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悟透人力数据如何驱动关键决策

时间:2019-11-08 来源:喜和香港

作者:范珂

来源:行走的帆   ID:sailing-fan



案例


背景


美国田纳西州的孟菲斯市号称美国的“物流产业之都”。该市位于几条州级高速公路和几条东西铁路大动脉的交汇处,这种得天独厚的地理优势吸引了大批物流分销企业到此落户。


这其中,最著名的一家企业就是联邦快递(Fedex),它把公司的大本营直接放在了孟菲斯。


在靠近孟菲斯机场附近一个叫Elvis Presley‘s Graceland 的一条狭长地带上,在过去10多年里建立起了大量的工业仓储企业。


如果你驱车到这个地方兜一圈,会发现这里满是都是现代化的办公楼和大规模的仓储设施。但是,众多企业蜂拥而至之后,也随之而来引出一个问题:企业之间的人才竞争也趋于白热化。


当地本来人才供应就比较有限,再加上各家公司的薪资待遇也都差不多,所以有一段时间,很多企业都陷入了用工荒。于是,能否有效找到合适的仓储工人,成为了各家企业管理者们最头疼的事情。


其中,有一家当地大型的物流公司管理层把解决招聘的当务之急放到了公司首要任务上,该公司希望HR团队能够跳出传统工作模式,更加积极创新的解决招人难的问题。


公司董事长直接向HR提出了一个问题:从人员搜寻(sourcing)、招聘(recruiting)和入职(onboarding)阶段来看,公司现有那些高绩效的员工都有哪些共同特征?


为了回答这个问题,HR的招聘团队从数据分析(HR Analytics)角度开始入手,着手开始寻找HR整个工作在招聘渠道、招聘方式、挑选流程以及员工绩效考核结果方面都有哪些相关联的因素。


在任何一个标准的数据分析流程中,都包括三个环节:输入、过程、输出。


在本案例中,输出端是高绩效员工,可以根据HR信息系统里面每名员工最近一次的绩效评估结果予以识别。另一方面,来自招聘渠道的输入质量也可以根据招聘系统里的人员数据来记录和识别。整个流程过程中的挑选和入职方式可以通过员工档案来得到。


很显然,这里涉及到的所有人力数据都已经大量存在于组织中,只是很多时候缺乏有人关注。而这次做人力数据分析的目的,正式需要去发掘和利用这些宝贵的数据。


被埋藏的宝藏


后来的数据分析发现了一些有趣的、出乎人们意料的结果,而这些发现,正是导致了后来对整个招聘流程的大幅改革。


举个例,通过对输入端的数据分析,获得了以下发现


  • 大多数高绩效员工在申请岗位时,其现有公司到所申请公司的距离都比较近。

  • 大多数仓储岗位的应聘人员不愿意到离家远的地方工作。

  • 申请人主要是通过公司大楼外的醒目标识或其他在职员工(而不是报纸或杂志的招聘广告)来了解到的岗位空缺。

  • 诱人的员工福利计划是促使申请人决定跳槽的关键因素。


通过对整个招聘流程的数据分析,又获得了以下发现:


  • 优秀候选人更倾向于到现场应聘,而不是只通过在线填写一堆表格参加应聘。

  • 把候选人未来可能工作的场所作为招聘现场,比到公司以外的地方去召开招聘会更吸引候选人。

  • 候选人通常在下午偏晚一些的时候才会提交他们的应聘资料,因为此时正是他们在其他公司交接班之际。

  • 最有效的面试官是生产线工人领班,而不是工人主管。


行动方案


基于以上的分析,该公司接下来采取了以下措施来改进招聘工作:


首先HR重新设计了一个全新的招聘方案,主题是:“到一个离家近而且福利好的公司工作会是一种什么体验?”这个广告语出现在该工业区入口处的一个醒目的大广告牌上,另外,还广泛张贴在工业区内的一些餐馆和零售店的公告栏里。


另外HR重新设计了来公司的参访环节,辅之以现场面试,还能享受美味的零食。参访时间安排放在每周二和周四的下午3点到7点,这样方便每天处于交接班的候选人前来应聘。


最后,招聘人员还特别为每个前来公司的候选人准备了一份员工福利手册,对公司各项福利政策详细介绍。


结果


在这些方案实施的头两个月,候选人人数上升了20%,接受工作offer的数量也同样上升了20%。更加让人称奇的是,在对这批新员工完成进入公司的第一次绩效评估后,高绩效的新员工人数比原来增加了35%


这个案例带给我们的启示是:HR原本掌握有大量的人员数据,但是,这些数据平时散落在各种流程和系统中,并没有得到有效利用,最后成为了被埋没的宝藏。


而做人力数据分析(HR Analytics)的第一步就是:我们首先需要确定哪些是对我们有用的数据,把它们挖掘出来,然后通过专门的数据分析模型,对其完成定量和定性的分析,最终以这些分析结果来驱动关键的业务决策。


为了HR掌握数据分析的方法,树立其数据驱动决策的思维,助力HR真正成为像财务、销售、运营一样以数据说话的重要业务职能,我根据自己多年的工作经验和研究结果开设了一门人力数据分析的线下课;那么,第一期2天学习的体验是什么呢?




和一个累计专业经验超过261年

的班级一起学习的体验



11月30日-12月1日,首届HR Analytics(人力数据分析)实战训练营在上海举行。


本次采用小班授课形式,30个名额在开课两周前即被来自全国各地的学员们预订一空。大家来自全国各地,除了上海,还有北京、武汉、杭州、无锡、南京等地;既有来自华为、马勒、博世和吉利汽车这样的世界500强公司的,也有来自互联网、医药、服务业等中小企业的;既有在公司的HR负责人,也有从事HR数据分析的专业人士。


在课程开头,我先调查了大家各自在HR领域的工作经验,30人的经验累加起来达到了261年。在接下来两天的学习中,我力争通过讲师讲解、同学讨论、个人联系和小组项目竞赛等形式,让每个人都能充分地从这难得的261年HR工作经验中汲取营养。



现在看来我的努力收到了既定的成效。学员们通过课后调查问卷对课程反馈的意见或许可以印证最后的效果:



(问卷截图1)


(问卷截图2)


这里,我再手动把学员们在回答问卷问题“本次课程对我最有价值的内容是什么”时的留言摘录出来:


(1)“我对数据分析有了明确的认识,工具实用,案例实操。”

(2)“工具介绍,思路打开。”

(3)“整理数据的思维和工具。”


(4)“1.数据分析的思维;2.战略思维的以终为始。”

(5)“HR数据分析的硬技能,背后的逻辑,解决问题是关键。”

(6)“数据分析和业务相结合,并对业务施加影响力。”


(7)“学会了一些数据分析方法和数据呈现方式。”

(8)“掌握了建立数据思维的工具和方法,在后续工作中能更好的运用,干货满满。”

(9)“学习了很多分析工具,并应用到实际场景中去。”