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浅谈:数据化人力资源管理应该是什么

 

  佛教里讲“发心”,就是你的出发点,发心若正,就可能有福报。在创业上,好像是这个道理。有的创业者一来就想如何赚钱,那肯定会被功利主义的导向带偏,相反,大多数成功的创业者首先考虑的都是如何能够为用户创造价值,把这点想清楚了,企业自然也就赚钱了。在人力资源管理上,也是这个道理。使得工作数据化,向老板和业务部门体现自己的价值,应该是HR最后考虑的;如何对业务部门形成战略性支持,才是HR们应该的“发心”。大多数HR“发心不正”,所以才会在数据化人力资源管理的道路上逐渐迷失,也正是因为这种“发心”,他们流连于用数据化来炫技,?#23548;?#36830;这件“核武器”的毛都没有摸到。要连接财务报表,反映效能HR?#19981;?#24378;调,人力资源管理是固本强基,无法直接产生财务?#25214;妗?#19968;个突出的表现是,他们?#19981;?#31361;出自己的专业,言下之意,“你不是我们这行的,
 

  我们做的东西你不懂,但肯定有用”。这显然不是和其他业务部门玩耍的节奏。专业化分工已经是上个工业经济时代的?#34385;?#20102;,人力资源管理的界限会越来越模糊,是嵌入商业模式设计中的。海尔就是一个典型的例子,他们正在推进“企业?#25945;?#21270;,员工创客化,用户个性化”的改革,你说这是属于人力资源管理设计还是商业模式设计?都是!随着商业逻辑的迭代,人到人力资源效能的因果关系越来越明显,去除了工业化时代的模糊。一是因为人人时代的到来,个体协作的交易成本已经降到最低,我们能够量化出个人的产出。二是因为市场具有高度的不确定性,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,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,?#19968;?#20102;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?#20040;蠹业?#35821;言来?#20302;?mdash;—财务报表。?#23548;?#19978;,不能进入三张表(资产负债表、损益表、现金流量表)的所谓“贡献”,老板们不会认可。从这个?#23884;人擔?#20154;均应收、人均成本、人均利润、人工成?#23601;?#20135;比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,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。
 

  想象一下,当你告诉老板:“本年,我们的人工成?#23601;?#20135;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。第二,在业务规模上升25%的前提下,我们的人员数量,人工成本的上升都控制在15%以下,相比往年同样的业务增长规模(25%),人员增长率下降了8个百分点。”看到了吗?这才是与老板们玩耍的节奏!"要呈现人在组织模式中的分布状态传统的错误假设是,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”的过程是以组织模式为介质的,组织模式确定了“什么员工应该在什么地方发挥什么作用”,换句话说,HR们需要把人放到一个组织中,查看其个人特征在组织内的“分布”对于组织的影响,有可能形成什么样的相互影响,这种影响是正面的还是?#22909;?#30340;,而不是孤立地评价个体。这类指标既反映了人的分布合理性,也包括了组织模式的设计合理性。离职率、年龄分布、司龄分布、人才储备率、人才成长?#23454;?#25351;标都是?#24471;?#20154;在组织模式中的各种“分布”。
 

  我?#27973;?#35265;的一个误区是?#19981;?#30424;点一个表面数据。例如,盘点公司员工的平均年龄就很无?#27169;?#19968;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。以这个例子展开,这个时候有两种处理办法。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?#23884;?#20998;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?#36855;?#26412;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?#24471;?#26377;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?#31995;停?#36825;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。要反映HRM职能的运行状态有了合理的组织模式,有了员工的高绩效特质,有了员工在组织模式中的合理分布,不代表可以自动产生高绩效。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,?#36855;?#24037;“有机会干”。第二,员工的行为既有好逸恶劳的一面,又?#34892;?#35201;被调动出无私奉献的一面,始终需要人力资源制度的激励和?#38469;?#25152;以,人力资源的激励职能必须要发挥作用,?#36855;?#24037;“有意愿干”。第三,员工自身的能力和知识储备也有不足,人力资源的培养职能必须要发挥作用,?#36855;?#24037;“?#24515;?#21147;干”。人力资源管理职能进行的干预(通过人力资源制?#28982;?#25919;策),是加诸在组织模式和员工分布上的“外力”,?#23548;?#19978;是现有人力资源管理的主要工作。盘点出这些职能在多大程度上发挥了作用,是往哪个方向上发挥了作用,才能和其他维度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”。
 

  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?这个企业的培训后台是不是对员工有强力的支持,还是愿意?#36855;?#24037;在干中学?从指标上说,新进率、流失率、?#25351;?#29575;、晋升率、降职?#23454;?#26159;反?#36710;?#37197;职能的指标;绩效极差、平均差、薪酬分布曲线、绩效工资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?#21487;系?#19979;调?#27973;?#39057;?#20445;?#34429;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。
 

  要有大局观,去除对标?#31185;?#30151;有了上述三个方面,数据化人力资源管理?#26377;?#24335;上算是走入了正途。但是,正如我上一期专栏中提到的,人力资源管理并非拥有一个像财务管理一样的标准化传导机制,所以,数据重要,指标重要,但是运用数据和指标的人更加重要。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?#32781;琀R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。我最无奈的是看到一些HR们的“对标?#31185;?#30151;”。例如,某些企业致力于成为“最?#21387;?#20027;”,于是,把“员工满意度”视为目标,高度关注“最?#21387;?#20027;排名”,甚至喊出了“要?#36855;?#24037;来了就不想走”的口号。这在追求创新的企业中就是错误的。如果企业要求创新,就必然有人才的硬性标?#36857;?#24517;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?#39318;?#20026;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?#23545;?#20302;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。简单来说,条条大路通罗马,用别人的?#36947;?#24320;自己的路,不一定是最合适的。有了人力资源效能的目标,必须反推需要什么样的队伍,再反推需要什么样的职能。三个?#26041;?#20043;间的指标必须紧紧咬合,要有强?#19994;?#22240;果关系。有的指标看起来具有因果关系,但当用建设建立方程,再把数据放进去,就会发现因果关系根本不存在,甚至也不存在相关关系,这就需要回过头去质疑假设。企业的现实情况会颠覆教科书中的种种教条,这就是现实,但对于只会埋头做事,不会抬头看路的HR们,是听不懂的。当HR们用自己的“大局观”把数据在职能运行(人力资源机制)、队伍状态(反映人员在组织模式中的分布状态)和人力资源效能(链接财务指标)串成一条或若干条逻辑链条时,他们就会发现,由于数据之间形成了强力的因果逻辑,卡住了那几个关键节点,就控制了人力资源管理的贡献。将这些代表关键节点的指标放到一起,就是我在上几期专栏中提到的“人力资源效能仪表盘(HEIP)”,这就是我为何推崇用这个工具来做数据化人力资源管理的原因。概念很简单,但填充概念的内容却不简单,传统的指标大多让人失望,?#20063;?#24471;不亲自动手设计了一些算法。想想,Thinkdifferent也是一种快?#32844;傘?/p>


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