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循證式思維 大數據時代HR管理的方向羅盤
知識庫 > 組織管理 > 正文 913 HR369 2015-04-29 09:10:09

伴隨著業(yè)務發(fā)展要求及勞動力的變遷,人力資源管理從最初行政事務性的人事管理,到聚焦資源使用效率的人力資源管理,再到目前追求有競爭力投資回報的人力資本管理,管理內容不斷豐富,管理模式不斷創(chuàng)新,其價值也不斷得到提升。


人力資源管理因為大數據而獲得價值提升的可能,但也有可能在大數據的海洋中迷失方向。
伴隨著業(yè)務發(fā)展要求及勞動力的變遷,人力資源管理從最初行政事務性的人事管理,到聚焦資源使用效率的人力資源管理,再到目前追求有競爭力投資回報的人力資本管理,管理內容不斷豐富,管理模式不斷創(chuàng)新,其價值也不斷得到提升。
過去,人力資源管理沒有太多數據的支撐,決策常常依靠直覺、經驗和個人偏好。大數據時代的來臨,讓人力資本用數量的方式來進行投資分析和管理成為可能。但未來的挑戰(zhàn)不是數據缺乏,而是如何有效地選取和利用數據,而不會在數據的海洋中迷失了方向。
通過多年的持續(xù)研究,韜;輴偺岢隽艘环N新的決策思維模式和方法,即循證式人力資源管理(Evidence-based HR Management)。這一概念引自“循證醫(yī)學”,它強調企業(yè)要從實證研究出發(fā),摒棄經驗主義或簡單模仿其他公司的做法,基于有理有據的現(xiàn)實分析和與企業(yè)戰(zhàn)略緊密聯(lián)系的思考模式,來促進人力資源管理價值的提升,即“大數據思維”。循證式管理的模式拓展了數據收集和分析的范疇,并提出了相應的原則和方法,確保人力資源管理能為組織提供切實有效的戰(zhàn)略影響。
業(yè)務邏輯驅動
循證式管理首先強調人力資源部門應圍繞業(yè)務目標進行數據的提取和分析,通過“理解業(yè)務問題—分析篩選數據—建立邏輯聯(lián)系—提出解決方案”四個步驟,將人力資源的投資與重大業(yè)務結果之間建立緊密的聯(lián)系。
以某全球知名的酒店連鎖企業(yè)為例,2000年當它面臨快速擴張與競爭壓力時,客戶滿意度大幅下降。調研數據顯示,客戶最不滿意的是酒店人員的服務態(tài)度與專業(yè)水平(一級驅動因素)。如果調研分析止于此,企業(yè)接下來肯定是給服務人員一系列關于專業(yè)和服務的培訓,并且加大對這方面的考核力度。然而,當韜;輴値椭蛻暨M一步挖掘深層原因時發(fā)現(xiàn),導致服務人員態(tài)度和水平下降的真正原因(二級驅動因素)是員工認為沒有得到公司充分的關懷。因此,最后提出的解決方案是,大力投資改善員工的工作環(huán)境,開展微笑員工的服務項目,提供更有吸引力的培訓和發(fā)展機會,開展最佳雇主品牌建設等。
三維模型 快速定位
那么,如何在數以萬計的數據中辨識出關鍵信息呢?循證式管理方法提出了一個“三維定位模型”,如圖表3所示,X 軸表示基于人才生命周期的五個要素(人才選拔、評估、發(fā)展、獎酬、敬業(yè)度),Y 軸表示四個關鍵績效指標(財務、運營、人力、顧客),Z 軸表示公司經營戰(zhàn)略的關注點(形象、服務、創(chuàng)新、質量、效率)。當我們理解業(yè)務問題后,可以從這三個角度聚焦到圖中的某一格,從而聚焦關鍵進行數據的選取。
例如,一家實施創(chuàng)新戰(zhàn)略的消費品公司,人力資源的工作重點在于人才選拔,因此該公司應該關注并重點考核的是新產品開發(fā)部新員工流失率。企業(yè)可以建立類似的分析框架,明確自身面臨的關鍵問題。
 
