目标实现能力与离职率之间的呈倒U型关系。当销售员的目标实现能力处于总体平均水平（4.51）时，他们的离职倾向在总体中***高。因而管理者可以据此及时预测销售队伍中具有较高离职倾向的员工，制定策略来保留这类销售人员。
此外，量化结果表明，同伴效应对销售员离职率的影响比自身效应大得多，其中大部分是由同伴间绩效差异因素造成的。当同事间绩效差异增加10%时，销售员离职风险会降低17.75%。同时，与非自愿性离职相比，主动跳槽对剩余销售员离职倾向的影响更大。因此，销售团队内的适当竞争不仅能对成员起到激励作用，还能在一定程度上稳定业务团队；当团队中的跳槽率较高时，管理人员需要及时与剩余成员进行沟通，以防止羊群效应。
利用大数据帮助企业预测员工流失
我们已经知道，销售人员的离职在很大程度上受到同僚影响。销售团队中的竞争情况以及人员跳槽都会对销售员的离职意愿产生影响。管理人员尤其是销售经理或许能从中获得一些启示——若想稳定销售队伍，保留客户资源，适当的竞争激励模式以及及时的思想沟通是必要的。当然，这项研究仅聚焦于自身及同事的业绩以及离职因素，而影响销售员自愿离职的因素还包括了销售人员的薪资体系、组织架构、职业发展等变量。要想**而准确的把握员工的离职意向，及时采取措施止损，还需要借助大量的数据分析。在2015年，美国的一家IT公司 VMware 已经根据所掌握的员工数据预测员工离职，并及时向管理层提示员工离职意向；结果显示准确率很高，效果甚佳。因而从企业实施层面来看，利用大数据进行员工流失预测是大势所趋；企业管理层可以据此及时制定应对措施，将公司因人员流失带来的损失***小化。
