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必威:大多HR做数据化人力资源管理的初衷都不对

发布日期2020-06-15  浏览次数: 167  作者:betway必威体育

二是因为市场具有高度的不确定性,betway必威体育倒逼人力资源管理给出更多的确定产出。这就是很多老板现在越来越功利,betway必威体育越来越要求HR用结果来说话的原因。老板心中有个潜台词:你告诉我,betway必威体育我花了这么多的人工成本,我买到了什么!

所以,既然HR们的专业被拆除了壁垒,既然HR们越来越被要求给出确定性产出,他们就应该用大家的语言来沟通财务报表。实际上,不能进入三张表(资产负债表、损益表、现金流量表)的所谓人力资源专业贡献,老板们不会认可。

betway必威体育从这个角度说,人均营收、人均利润、人工成本投产比、人工成本报酬率等等指标才是老板们关心的。更进一步说,要考虑员工的直接产出与投入之间的关系,比如每个员工服务的顾客数,betway必威体育服务100名顾客的差错次数等。这可能会让HR感觉到压力,但连接这些指标,并证实自己能够影响这些指标才是正途。

跟上时代的HR应该告诉老板:本年,我们的人工成本投产比已经提升了20%。这是因为两个原因:第一,新一轮的子公司经营管理人员调整后,新到位的人员经营业绩普遍提升30%,相对未调整人员业绩提升高了24个百分点,成为公司业绩的重要增长极。

传统的错误假设是,人的一切状态都将影响到绩效。事实上,从人到人力资源效能的过程是以组织架构(OrganizationArchitecture)为介质的,其包括业务流程、组织结构、岗位系统等维度,确定了什么员工应该在什么地方发挥什么作用。

我们常见的一个误区是喜欢盘点一个表面数据。例如,盘点公司员工的平均年龄就很无聊,一个平均年龄为45岁的大企业并不一定是没有活力的,有可能他的50岁以上的员工很多,而这些员工分布在闲职上(企业的换血计划进行的调整),这拉高了平均年龄,但并没有降低企业活力。

第一是按照年龄在这个维度上细分,分出20-25岁,26-30岁,31-35岁……的不同组别,盘点出这些组别上的员工人数,发现年龄分布,这比平均年龄的表面数据有用多了。进一步,我们还可以根据一些假设来推导这种分布的影响。

可以确认的是:第一,新人会对旧人形成冲击,让他们感觉到竞争;第二,假设同样的旧人,100个新人形成的冲击肯定要比10个新人形成的冲击大。那么,我们就可以设置一种算法来量化出这个企业从年龄角度分析出的竞争氛围,我把这种算法叫做活力曲线值。

第二是加入其它个性特征的维度进行列联分析,这样会让原本无用的数据产生出价值。例如,盘点出组织内员工的学历结构其实没有太大的意义,而一旦加入岗位分布的维度,我们就有可能发现管理岗位上累积了大量的高学历人才,而他们的职位普遍较低,这就有可是一种可以开发的力量。

我们大可以想象一下,如果叠加多个维度的数据,这种分析将多有价值。例如,我们可以将绩效平均差排名企业内TOP10的管理岗位视为高挑战岗位,如果在这样的岗位上,员工的学历和人工成本支出仅仅排在TOP30,那么,这样的分布就不够合理。

初级HR们可以涉足年龄分布、司龄分布、学历分布、技术水平分布等指标,这显然比盘点出平均年龄这种指标有意义得多。高阶HR们应该接触业界最前沿的全新算法,我开发的人才储备率、人才成长率、年龄/司龄活力曲线、扁平化指数、能岗适配率、激励适配率等指标都能轻易洞穿组织的问题,值得高度关注。

有了合理的组织架构,有了员工的高绩效特质,有了员工在组织架构中的合理分布,不代表可以持续、自动产生高绩效。第一,员工队伍本来就是流动的,有流入,有流出,有内部流动,所以,人力资源的配置职能(招聘、淘汰、再配置)必须要发挥作用,以确保分布的合理性,让员工有机会干。

人力资源管理职能进行的干预,是加诸在组织架构和员工上的外力,实际上是现有人力资源管理的主要工作。盘点出这些外力有多大,是往哪个方向上发挥作用,才能和其他两个维度(效能、队伍)的数据形成整体的逻辑链条。

当前的问题是,HR在人力资源管理职能上的盘点重程序而轻实质,仅仅记录一些工作的痕迹,而忽略了要观察的外力。例如,在培训系统的盘点中,大多数培训经理喜欢盘点培训计划完成率,这类数据对大多企业来说没有任何的管理意义,老板和直线经理听到后只能是呵呵。

你完成了又怎样?没有完成又怎样?对于员工的能力和业绩有多大的影响?事实上,在数据化人力资源管理的三个层次上,人力资源部职能几乎是与人力资源效能一样的重灾区,大多企业都缺乏反映这个层面状态的指标和数据。

我们想要了解的,是这个企业人员流动的趋势是怎样的,哪些人流进来,按照怎样的标准向上流、向下流?这个企业的激励是不是真刀真枪,还是有顺风车和避风港?他们的激励聚焦在哪些人群上,是不是最有价值和风险最大的人获得了最大的激励?

从指标上说,新进率、流失率、轮岗率、晋升率、降职率等是反映调配职能的指标;激励真实指数、激励聚焦指数、激励强度指数、激励杠杆指数、薪酬分布曲线等是反映激励职能的指标;员工培训普及率、人均培训学时、重点人才培训学时、人均投入培训成本、重点人才人均投入培训成本、培训学时分布曲线、培训成本分布曲线等是反映培训职能的指标。

以配置职能为例,Netflix就是高速流动的公司,他们的人员迭代极快,确保企业随时都有最顶尖的人才。再如,我辅导过的某企业完全是业绩导向,虽然人员对外封闭,但内部上调下调非常频繁,虽然他们的年龄、司龄的活力曲线值并不突出,但内部竞争氛围无与伦比。

每个企业的情况不一样,人力资源效能生成的机制不一样,甚至关注的人力资源效能也不一样。因此,HR应该放弃按图索骥的希望(这正是市面上一些机构所强力兜售的),转而以终为始,基于所在企业追逐的人力资源效能,摸清其生成机制。

如果企业要求创新,就必然有人才的硬性标准,必然有一些偏执的导向,这就不可能让所有员工都满意。况且,员工真的不想走了,企业就很大程度上失去了人才换血的机会(淘汰员工的成本会很高),而这种机会往往是创新的重要筹码。

再如,有的企业致力于成为人才培养的学校,开展全员学习,号称要把培训做深做透。这在某些企业内也是错误的。如果20%的明星员工创造了80%的业绩,这时候,仍然把培训普及率作为一项重要的考核指标,这种逻辑本来就有问题。

再如,如果某些成型人才在市场上招聘的成本远远低于招入毛坯进行培养的成本,为何还要建立华丽的培养体系?还有,如果有的企业处于新行业、新市场,本来就缺乏成型知识,员工的知识获取主要是通过干中学,这个时候再强调个人的人均培训学时,这种逻辑更是有问题。