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定義關鍵人才
在傳統(tǒng)對人才的定義中,一般是根據公司中的職位層級,或業(yè)務部門的重要性來進行人才細分,確定關鍵人才群體的。而在循證式的方法中,人才細分基于大數據進行,通過對各類員工群體的“邊際績效貢獻率”(每新增一份投入對績效提升產生的影響大。┻M行信息搜集和分析,從而對關鍵人才進行重新定義。
例如,通常對于一家航空公司來說,從崗位的重要性來判斷,飛行員一般是比空姐更重要的人群。但是,當我們引入“邊際績效貢獻率”指標來分析后卻發(fā)現(xiàn),對一個聚焦服務品質和客戶體驗的航空公司而言,空姐這個群體在服務上的額外努力將給公司帶來更高的績效收益;而飛行員群體盡管門檻較高,但是進入這個門檻之后,他們的額外努力對公司的績效增長沒有空姐大。那么,對空姐群體追加人力資源方面的投入,對于企業(yè)財務績效的提升更為顯著。
這樣的數據分析,常常會帶給企業(yè)人力資源管理一些顛覆性的改變,發(fā)現(xiàn)我們過去對那些真正能夠產生邊際收益率的群體關注不夠。未來企業(yè)要基于數據分析,定期對不同員工群體的戰(zhàn)略價值進行分析,從而確定在員工績效、敬業(yè)度等方面進行的人力資源投資。
重新認識風險
傳統(tǒng)的人力資源管理著眼于盡量減少甚至回避風險,所以企業(yè)里不乏謹小慎微、連連說“No”的人力資源管理人員,也因此常常受到業(yè)務部門的質疑。循證式管理則著眼于有效管理和優(yōu)化風險,利用數據分析和風險管理工具,在有效消除風險的負面結果的同時,更好地利用風險帶來的發(fā)展機會。
隨著經濟管理各學科的發(fā)展,很多領域都有相當成熟的風險分析和優(yōu)化的方法,而人力資源管理到目前為止尚未有系統(tǒng)進行風險管理的研究。絕大多數人力資源部門也尚未與其他專業(yè)部門(例如公司財務部門或專職的風險管理部門)協(xié)調合作預判及管理風險。大數據給人力資源運用成熟的金融和風險管理分析框架提供了可能。比如,我們可以借鑒財務領域的數據模擬法,預估不同獎酬方案在若干時間點的成本和收益,可以降低獎酬方案的財務風險。再比如,某企業(yè)借鑒在投資領域中的投資組合理論,與多家高校建立并保持聯(lián)系,而不是僅從頂尖高校里招聘新員工,以防范將來人才供不應求的風險。
正確投資
傳統(tǒng)的人力資源管理將人力資源系統(tǒng)的公平視為平均主義或“一刀切”,對于不同員工群體的投資呈現(xiàn)平均化的傾向。而循證式管理的方法則是基于人才細分,通過挖掘不同員工群體的價值區(qū)別,最終將資源投入到能夠產生最顯著業(yè)務績效的員工群體,以及能夠產生最大化協(xié)同效應的人力資源項目上。
比如,某消費品公司由于薪酬沒有競爭力導致員工流失度較高,通過分析發(fā)現(xiàn)原來是績效管理系統(tǒng)出現(xiàn)問題,員工覺得干得好和干得壞沒有在績效考核中得到真正的體現(xiàn)。于是績效好的人便紛紛離職。后來在韜;輴偟膸椭,該企業(yè)優(yōu)化了績效指標和考核體系,并且調整了薪酬結構,在不改變總投入的情況下,拉開獎酬差距,這大大提高了員工的保留率。
再有,目前新興的互聯(lián)網營銷使得電子商務人才成為稀缺資源,企業(yè)為吸引和保留這些稀缺人才,采用比內部同級別員工更高的薪酬標準是上策,雖然這些人目前的資歷條件可能不夠。但與此同時,要動態(tài)跟蹤人才市場的變化情況,可能明年或者后年,當市場上可供選擇的人才很多時,再用高薪策略就是投資上的敗筆了。
大數據為企業(yè)人力資源管理價值的提升創(chuàng)造了可能,但是否能夠實現(xiàn)這一價值升級,關鍵在于人力資源管理的思維方式和專業(yè)水平。循證式管理原則和工具,為所有處于挑戰(zhàn)中的企業(yè)管理者提供了把握大數據時代人力資源管理變革的方向羅盤。
迷失的ROI
一直以來,人力資源管理都在為證明自身的價值尋找路徑。他們希望能夠與企業(yè)的業(yè)務部門平起平坐,展示出為企業(yè)的經營目標和戰(zhàn)略創(chuàng)造的價值,并對企業(yè)內部的關鍵決策產生影響。人力資源管理借鑒了一些財務的理念來測量人力資源的投資回報率(ROI),但是,在缺乏合理的數據管理背景下,人們尋找ROI的難度較大,而且計算方式也有失偏頗。
比如,一個企業(yè)為了激勵員工而決定加薪,然后建立了一個簡單的ROI模型來判斷加薪的價值:如果公司的業(yè)績因此增加,就說明人力資源部門加薪的決策是正確的;如果公司的業(yè)績并沒有增長,人力資源部門的決定會受到質疑,管理層就認為他們做了錯誤的投資決策。
實際上,人力資源管理,從人力資源的投入到企業(yè)最后的業(yè)績表現(xiàn)之間,應該建立一個真正的內在邏輯聯(lián)系。根據韜;輴偟难芯堪l(fā)現(xiàn),這一內在的橋梁就是——員工敬業(yè)度。韜;輴傆醚C式的方法證明了員工的敬業(yè)度與企業(yè)的績效正相關。如果一個企業(yè)的人力資源管理不重視員工敬業(yè)度,而簡單地從企業(yè)的激勵策略與最終結果之間尋找關聯(lián)性,是很難對癥的。因此,在研究人力資源的ROI時,企業(yè)要保證每一分人力資源的投入都是圍繞著提高員工敬業(yè)度的,這樣才能確保企業(yè)財務績效的提升。
從員工敬業(yè)度的紐帶作用出發(fā),我們就會發(fā)現(xiàn),現(xiàn)實中人力資源的策略與員工的訴求可能是脫節(jié)的。例如,《韜;輴2014全球勞動力市場研究報告》揭示了員工與雇主對人才吸引和人才保留的驅動力看法之間的差異(見圖表1、2)。我們對比了相關的數據發(fā)現(xiàn),與2012年相比,員工群體對什么是吸引自己加入或留在一家企業(yè)中已經有了新的想法,而企業(yè)對人才吸引和人才保留驅動力的看法普遍還停留在兩年前的認識上,這是多么可怕的時滯!可想而知,基于這樣的認識而做出的人力資源決策很難真正驅動員工敬業(yè)度的提升。
 
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