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                      HR:hr數據太多,該怎么利用才能有效決策

                      2019-09-20 閱讀次數: 811

                      不要小看了HR部門,它們可能是組織內部少數幾個掌握大量寶貴數據的部門之一。從員工個人基本資料到薪酬、績效、發展潛力,大量的信息都可以在HR系統里找到。

                      我們該如何像業務部門那樣,把這些寶貴的數據轉變成我們有效HR決策的依據呢?從數據分析的角度,可以考慮從以下5個方面入手:

                      1. 趨勢分析

                      很多數據的單個本身并不重要,但是只要我們持之以恒地收集這些數據,假以時日,當達到一定數量之后,它們就可能呈現出某種趨勢來。比如,組織在某個月的離職率可能并不高,但是假如連續幾個月的離職率都呈現升高趨勢,那就該敲響警鐘了。

                      做趨勢分析時,對人力決策有意義的指標有很多,其中包括:人均產值、人均利潤、新招聘人員質量、人員勝任力差距、主動離職率、績效評估結果以及員工敬業度調研得分等。

                      2. 對標(Benchmarking)

                      除了趨勢分析,把數據與組織外部的類似數據進行對比,也是更有效挖出數據背后含義的一種方法。舉個例子,某公司的離職率為15%,咋一看可能讓人覺得離職率偏高。但是,如果該公司所在行業的平均離職率都達到20%,你就會覺得這個15%也是可以接受的結果。

                      再比如,某互聯網公司在做內部員工薪酬的市場分析時,與高科技行業市場數據對標后,發現自己處于75分位,按說這是一個非常有競爭力的結果。但是,再和企業所在的移動互聯網細分市場的競爭對手對標后,薪酬水平便落到了50分位以下。顯然,想以這種薪酬水平吸引或留住員工,前景堪憂。

                      3. 設定目標

                      任何值得衡量的指標都需要設定目標。什么樣的目標最有效?當然是要有足夠挑戰且有現實意義的目標。舉個例子,組織經常喊出“減員增效”的口號,但是到底減多少人頭才是個頭?假如業務量要增長20%,這個時候減員能保證業務的增長率嗎?

                      合理的做法是,利用歷史數據的變化趨勢以及市場數據的對標來確定目標的基準水平,在此基礎上進一步確定哪些是保底目標(base)、哪些是正常目標(reasonable)、哪些是挑戰目標(stretch)。

                      4. 設計數據儀表盤

                      數據太多、指標太多,容易讓人抓不到重點,這個時候數據儀表盤便能發揮出重要作用。就像開汽車一樣,里面的零部件成千上萬,每一個環節都很重要,哪一個出了問題汽車都會拋錨。但是,作為駕駛員,這些都是你隨時需要去關注的嗎?顯然不是。你只需要關注面前儀表盤上的幾項關鍵指標就可以了。

                      有數據意識的HR往往設計針對不同受眾的數據儀表盤。比如,以招聘工作為例,提供給高級管理層的數據儀表盤可能包括員工整體數量增長和人均產值;提供給中間管理層的則包括崗位空缺比例和關鍵崗位招聘周期;而提供給HR團隊運營團隊的儀表盤則包括:招聘渠道占比、人均招聘費用、候選人拒簽offer比例,等。另外需要注意的時,數據儀表盤必須保持實時更新的狀態。簡單的數據儀表盤,用Excel就可以設計出來。

                      5. 結合業務結果

                      數據分析原則之一,就是要以業務結果為導向。評估一項人才發展項目,經理和員工的滿意度打分很高固然可喜。但是,我們還應想到,這個項目運行后,到底對業務帶來了什么影響?真的幫助學員所在的業務部門提高了業績嗎?對他們的團隊有什么影響?敬業度和離職率發生了什么變化?等等。

                      實際的業務最終結果并不是總能獲取到的。但是,無論如何,我們必須盡最大的努力去建立假設,然后收集與最終實際結果相關的數據,通過趨勢和對標等分析手段來不斷地檢驗我們的假設。









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