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最近几天，支付宝、抖音、酷狗、喜马拉雅等公司相继发布2019年个人使用报告，发现自己的所作所为都在上面展现的一览无余没有死角，一方面感到数据分析的可怕，另外一方面在想是否可以利用数据在促进工作的提升，同时也将预感，对组织人力资源进行数据化分析将是HR的必备技能，HR数据分析师将是未来HR领域炙手可热的工种。由于缺少数据关联支持和技术能力以及HR视角的限制，以前的分析更多停留在人事基础数据固态分析，无法支持组织目标，本文可以提供一些观点助你打开HR数据分析大门。 人员数据分析仅在数据收集专注于实现特定管理目标时才有效，尽管很多公司都想采用人员数据分析这一核心概念，但许多公司仍只是分析手边最近的数据，分析结果还没有意义和价值。 人员数据分析项目的失败通常可以归结为一件事：HR在几乎没有任何重要关联的数据中找答案。为了避免人员数据分析项目失败，必须遵循系统的、具有成本效益的方法。为此，需要两个工具：人员数据分析模型和直线经理指标定义研讨会。 人员数据分析模型 人员衡量指标方法论认为，对人员计划进行投资的主要原因（可能是唯一原因）（例如招聘，发展，继任计划和薪酬）是提供需要的员工能力，以推动员工绩效达到实现具体的组织目标。 可以用以下方式直观表示： 如果此模型链中的任何链接中断，则意味着对人员计划的投资未实现预期的组织目标。 模型中的任何两块之间的链路被称为统计相关性。当两块相关时，可以根据另一块值的变化来预测一块值的变化。 例如：培训计划可以提高员工的能力水平，进而可以预期地相应提高员工的绩效等级。这表明能力和员工绩效是相关的。如果能力和员工绩效之间的关联性很差，那么提高员工能力水平的培训计划将不会导致员工绩效的提高，只会导致预算的浪费。 如何创建具有强相关性支持的人员数据集合 1、组织目标指标 组织目标数据反映了实现业务目标的程度。尽管越来越倾向于将文化和环境措施包括在内，但该数据通常还是以财务术语来表示。员工目标（如保留或参与）不应与组织目标相混淆。 员工绩效数据通常由经理以绩效评估期间获得的多维等级的形式生成，员工绩效等级应仅反映员工为组织目标做出贡献的潜力（可能性）。请注意，潜力一词是故意用来强调那些今天还没有完全为组织目标做出贡献的员工，如果经过适当的培训和发展，他们将来可能会这样做。这里常见的错误是将员工绩效指标与能力指标相混淆。 能力是可观察到的员工行为，被认为可以推动实现组织目标所需的假设行为。假设一词用来强调知道公司是否在正确的能力上进行投资的唯一方法，是测量它们与员工绩效的相关性。如果相关性很低，则可以假定该公司的工作能力不正确（或者绩效评级存在问题）。 通常有四个与能力数据相关： 首先，能力等级通常基于组织范围内的通用能力框架； 其次，能力框架是否是组织内部特定部门和组织文化推动员工绩效所需的真正能力； 第三，许多公司将员工能力与员工绩效相混淆，将能力作为员工绩效评级的一部分。如上所述，能力仅仅是员工绩效的假想预测因素，它们并不是衡量员工绩效的真正指标。 计划数据通常反映人才管理计划的效率（而不是有效性），例如填补职位所需的时间长短，提供培训计划的成本等。数据通常来自相关人员流程的所有者。 直线经理人员指标定义研讨会：避免人才管理抽奖行为 人员分析模型中相关性差的最常见原因是使用不一致的员工绩效数据，这通常是由于直线经理不知道标准以及什么原因导致员工不同绩效差异。通过直线经理指标定义研讨会的方式却行人员数据分析的最佳程序。其主要交付成果是： 员工工作计划，能力标准，员工绩效，组织目标指标 直线经理与他们管理团队的数据之间互动度更高。如果直线经理参与了HR流程和数据制定与分析，即使这些数据不是非常高质量的，他们也会认为这样才是真正理解业务和组织文化的表现，否则直线经理仍会倾向于将其视为“打勾”练习。因此，人力资源在“人员指标定义”研讨会中的作用不是提供内容，而是专业地促进人员指标的收集并帮助管理人员达成共识。 限制人员分析范围：婴儿和洗澡水 限制人员范围的坏处： 限制人员范围不仅限制了员工的绩效等级，它还严重限制了四组人员数据分析模型相关性。 如果团队中的每个人都具有相似的评分，那么经理人必须使用其他依据（甚至强制比例）来制定晋升和薪金决定，秘密评价不利于团队士气或指导员工发展，薪酬和继任计划。 在尝试干预之前，必须清晰了解这个典型的文化问题。补救措施通常是向直线经理解释，在高绩效和低绩效之间的更多区别将导致合适的团队成员获得正确的发展，进而提高直线经理团队绩效。 也许棘手的员工排名问题出现的时候进行反思，可以避免员工绩效排名是“婴儿和洗澡水一起倒掉”的情况，因为如果真的不对员工进行衡量，那么基于什么进行晋升，加薪和发展投资呢？据推测，如果这一个动作成了管理人员地下秘密管理会议和议程，可能会对雇主品牌不利。 因此，必须合理地假设，不管其他公司的公关部门说抛弃员工排名和强制分布，员工绩效排名仍然存在，可能只是在地下而已。 