北森携手滴普科技开启人力资本分析新实践

People Analytics(人力资本分析,简称PA)作为一项“舶来品”,近年来在中国企业的人力资源管理实践中逐渐受到关注。通过对企业运行、员工行为、组织行为等数据进行分析,PA可以让企业人力资本ROI更优化,进而支撑业务决策,重构HR价值,重塑数字化领导力。

但PA建设在企业中的落地并不容易。缺乏数据化建设经验方法论,不知如何开始项目,应该从哪里入手;缺少参考案例与数据治理经验,希望借鉴同类型企业的PA建设经验;缺少专业的系统与数据分析工具,希望找到合适的平台落地项目等问题困扰着很多企业HR。

近期,滴普 科技 SSC经理邓丹就在北森的PA专场公开课中分享了相关经验。数据智能服务领域的准独角兽企业滴普科技与一体化HR SaaS引领者北森如何进行PA共建?其实战经验可以带来哪些启发?

为什么开启PA建设

滴普科技SSC经理邓丹表示:“在滴普,我们非常重视数字化带来的价值。PA作为人力资源部门的重点项目,我们希望能够通过对数字的应用于分析,支撑业务决策,重构HR价值,并借以提升全员的数字化思维,重塑数字化领导力。”

其一,通过PA建设支撑业务部门作出合理的人力资源决策,实现人与组织、人与工作任务、人与人的精准有效匹配,有力支撑业务发展;

其二,基于不同角色的需求,将HR的产品与服务,与不同角色在工作场景需求匹配,提升人才体验;

其三,通过PA建设帮助业务领导者和员工提升数字化思维,在日常决策中应用数据,变革管理,指导决策,以数字化变革领导力,从而推动组织、管理的变革。

从战略解码到指标落地,如何建设PA?

滴普科技将PA建设系统性地分为三大关键步骤:创愿景、画蓝图、搭平台,从战略解码到指标落地,逐步分阶段推进。

在创愿景阶段,首先明确了PA建设的目标是:数据驱动决策,敏捷支持业务。基于这样的目标,从企业战略解码到人力资源战略,围绕“三大关注”展开PA分析:关注将人力资源转化为组织资产;关注提升“人力效能”,以提升组织业绩;关注“人才进出”,进一步推动组织资产建设。

愿景明确后就进入画蓝图阶段,将战略的关注点层层拆解为可以分析的细分指标,找到细分指标之间的关联。需注意,只有将指标拆解到最小颗粒度,才能从数据中挖掘出有深度、有价值的信息,为业务决策真正提供支撑,也为指标库的构建打下基础。

指标拆解好之后,就可以着手建立指标库,即明确每个指标定义和统计口径。如果企业有购买外部报告,也可以将行业平均数据放入指标对比当中,例如行业平均人员流失率、行业平均薪酬水平,对比企业数据处于行业平均水平的位置。

平台建设阶段开始了。“落地系统之前,还有一个非常关键的步骤,就是用户调研。只有关注用户需求与体验,最终呈现的结果才是符合用户需求的,能够支持业务的分析。通过深度的调研,我们会发现基层HR视角、HRD视角、业务决策视角关注点并不相同。”

基层HR管理者会根据自己所负责的具体认识业务,关注如员工司龄、晋升周期、招聘成本、员工平均工作时长等基础性人力指标数据;HRD则会关注人才获取、人才使用、人才保留、人才开发等更高阶的维度,例如人力资源规划与执行情况,人员结构合理性等;业务管理者更关注和业务结果紧密相关的人力指标,主要关注员工队伍、员工士气、员工效率及HR体系能力维度。

基于调研与指标库筛选,可以为不同角色在北森的系统中落地不同的PA看板,给予差异化的数据指标支撑,也就成功了一半。

PA如何支撑业务?

PA上线之后,如何通过数据帮助业务部门发现问题、定位问题、解决问题?邓丹分享了两个案例。

案例1:发现业务增长但利润下降之后

公司年度会议上,盘点2021年度目标完成率和利润率,发现今年业务增长了,但是利润率却下降了。如何找到问题出现的原因?如果没有实时的分析工具,管理者只能找财务或者HR要很多信息滞后的报表,再进行反复比对。有了数字化工具,定位问题,找到关键举措的过程就变得更容易了。

通过数据看板,我们发现门店数量增长过快,其中低效店铺的占比达到34%,严重影响了利润率。穿透到地域和城市后发现,西区的南京市低效店铺尤其多。再穿透查看低效门店的具体情况,也会发现很多人力相关问题,比如南宁一店试用期员工占比过高,C品牌销售业绩不好,人效偏低。

基于这些数据,可以制定有针对性的人力资源措施,例如建设导师制,推动新人成长和产单;增加新人出单奖励机制,鼓励新人签单;与门店店长和产品经理复盘C品牌销售过程中的障碍等。

也可以针对高人效、低人效、高店效、低店效不同类型的门店,在编制管理、激励优化、人员优化、员工培训等视角上,采取针对性措施,为公司门店运营提出综合性的人力优化方案。

案例2:发现Q2销售业绩下滑9.69%之后

公司的Q2销售业绩下滑9.69%,究竟具体是什么原因?如何快速调整取得好的成绩?通过PA看板,我们发现C类产品整体销售业绩下滑最为严重。穿透查看C类产品事业部在人员布局情况的问题,可以发现很多具体问题。

首先,管理幅度远高于其他产品,且低职级人员占比较多;其次,试用期员工占比很大,且人效非常低;第三,通过人才盘点发现,人效和能力都在中低范围的人员占比过高,人员结构不合理;最后,在工时和学习时长方面也低于平均水平。

可见业绩下滑和人员结构的不合理有很强的关联性,HR部门可以有针对性地给出一些整改建议。例如增加管理人员,降低管理幅度;对于低职级员工和新人,在技巧和能力方面给予针对性的方案;引入更有吸引力的奖金激励方案和末位淘汰机制,激活员工,提升人效。

从这两个案例,我们发现PA提供了实时的、可穿透的数据之后,真正帮助HR协同业务部门一起发现问题、定位问题、然后解决问题。每一个问题背后都有数据作为支撑,不再靠主观印象模糊臆断,让“数据助力业务决策”从愿景成为现实。