Turnover: o que é, como calcular e o que fazer com o índice

O turnover é a taxa de rotatividade de pessoas numa empresa: quantas saíram e foram substituídas num período, em relação ao total do time. É um dos poucos números de gestão de pessoas que qualquer PME já calcula, mesmo sem RH estruturado, porque a conta é simples. O que costuma faltar não é a conta. É saber o que fazer com o resultado dela.

Leitura da CGLC: a maioria dos guias sobre turnover trata toda saída como perda e toda redução como vitória. A pesquisa que reunimos aqui não sustenta essa leitura binária. Existe turnover que dói e existe turnover que ajuda, e a diferença não aparece na taxa. Aparece em quem saiu, por que saiu e o que a saída custou de fato, não só em reposição, mas no que a empresa entrega para o cliente.

O que é turnover

Turnover é o nome que a gestão de pessoas dá à rotatividade: a proporção de colaboradores que saem de uma empresa, voluntária ou involuntariamente, e precisam ser substituídos num determinado período. Dalton, Todor e Krackhardt (1982) descrevem o conceito tradicional de turnover como a contagem de saídas classificadas em voluntárias (a pessoa pede demissão) ou involuntárias (a empresa demite), sem outra distinção.

Na nossa leitura, é exatamente essa contagem simples que faz o número enganar. Uma taxa de 20% ao ano pode descrever tanto uma empresa perdendo os talentos que mais queria manter quanto uma empresa finalmente substituindo quem não performava. A taxa não diferencia as duas situações, e é por isso que este guia trata primeiro do que a taxa não conta, antes de chegar à fórmula.

Como calcular a taxa de turnover

A fórmula mais usada é direta: divide-se o número de desligamentos no período pelo número médio de colaboradores no mesmo período, e multiplica-se por 100 para obter um percentual.

Elemento da fórmula	Como obter
Desligamentos no período	Total de saídas no mês, trimestre ou ano, somando pedidos de demissão e desligamentos pela empresa
Número médio de colaboradores	(Colaboradores no início do período + colaboradores no fim do período) ÷ 2
Taxa de turnover	(Desligamentos ÷ número médio de colaboradores) × 100

Exemplo hipotético, só para ilustrar a conta: uma empresa começa o mês com 40 colaboradores e termina com 36, depois de 4 desligamentos ao longo do mês. O número médio é (40+36)/2 = 38. A taxa de turnover do mês é (4/38) × 100, ou aproximadamente 10,5%. Os números deste exemplo são inventados para ilustrar o cálculo, não uma medição real.

Na nossa prática, duas escolhas de método mudam o resultado e merecem ficar explícitas em qualquer relatório: se a conta inclui só desligamentos voluntários ou todos, e se o período de referência é mensal, trimestral ou anual. Comparar a taxa deste mês com a taxa do ano passado, sem checar se as duas usam o mesmo critério, produz uma conclusão errada com mais frequência do que se imagina.

Nem todo turnover é o mesmo problema

Dalton, Todor e Krackhardt (1982) argumentam que a divisão tradicional entre turnover voluntário e involuntário “tem o efeito claro de exagerar a gravidade do turnover para qualquer organização”, porque carrega a suposição de que toda saída prejudica a empresa. Os autores propõem uma taxonomia alternativa, separando o turnover funcional do disfuncional.

1. Voluntário x involuntário

   Quem decidiu sair: a pessoa (voluntário) ou a empresa (involuntário). É a classificação mais comum, e a que Dalton, Todor e Krackhardt (1982) consideram insuficiente sozinha

2. Funcional x disfuncional

   O que a saída representa para a empresa: funcional quando a saída de um colaborador de baixo desempenho ou baixo encaixe abre espaço para melhora; disfuncional quando a empresa perde alguém que queria manter

3. As duas se cruzam

   Uma demissão pela empresa (involuntária) de alguém que não performava é, ao mesmo tempo, funcional. Um pedido de demissão (voluntário) de um talento-chave é, ao mesmo tempo, disfuncional. A taxa de turnover sozinha não distingue nenhum dos dois cruzamentos

Na nossa prática, a pergunta mais útil antes de reagir a uma taxa de turnover não é “subiu ou caiu”, e sim “quem saiu”. Uma taxa estável pode esconder a saída recorrente de quem a empresa mais queria reter, enquanto uma taxa em alta pode refletir a saída de quem não se encaixava. Tratar as duas como o mesmo problema é o erro mais comum que vemos em diagnósticos de RH na PME.