人员数据分析专业人员（通常是HR）的重要作用是为组织文化做出积极贡献，因为这种行为是分析的一部分，并且没有必要隐藏在秘密会议中。通过要求多个直线经理对员工进行排名或360评价，实际上许多公司一直在使用。 数据可能无法组合在一起 如果您使用的是非技术手段，数据可能没有足够的正态分布或不是线性的。这是公司考虑迁移到IT系统的最好理由。 人员数据分析模型中的相关性很差，提醒我们在收集人员分析数据时需要牢记特定的业务目标结果。使用任何其他形式的数据最终只会浪费时间和资源。这种方法必须涉及直线经理，每个经理对于定义要使用的指标都至关重要。只有这样，人员数据分析才能真正兑现其承诺。 员工绩效指标范例 员工绩效指标是跟踪员工绩效的关键。正确地实施它们是棘手的，如果做得正确，员工绩效指标将使组织和员工都受益。下面列出了最重要的指标，并提供了每个指标的一些实际示例。 员工绩效指标多种多样，我们可以将它们分为4种类别： 工作质量指标、工作量指标、工作效率指标、组织绩效指标 工作质量指标 工作质量指标说明了员工绩效的质量，最主要的指标是直接经理的主观评估。 1、目标管理 直线经理主观评估的主要方式是目标管理。目标管理是一种旨在通过将组织目标转化为特定的个人目标来改善组织绩效的管理模型。这些目标通常采用员工和经理设定的目标形式。 员工致力于目标，并向经理报告他们的进度。这些目标甚至可以给予一定的权重。成功完成这些目标后，积分将奖励给员工。反过来，管理人员能够使目标更加明确，并使绩效评估更加由数据驱动。 2、经理的主观评估 3、产品缺陷 4、工作错误 输入工作错误数量可以替代前面提到的产品缺陷，书面工作中的更正次数或软件代码中的错误数也是如此。例如编程中，单个错误可能会使整个程序停止工作。这可能会对业务产生重大影响，尤其是对于每周或每月发布新软件版本的公司。 5、推荐人数 推荐人数优势在于其简单性，缺点是好像员工得分9或10分并不罕见。 6、360度反馈 7、180度反馈 8、强制排名 工作量指标 由于数量通常比质量更容易衡量，因此有多种方法可以衡量此员工绩效指标。 9、销售数量 但是，当销售更加复杂（即更长的销售周期）时，销售次数就变得不那么可靠，因为较低的频率和随机性/运气将在成功销售结果中扮演更大的角色。复杂的销售周期，例如软件解决方案的销售（可以达到1.5年的销售周期），最好通过其他指标来衡量。例如使用流程指标，代表了员工增加成功销售机会的动作。例如，拜访最多客户的人最终拥有成功销售的最佳机会。 在这种情况下，电话数量将是长期销售成功的更可靠指标，员工绩效指标包括： 10、（潜在）客户联系人的数量； 11、电话次数； 12、公司拜访次数 13、有效线索的数量等 14、生产的单位数量 15、处理时间，首次呼叫解决方案，联系质量等。服务中心或呼叫中心是最受员工绩效指标驱动的场所之一。诸如平均处理时间（这是客户在电话上的平均时间，包括他们处于保持状态的时间）之类的指标，即首次呼叫解决率，即第一次被解决问题的呼叫者数量，联系质量，即客户可以在呼叫和服务级别上给出的评分，这是对在什么时间接听多少个电话的度量。 工作效率指标 定性和定量员工绩效指标的难点在于他们自己不能说自己干的有多好。当程序员每小时编写40行代码时，但这并不能说明代码的质量。在数量和质量之间应该始终保持平衡。 16、工作效率进行衡量，就是对产生一定产出质量所需的资源进行评价（例如时间、成本、数量、人力等）。尤其是智力、创意工作者就很难衡量。诸如GE和Adobe之类的公司取消了绩效评估，主要是因为这个原因。但是，可靠的绩效数据将帮助组织预测未来的绩效。 组织绩效指标 组织可以使用员工绩效指标来评估自己的竞争力。 17、人均营收 该指标给出了单个员工的收入估算。低收入说明组织的竞争力不够，还可以用于标杆公司对标。线性组织具有员工和利润的线性函数，而指数组织具有员工和利润的指数函数。 18、人均利润 本指标侧重于利润而不是收入，公司的利润是其总收入减去支出，每位员工的高利润是组织财务状况的可靠指标。 19、人力资本投资回报率 20、旷工/出勤率 21、人均加班时间 每个员工平均加班时间是员工的最终绩效指标。愿意付出额外努力的员工通常会更有动力，并且会产生更多的工作量。 ……. 不可能用一个员工绩效指标来衡量绩效。最佳指标结合了定性和定量指标，大多数公司通过要求经理和同事以180或360度反馈循环来评估人们的绩效来尝试做到这一点。 我认为这是要走的路。最好的指标是由多人共同完成的不同定性和定量员工绩效指标的组合。 绩效指标通常与招聘数据结合在一起，以预测哪些员工最有可能成为业绩最好的员工。这是通过将候选人的个人资料与一年后的表现进行比较来完成的。该数据中的模式可以用作输入，以更好地制定新候选人的决策。 你可能还想看： —End—
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