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层次分析法(AHP)在HR中的应用

 翔书 2018-08-25

一、什么是“层次分析法”

       层次分析法(The analytic hierarchy process,简称AHP),也称层级分析法,作为运筹学中的一种工具,经常出现在商学院的《数据、模型与决策》的课程中,它是一种帮助我们做决策的工具,基于决策目标分解出三个层次:目标层、准则层、和方案层!它强调:做决策之前,先想明白决策的准则是什么,并将准则通过两两对比的方式,找出最重要的准则,分配好权重,然后基于方案对于准则的评价来选出“最满意解”!

      感兴趣的读者,可以通过百度百科和各种搜索引擎,找到很多层次分析法的资料。因为在运筹学和数模中,层次分析法还是具有较高的计算任务的,因为它需要检验一致性等工作。


       这个在日常的管理中的实务,增添了一些繁琐,因为我们在实际工作中,还是追求快,够用就行,结论对OK,对结果的精准程度,其实是相对看松的。大家如果感兴趣,笔者推荐一个软件 YaAHP,自动化帮助我们进行一致性检验等,是科学完整实施AHP方法论的非常得力的工具。

      那如何应用这种方法在人力资源管理中进行“简化应用”呢? 笔者这里跟大家分享下自己的实践。


二、AHP在HR中的应用案例

1、绩效指标的权重分配

做绩效考核的时候,HR往往最头大的有2个问题:

  • 业务部门的绩效目标很多,一旦很多就失去了KPI的Key的意义了,关键绩效指标规则关键,关键的往往是少数的,如何从众多的绩效指标中筛选出那些重要的20%的指标呢? 

  • 选择好指标了,到底应该分配多少权重呢?可以拍脑袋,那到底应该如何更佳科学性呢?

AHP方法论可以很好滴解决上述2个问题:

Step 1:罗列指标, 指标1,指标2,指标3

Setp 2: 将指标排列成矩阵,形成一个二维表

Setp 3: 在矩阵上,将指标进行两两对比,并下图的数据矩阵。一个位置上的比分,就是另外一个位置的倒数,笔者这里用颜色进行了区分。

Setp 4: 以横向为计算方向,计算每个指标的总和,并计算所有指标的总和!

Setp 5: 将每个指标的值,去除以指标的总和,得到的值就是这个指标的参考权重!

如果指标很多,可以先通过这种方式,筛掉一批,将权重低的指标予以去处,再通过一次两两对比,得到少数关键指标的参考权重。


2、人才的选拔

     基于上述案例的过程,我们在招聘也好,竞聘也好,我们也可以通过这种方式来进行精准定位人才!

Step 1: 罗列出这个岗位可能需要的关键能力!

Step 2: 形成能力矩阵表,先通过一轮层次分析,找出最关键的能力因素。

Step 3: 罗列出理想的可选择的候选人!

Step 4: 基于上面选出来的关键能力,对这些候选人进行一次层次分析,就这个能力, A君和B君谁更强,大概强多少,从而定位出:谁是最佳候选人!这里的假设是:最佳候选人是在关键能力上更加胜人一筹的人!


3、更多应用

有了以上两个案例作为引导,相信大家可以想到在HR领域的很多应用场景,比如:

  • 岗位评价:岗位评价要素的权重分布,关键岗位的甄选等。

  • 学习地图:通过岗位任务的罗列,对比出找出哪些任务是关键任务,基于关键任务去做经验萃取,输出学习地图。

  • 供应商选择:HR很多时候我们需要选择人力资源外包的供应商,可以通过几轮的层次分析去找出供应商的评价标准,并定位目标供应商。

  • ..............


三、小结

      很多时候,我们希望自己在人力资源管理中的决策,显得能够定量些,体现我们科学性和客观性,但很多HR的决策场景并不能实现这些定量,AHP这种方法体现了一种“定性半定量”的思维模式,笔者也相信,在很多人才发展的领域,HR需要这种思维模式来推进HR的工作!

       笔者也呼吁:HR要多学一些《运筹学》《数据、决策与模型》这类知识,因为很多HR的工作场景都是决策型的,如何做一个合理的科学的决策,我们需要这些知识转化为我们的能力。

    AHP本质是什么? 是一种方法论,HR需要在组织中解决很多问题,能够帮助我们可复制性地稳定地去解决问题的,是我们的方法论!笔者经常说一句话:实践稍纵即逝,而方法论永生!

      期待AHP这个方法论,能给大家带去启发;同时也期待这个小的方法论在你的组织中,能够产生新的迭代和重构!

 

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