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用数据创造HR价值(转载) 阅读(295 评论(0)
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apaqi  2017/3/16 13:58:09 回复
人力资源部门如何通过数据、模型等量化工具为决策者提供更“给力”的支持?


        如何衡量HR(人力资源)的价值实在是一个难题。哪种招聘方法效率最高?培训到底能给个人和组织带来多大收益?如何激励员工才能达到最好的效果?诸如此类的问题,始终难有精确答案。


        但与此同时,越来越多的决策者在用人问题上,不再单纯依靠经验和直觉做判断,而是越来越期待数据、模型等量化工具为决策提供更“给力”的支持。决策者对HR的价值到底体现在哪里相当感兴趣。因此,如何量化人力资源工作的价值变得越来越重要。


        三类数据


        反映人力资源现状的事实数据例如人员数量与结构、学历、年龄等,可以展示一定时间段内组织内部人力资源的基本概况。这类数据收集起来比较容易,分析起来也比较简单。一般来讲,每月提供此类人力资源数据报表,并与不同时期的数据进行对比,可以让决策者对人力资源现状有一个概览式的认知。


        反映人力资源活力的动态数据例如招聘周期、招聘完成率、员工流动率、核心员工流失率、内部流动率等。动态数据可以反映一定时间段内组织的活力状况。较短的招聘周期、较高的招聘完成率可以反映组织“入口”的健康状况。而合理的员工流动率、较低的核心员工流失率可以反映组织“出口”的健康状况。内部流动率,如员工换岗、员工晋升或接班人计划等,可以反映出组织内在的活力。


        动态数据的收集也比较容易,关键是组织要沉淀数据,并及时了解市场行情,通过内部及外部的对比分析,才能对组织人力资源的活力有客观的评价。比如分析发现一段时间内某个岗位的招聘周期变长了,HR及用人部门就要坐下来分析。是市场供给减少了,还是市场竞争激烈了,还是人才定位出现偏差或其他原因,之后才能找到对策。这类监控数据,就像反映组织健康状况的晴雨表,随时可以给管理者预警。


        反映人力资源质量的分析数据 例如人均效率、人力资本投资回报率、员工满意度、员工敬业度等。分析数据,可以深入了解组织的效率,反映人力资源对业绩的作用,也是影响人力资源及公司战略决策的重要参考。


        这类数据的收集与分析需要模型支撑,需要花费一番功夫。同时,这类数据的分析也最富创造性,对组织业务的影响最有参考价值。比如分析发现,员工满意度越高,客户忠诚度也越高。这就引导管理者将资源重点放在员工满意度上,采取一系列措施去提高员工满意度。一旦员工满意度有所下降,管理者就要检讨和反省背后的原因,并拿出应对措施。再比如分析发现人均效率下降了,通过人员预测模型发现公司的人员是多了而不是少了。此时公司的人员战略目标或许需要由“增员” 转向“减员增效”。2017/3/16 13:58:09