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1.企业人才流动的合理性分析 经济的蓬勃发展伴随着人才的高效流动，在社会和具体领域范围内的人才高效流动，于社会和行业的整体利益而言并非坏事，但如果人才流动的主要原因是企业没有做好精准的人才识别和恰当的人才匹配安置，那对于企业来说无异于增加了成本，却降低了企业综合效能，延缓了战略实现的步伐。 因此，从长远发展和总体利益的组织视角来看待人才流动问题，需要从两个大方向掌握正确的原则和方法，保证选对人、配好岗，让人才保质保量并持续稳定的在企业快速成长并贡献力量。 2.“选”人的正确思路 2.1招聘面临的综合挑战 对于企业而言，招聘人才历来存在各种挑战，简单概括起来包括应用场景挑战和外部招聘挑战两个方面： 1）应用场景挑战  校招层面，对于公司的招聘压力应对和招聘精准度提升都提出了更高的要求，在短时间内锁定合适的高潜力的未来员工，一直都是企业绕不开的挑战。 社招层面，因为应聘员工本身的阅历等具体因素，导致对员工的综合素质识别准确度和稳定性方面问题频发，对员工在价值文化层面的匹配度预测同样是不易。 2）外部招聘挑战  在招聘过程中，各企业经常没有达成一致且被验证有效的统一人才标准。更无法在此基础上进行高效的人才筛选和岗位匹配预测分析，这在外部招聘的动作上带来了不小的失误率和很高的用人成本。 因此，从人才标准建立和人才综合匹配度两个方面进行设计和完善，对于企业人才选用育留和战略落地都有着重要意义。 2.2人才选拔与招聘的整体解决方案  通过与专业的公司通力配合，可以快速确认企业当下和未来需要的人才胜任力模型标准，再以此为基础开发对应的素质测评工具，并结合需要调整定制其他相关测评需求对应的组合工具，可以快速应对来自招聘体量和人才识别准确度较低方面的难题，高效锁定企业需要的高质量人才。 1）人才标准的内涵—胜任力模型的理论依据  根据心理学视角，设计科学完善的测评工具，并以此为基础洞察人才综合素质，是快速了解人才的最具性价比选择，在这个过程中参考专业公司沉淀的模型数据库和模型样例，会让整个过程更加准确、高效和便捷。 2）标准建立—建模方法  根据企业实际情况和对人才标准的具体诉求，可以选择系统建模、敏捷建模、模型库建模、传统建模多种形式，满足企业高效重塑和完善自身人才标准的核心诉求。  3）工具运用—全流程多工具结合 人才标准确认后，根据需要考察的人才能力构面，综合运用素质测评、管理能力评价和标准化能力考评等多种工具，完善人才招聘全流程。  无领导小组在校招中，更多用于管培生岗位的候选人评价。在模拟工作会议的情境下，通过任务研讨来量化参与研讨面试者的各方面具体能力。  AC评价中心技术，常用于各层级管理岗位员工在管理能力各具体维度上的评价测量。  结构化面试则以STAR结构来探讨具体任务，并在整个过程中量化描述应聘者各方面的能力素质。  3.人才“匹配”的正确思路 人才与组织发展领域，有很多对企业发展现状有重要影响的隐性组织变量（如敬业度、满意度等），而本质上能够对组织变量和人才流动（离职率）产生直接影响的重要因素中，就是组织内各层面的人才匹配度。 益才认为，匹配度根据企业需要和现实状态可以有侧重的进行区分和测量。 主要包括四个方面：整体胜任度、文化匹配度、团队匹配度和意愿匹配度。  3.1整体胜任度 通过测评报告，可以看出整体胜任度匹配度，招聘方可根据企业实际情况选择人才，也可以根据企业现有人才的实际测评情况，确定岗位调整的参考维度。 3.2文化匹配度 如果仅仅关注能力，而忽略与企业文化的匹配度，容易导致人员快速流失。因此在候选人能力胜任的同时，也需要关注候选人与企业文化的匹配度。 3.3团队匹配度 人—岗匹配，是招聘中比较重要的一点，然而人和岗位所在团队的匹配度也是非常重要的一环。通过团队角色、领导风格等可以看到候选人和团队之间的匹配度。 3.4意愿匹配度 兴趣、动机、价值观是冰山模型中的隐性因素，也是一个人是否愿意做一件事情的重要影响因素。 3.5形成人才大数据：选择优秀适岗人才 综合以上人才测评和匹配大数据，形成关于人才系统洞察和匹配度等指标的综合挖掘分析，让企业在人才识别和评价的完整度与准确性上得到坚实支撑和有力保障。 总结 1）企业人才流动的原因很大程度上是人才的选拔和匹配出了问题，这一动因进一步对于企业发展升级和战略落地产生了消极影响。 2）人才选拔需要通过专业高效的建模开发来确认人才标准，在此基础上开发对应的测评工具，并结合其他素质维度工具，整合标准化流程，顺利实现对人才完整、深刻、高效洞察。 3）人才匹配可以从整体胜任度匹配、团队匹配、文化匹配和意愿匹配四个方面入手，结合企业和人才的实际诉求进行灵活定制化，保证匹配的准确度和完整性，帮助企业找到高质量稳定发展的核心人才。 4）人才选用育留相关工具的开发与运用，有助于企业在招聘过程中提升标准和效率，提高人—岗匹配的质量，进一步提高人事决策的有效性。 |
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来自： blackhappy > 《职场》