Por que as pessoas saem: o que a pesquisa mostra

Tett e Meyer (1993) reuniram 178 amostras independentes de 155 estudos para examinar como satisfação no trabalho e comprometimento organizacional se relacionam com a intenção de sair e com a saída de fato. Os autores relatam que satisfação e comprometimento contribuem, cada um de forma independente, para prever a intenção de sair, com a satisfação pesando mais do que o comprometimento nessa previsão.

O achado que, na nossa leitura, mais importa para quem está tentando agir sobre o turnover é a posição da intenção de sair na cadeia. Os autores relatam que a intenção de sair medeia a maior parte do efeito das atitudes de trabalho sobre a saída real. Satisfação e comprometimento não empurram a pessoa diretamente para a porta: eles constroem a intenção de sair, e é essa intenção que antecede a saída.

1. 1. Satisfação e comprometimento

   Como a pessoa avalia o trabalho e o quanto se sente ligada à empresa. Os dois pesam de forma independente, com a satisfação pesando mais

2. 2. Intenção de sair

   O elo que concentra a maior parte do efeito das duas atitudes anteriores sobre o que acontece depois

3. 3. Turnover real

   A saída de fato, que a intenção antecede na maioria dos casos relatados por Tett e Meyer (1993)

Griffeth, Hom e Gaertner (2000) foram além. Reuniram o que os autores descrevem como a revisão quantitativa mais abrangente até então sobre a força preditiva de diversos antecedentes do turnover, junto com uma investigação de moderadores dessas correlações.

Na nossa leitura, o ponto que atravessa o estudo é que nenhum fator isolado explica bem quem vai sair. A força de cada antecedente muda conforme o contexto, o cargo e o setor. É outra forma de dizer que uma lista genérica de “motivos de turnover” vale menos do que perguntar, dentro da própria empresa, o que está pesando para quem saiu.

Uma ressalva vale para as duas fontes desta seção, e para as demais citadas neste guia: nenhuma delas mediu empresas brasileiras de pequeno ou médio porte. São meta-análises que reúnem, majoritariamente, estudos conduzidos em organizações americanas com amostras internacionais, publicados em inglês.

Turnover alto prejudica mesmo o negócio?

Hancock, Allen, Bosco, McDaniel e Pierce (2013) fizeram uma meta-análise específica sobre essa pergunta, reunindo 48 amostras independentes, com 24.943 organizações no total, relacionando turnover ao desempenho da firma.

O que foi medido	O que Hancock e colegas (2013) relatam
Correlação corrigida geral entre turnover e desempenho	-0,03 (efeito médio fraco)
Manufatura e transporte	Correlação mais forte, em torno de -0,07
Cargos gerenciais	Correlação mais forte, em torno de -0,08
Desempenho medido por atendimento ao cliente ou qualidade/segurança	Correlação mais forte, entre -0,10 e -0,12

Leitura da CGLC: o número geral, -0,03, é pequeno o bastante para não sustentar a frase “turnover sempre prejudica o resultado”. O que o estudo de fato sustenta é outra coisa, mais específica e mais útil. O efeito aparece com mais força em contextos em que a saída de gente interrompe algo difícil de substituir rapidamente, como coordenação gerencial ou qualidade de atendimento.

Os próprios autores relatam que resultados de desempenho organizacional mais próximos da operação medeiam a relação entre turnover e resultados financeiros. Ou seja: o efeito passa primeiro pelo que acontece dentro da operação, antes de aparecer nos resultados financeiros.

Rubenstein, Eberly, Lee e Mitchell (2018) atualizaram o mapa de antecedentes do turnover voluntário, incluindo fatores mais recentes ao lado dos tradicionais. Testaram também um conjunto de moderadores que podem aumentar ou reduzir o efeito de cada antecedente.

