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肯耐珂萨:从核心人事管理技术中寻找效能提升的机会

对组织而言,如果要提升组织效能,需要从提升个体的效能开始。

 

肯耐珂萨副总裁田予苗在一次分享中,谈到了一个游泳运动员如何提升个人成绩的数字化的案例。没错,数字化的方式。运动员前期因为个人天赋,通过不断练习达到了一定的游泳水平,但是在接下来的训练中容易进入成绩的瓶颈期。怎么办呢?教练就使用了一个数字建模的方式,让运动员在一个甬道中来回游几次后,甬道周围有数据记录,身高、体重、每分钟挥臂、肌肉发力量、含氧饱和量等等不同类型的数据。教练拿了数据以后,进行建模,然后指导运动员:如果是长距离比赛,你每划2次手,要打腿6下;如果是短距离比赛,你每划2次手,要打腿8下;并且入水的角度也要从18度调整到15度……这就是游泳教练基于个体数据进行的成功因素分析。

 

我们HR领域有没有这样的data呢?一定有。据不完全统计,大概会有37data,包括薪酬、考勤、加班、测评、360、人员增幅、敬业度等等。这些数据都存在,只是我们有没有关键的信息系统来做记录,并且基于这些数据,我们能不能进行整合分析,能不能看到决策背后的一些依据。田予苗在这次分享中,首先从核心人事的角度谈到了从数据中看到依据的一些观察。


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现在越来越多的企业已经使用了核心人事管理系统,一般来说,企业都会做考勤。那么打卡和员工敬业度会有关联吗?在一次观测中,界定了一个区间,观察了连续七天都是18:05下班的员工,发现了一个有意思的情况,这类员工在未来5个月离职的比例是75%

 

人力资源系统中存储了大量的信息,数据量的产生是实时且多维的,在当前数据驱动、分析驱动的整体大背景下,HR需要一方面找到易于使用的系统平台来组织整合数据,另一方面要学会找到数据,找到洞察力,展示变化、趋势。

 

另一个例子,大家时常会做离职分析,但是会做试用期员工的离职分析吗?在试用期什么阶段,员工会走得比较多?是几周?据我们的观察,三周比较多。过了6个月的试用期以后,员工离职的因素更多可能是有了更好的方向、更高的薪酬。但在试用期离开的员工,相较而言,其中原因会不太一样。

 

我们经过两百多家企业的数据观测,发现有三个数字是试用期期间高速离职的点:28天、58天、108天。28天主要是员工进来以后发现岗位跟当时面试的时候HR或者直线经理讲的不一样,58天离开的一般是什么情况呢?员工进来以后发现组织文化和自己不太匹配,108天离开大多数是因为业绩出不来,工作内容发生变化。

 

当然每个企业所在的行业不一样,因而每个企业的试用期因子也不太一样,关键是我们要找到自己的因子。当自己公司的试用期因子找到以后,那么我们HR的工作是不是可以提前,做好预测、前置行动,把离职可能性降低、更好地留住人才。

 

所以HR可以把一些核心人事管理相关的动作通过系统来做数据整合,然后通过数据挖掘进行分析,寻找到有价值的驱动力,从而给管理团队提供决策建议。合理使用数字化的人力资源技术,可以帮助HR从新的角度系统性思考人力资源实践,就像数字化融入运动员训练一样。

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