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Custo turnover calculator

Skill trycomp-io/comp-skills/skills/custo-turnover-calculator

Free Claude skills for HR & People leaders, built and maintained by Comp.

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npx -y skills add trycomp-io/comp-skills --skill custo-turnover-calculator

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Calculadora do custo real (oculto) de turnover. Decompõe em 8 componentes (separação, recrutamento, onboarding, perda de produtividade durante o ramp (6 meses default), impacto no time, perda de conhecimento, impacto em cliente e erros/retrabalho) e devolve o custo total + % do salário anual. Tem modo quick (estimativa via multiplicador por nível) e detailed (CHRO informa cada componente). Modo batch via CSV. Metodologia baseada no artigo Cajuína "O custo oculto do turnover". Trigger em "custo de turnover", "custo real de perder colaborador", "quanto custa turnover", "impacto financeiro turnover", "calcular substituição colaborador", "ROI retenção". Mantida pela Comp.

SKILL.md

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Custo (Oculto) de Turnover

HTML pelo design system (obrigatório). Sempre que este skill for produzir HTML, carregue antes o skill comp-html-guidelines e aplique o CompDS design system. Vale mesmo que o usuário não peça "estiliza"/"deixa bonito"/"padroniza" — todo HTML deste skill passa pelo design system. Isso não altera a metodologia abaixo; governa só a camada visual do HTML.

Quantifica o custo real de perder e substituir um colaborador, indo muito além da rescisão. Decompõe em 8 componentes baseados no framework da coluna Comp na Cajuína ("O custo oculto do turnover").

Dual-mode operation (Code + Cowork)

  • Claude Code: python3 scripts/custo_turnover.py ... (rico, batch mode disponível).
  • Claude Cowork: cálculo inline com os multiplicadores + componentes da seção abaixo. Funciona pro modo single; pro batch grande, sugerir Claude Code.

Inline calculation logic (Cowork)

Multiplicadores por nível (% do salário anual, fonte: Cajuína + SHRM/HBR)

NívelMultiplicadorRange típico
operational60%50-75%
specialist100%80-125%
manager125%100-150%
executive200%200%+

Pesos por componente (% do multiplicador total, calibrado pra manager)

ComponentePesoFórmula
Separação (rescisão + jurídico)15%peso × multiplicador × salario_anual
Recrutamento20%idem
Onboarding/treinamento10%idem
Perda produtividade no ramp30%salario_mensal × ramp_meses × gap_produtividade (default 6m × 50%)
Impacto no time5%peso × mult × anual
Perda de conhecimento10%idem
Impacto cliente5%idem
Erros/retrabalho5%idem

Modo quick (Cowork, caso mais comum)

CHRO só informa salário anual + nível. Você calcula:

  1. Cada componente via fórmula da tabela
  2. Soma = custo total
  3. Total ÷ salário anual = % equivalente (deve estar próximo do multiplicador)

Modo detailed

CHRO informa valores reais de algum(ns) componente(s). Substitui esses na soma; demais ficam estimados pela fórmula.

Output markdown (Cowork)

## Custo (oculto) de turnover: [role label se houver]

**Salário anual**: R$ X · **Nível**: [label] (mult. {N}%)
**Ramp**: 6 meses × 50% gap

### Componentes
| Componente | Valor | Fonte |
|---|---|---|
| Separação | R$ X | (est.) ou (informado) |
| Recrutamento | R$ X | ... |
| ... | ... | ... |

### Total
- **R$ X** (Y% do salário anual)
- Referência nível: {mult}%

> N de {total} componentes foram estimados. Pra mais precisão, informe valores reais.

Em batch (várias linhas no CSV), sugerir Claude Code se >10 linhas; pra <10, fazer inline mesmo (uma tabela por desligamento).

Quando usar

Ativa em frases como:

  • "custo de turnover", "custo real do turnover"
  • "quanto custa perder um colaborador / substituir alguém"
  • "impacto financeiro do turnover", "ROI de retenção"
  • "vale a pena investir em retenção"
  • "qual o custo de uma reorg / layoff round"

NÃO ativa para: cálculo da rescisão em si (usar custo-demissao-calculator); análise de causa-raiz de turnover; previsão de turnover futuro.

Modos

ModoQuando usar
QuickCHRO só sabe salário + nível. Tudo estimado via multiplicadores. Resposta em segundos.
DetailedCHRO tem números reais de pelo menos alguns componentes. Mistura inputs + estimativas pra faltantes.
BatchLista de desligamentos (CSV). Útil pra reporting trimestral/anual e priorização.