Na nossa leitura, a contribuição mais prática do estudo, para quem gerencia uma PME, é o alerta contra tratar a lista de motivos de saída como fixa e igual para qualquer empresa. O que pesa mais numa organização depende de fatores de contexto que os autores tratam como moderadores, e não como constantes.

O que fazer com o número na PME

Na nossa prática, o roteiro abaixo existe para levar a distinção entre turnover funcional e disfuncional, e a leitura de contexto que Rubenstein e colegas (2018) recomendam, para dentro de uma rotina que cabe numa empresa sem RH estruturado. Para quem a empresa quer reter, vale ligar o diagnóstico a um plano de desenvolvimento individual, que dá um motivo concreto para ficar.

1. 1. Calcule com o mesmo critério todo mês

   Defina se a taxa inclui só voluntários ou todos os desligamentos, e mantenha o critério fixo para poder comparar período a período

2. 2. Classifique cada saída, não só o total

   Para cada desligamento, registre se foi voluntário ou involuntário e se, na avaliação do gestor direto, foi funcional ou disfuncional para a equipe

3. 3. Separe a taxa geral da taxa dos cargos críticos

   Uma taxa geral estável pode esconder rotatividade alta exatamente nas posições mais difíceis de repor. Acompanhe as duas separadamente

4. 4. Faça a entrevista de desligamento perguntar o que antecedeu, não só o motivo declarado

   Tett e Meyer (1993) relatam que a intenção de sair vem antes da saída. Perguntar há quanto tempo a pessoa vinha pensando em sair costuma revelar mais do que o motivo formal apontado na saída

O passo 3, separar a taxa geral da taxa dos cargos críticos, é o que mais gestores de PME pulam, porque a taxa geral já existe numa planilha e recortar por cargo dá trabalho extra.

Na nossa experiência, é também o passo que mais muda a decisão. Uma empresa de 30 pessoas pode ter turnover geral de 8% ao ano e, ao mesmo tempo, perder metade da equipe comercial no mesmo período: dois números que a taxa única esconde um dentro do outro.

Turnover também se conecta a outras frentes de gestão de pessoas que já tratamos aqui. Quem quer entender melhor a diferença entre reter talento e apenas reduzir número pode ver o que escrevemos sobre retenção de talentos.

Para separar quem sai por baixo desempenho de quem sai apesar do bom desempenho, o processo de avaliação de desempenho é o ponto de partida. E toda saída volta a abrir uma vaga, o que liga o tema diretamente ao processo de recrutamento e seleção.

Erros comuns ao medir e reagir ao turnover

Erro	Por que atrapalha	O que fazer no lugar
Comparar taxas calculadas com critérios diferentes	Mudar de “só voluntário” para “todos” entre um período e outro cria uma variação que não existiu de fato	Fixar o critério e documentá-lo junto do número
Tratar toda redução de turnover como vitória	Reduzir a saída de quem não performava é perder o efeito funcional que aquela saída trazia	Olhar quem ficou e quem saiu, não só o total
Fixar uma meta de turnover sem entender a causa	Griffeth, Hom e Gaertner (2000) e Rubenstein e colegas (2018) mostram que os fatores que pesam variam por contexto, então a mesma meta pode exigir ações opostas em duas empresas	Diagnosticar antes de definir a meta numérica

Perguntas frequentes

O que é turnover?

É a taxa de rotatividade de colaboradores numa empresa: quantas pessoas saíram, voluntária ou involuntariamente, e precisaram ser substituídas num período. Calcula-se dividindo o número de desligamentos pelo número médio de colaboradores no período, multiplicando por 100.

Como calcular a taxa de turnover?

Taxa de turnover (%) = (número de desligamentos no período ÷ número médio de colaboradores no período) × 100. O número médio de colaboradores é (colaboradores no início + colaboradores no fim) ÷ 2. Defina se a conta inclui só desligamentos voluntários ou todos, e mantenha o mesmo critério para poder comparar períodos.

Qual taxa de turnover é considerada alta?

