Custo Turnover Calculator

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)

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

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

Multiplicadores de referência (% do salário anual)

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:

Schema do CSV (batch mode)

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