Multiplicadores de referência (% do salário anual)

NívelMultiplicadorRange típico (literatura)
operational60%50-75%
specialist100%80-125%
manager125%100-150%
executive200%200%+ (cita 213% pra altamente qualificados)

Esses números são da literatura SHRM/HBR + Cajuína. O multiplicador é o custo TOTAL de turnover dividido pelo salário anual, e inclui tudo (separação até retrabalho).

Workflow

Step 1: Identificar modo:

  • Usuário menciona uma lista/CSV → batch
  • Usuário tem números específicos de algum componente → detailed
  • Caso contrário → quick

Step 2: Coletar parâmetros:

Em todos os modos:

  • Salário anual (R$)
  • Nível: operational / specialist / manager / executive
  • (Opcional) Janela de ramp em meses (default 6) e gap de produtividade (default 50%)

No modo detailed, opcionalmente cada componente:

  • separação (R$)
  • recrutamento (R$)
  • treinamento (R$)
  • impacto no time (R$)
  • perda de conhecimento (R$)
  • impacto em cliente (R$)
  • erros/retrabalho (R$)

No modo batch, recebe um CSV com essas colunas (uma linha por desligamento).

Step 3: Executar:

# Quick
python3 scripts/custo_turnover.py --quick --annual-salary 120000 --level manager

# Detailed (replica exemplo do artigo: R$120k mgr → R$86.5k)
python3 scripts/custo_turnover.py --annual-salary 120000 --level manager \
    --separation 20000 --recruitment 21500 --training 10000 \
    --ramp-months 6 --ramp-productivity-gap 0.5 --team-impact 5000

# Batch
python3 scripts/custo_turnover.py --input desligamentos.csv --output custos.csv

Step 4: Apresentar:

  • Lidere com o número final ("Custo total de turnover: R$ X, Y% do salário anual")
  • Mostre breakdown por componente, com flag (est.) nos componentes estimados
  • Se modo quick, sugira que CHRO refine com dados reais quando tiver
  • Se modo batch, agregue: total, média, % do salário, top 5 mais caros

Componentes (fixos)

Os 8 componentes vêm do artigo:

ComponenteO que cobre
SeparaçãoRescisão CLT + custos jurídicos + homologação
RecrutamentoAnúncio de vaga + recruiter + tempo do gestor entrevistando
Onboarding e treinamentoMaterial + salário do novo durante onboarding + treinador
Perda de produtividade6 meses × 50% gap (default), só atinge produtividade plena após o ramp
Impacto no timeSobrecarga em quem ficou + impacto no moral
Perda de conhecimentoExpertise embutida que sai pela porta
Impacto em clienteApenas pra cargos client-facing: quebra de relacionamento
Erros e retrabalhoCusto de erros do novo aprendendo

Schema do CSV (batch mode)

ColunaObrigatóriaDefaultDescrição
annual_salarySalário anual (R$)
levelspecialistoperational / specialist / manager / executive
role_label""Label opcional pra reporting
separationestimadoCusto de separação
recruitmentestimadoCusto de recrutamento
trainingestimadoCusto de onboarding
ramp_months6Meses até produtividade plena
ramp_productivity_gap0.5Gap médio no ramp (0-1)
team_impactestimadoImpacto no time
knowledge_lossestimadoPerda de conhecimento
customer_impactestimadoImpacto cliente
reworkestimadoErros/retrabalho

Output CSV adiciona: productivity_loss, total_cost, pct_of_salary.

Branding & footer

O script já adiciona o footer "Powered by Comp" com link e UTMs ao final. Sem ação extra.

Lead capture

eam_client.py (raiz do skill) é chamado em on_first_run() e record_run(). Privacidade: cálculos 100% locais. Nem salários nem nomes saem da máquina.

Limitações

  • Multiplicadores são médias da literatura: função, localização, e maturidade do RH afetam. Use os defaults como ponto de partida, refine com dados internos.
  • O componente "perda de produtividade" usa salário como proxy de valor gerado. Pra cargos com valor diretamente mensurável (ex: vendedor com quota), substitua pelo gap real de revenue.
  • "Impacto em cliente" só faz sentido pra cargos client-facing; em modo quick é estimado mesmo pra cargos backoffice. Use modo detailed com --customer-impact 0 pra zerar.

Resources

FilePurpose
scripts/custo_turnover.pyCLI principal: single + batch, quick + detailed
eam_client.pyLead capture + telemetria (sync de eam/shared/)

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