Não existe um número universal. Hancock e colegas (2013) relatam que a relação entre turnover e desempenho depende do setor, do tipo de cargo e de como o desempenho é medido. Ela é mais forte em manufatura e transporte, em cargos gerenciais e em indicadores de atendimento ou qualidade. Comparar a taxa da própria empresa ao longo do tempo, e não a um número de referência genérico, costuma trazer leitura mais confiável. A amostra do estudo não inclui PME brasileira.

Turnover alto sempre é um problema?

Não necessariamente. Dalton, Todor e Krackhardt (1982) argumentam que classificar toda saída como voluntária ou involuntária exagera a gravidade do turnover. Os autores propõem separar o turnover funcional, quando a saída abre espaço para melhora, do disfuncional, quando a empresa perde quem queria manter. A mesma taxa pode esconder as duas situações.

Quais são os principais motivos que levam alguém a sair da empresa?

Tett e Meyer (1993) relatam que satisfação no trabalho e comprometimento organizacional predizem, cada um de forma independente, a intenção de sair, que por sua vez antecede a maior parte das saídas reais. Griffeth, Hom e Gaertner (2000) reúnem um espectro mais amplo de fatores associados à saída, com peso que varia conforme o cargo, o setor e o contexto da empresa. Isso pesa contra uma lista fixa de motivos válida para qualquer organização. Nenhuma das duas fontes mediu PME brasileira.

Turnover zero é uma boa meta?

Na nossa leitura, não. Se turnover funcional existe, como propõem Dalton, Todor e Krackhardt (1982), uma meta de turnover zero também bloquearia a saída de quem a empresa teria benefício em ver sair. A meta mais útil, na nossa prática, é separar a taxa por tipo de saída e por cargo crítico, em vez de perseguir um número único.

Fontes e referências

• Dalton, D. R., Todor, W. D., & Krackhardt, D. M. (1982). Turnover overstated: The functional taxonomy. Academy of Management Review, 7(1), 117-123. https://doi.org/10.5465/amr.1982.4285499
• Griffeth, R. W., Hom, P. W., & Gaertner, S. (2000). A meta-analysis of antecedents and correlates of employee turnover: Update, moderator tests, and research implications for the next millennium. Journal of Management, 26(3), 463-488. https://doi.org/10.1177/014920630002600305
• Hancock, J. I., Allen, D. G., Bosco, F. A., McDaniel, K. R., & Pierce, C. A. (2013). Meta-analytic review of employee turnover as a predictor of firm performance. Journal of Management, 39(3), 573-603. https://doi.org/10.1177/0149206311424943
• Rubenstein, A. L., Eberly, M. B., Lee, T. W., & Mitchell, T. R. (2018). Surveying the forest: A meta-analysis, moderator investigation, and future-oriented discussion of the antecedents of voluntary employee turnover. Personnel Psychology, 71(1), 23-65. https://doi.org/10.1111/peps.12226
• Tett, R. P., & Meyer, J. P. (1993). Job satisfaction, organizational commitment, turnover intention, and turnover: Path analyses based on meta-analytic findings. Personnel Psychology, 46(2), 259-293. https://doi.org/10.1111/j.1744-6570.1993.tb00874.x

Limite de verificação, declarado: as cinco referências tiveram o DOI conferido e resolvido em periódicos revisados por pares (Academy of Management Review, Journal of Management e Personnel Psychology). Todas as cinco foram lidas em RESUMO, por meio de ferramenta automatizada sobre o resumo indexado do artigo, e não por leitura integral do texto completo.

Os números de Hancock e colegas (2013) citados neste guia são os que o resumo do próprio estudo relata. Nenhuma inferência de significância estatística foi feita além do que veio explícito no material consultado.

Nenhuma das cinco fontes mediu empresas brasileiras de pequeno ou médio porte. São meta-análises e um artigo teórico sobre organizações predominantemente americanas com amostras internacionais, publicados em inglês. Onde este guia propõe um roteiro de ação, a proposta é da CGLC e está identificada como tal.

A CGLC (Centro de Gestão e Liderança Contemporânea) é um laboratório de cocriação de soluções que apoia empresas e líderes no desenvolvimento de lideranças, cultura de inovação e gestão de pessoas.