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首页 > HR科学院 > HR如何做好数据分析?这2位专家为你答疑解惑

HR如何做好数据分析?这2位专家为你答疑解惑

  • 薪人薪事 | 2021-10-22 14:44

数据显示,过去5年中,掌握数据分析能力的HR数量已经增长了242%,在万物互联的大数据时代,数据分析能力已经逐渐成为HR的核心竞争力之一。然而在开展数据分析的过程中,HR面临着哪些问题呢?

在薪人薪事HR科学院举办的《让企业业绩增长50%,HR要做什么?》主题直播中,薪人薪事创始人&CEO 常兴龙、资深企业教练&人力资源专家 唐娟霞共同做客直播间,针对广大人力资源从业者在HR数据分析中的常见问题,逐一进行了精彩解读。

>以下为问答环节实录<

老师们反复提到了三个数据——首周、首月、首年离职率,HR为什么要分析这三个数据,它们背后分别代表着什么?

唐娟霞:离职率就像企业的晴雨表、风向标。透过离职率可以看到很多问题,也能让HR有所察觉,知道该如何进行下一步的变化和调整,其颗粒度越细,就越能够加快HR对企业管理问题的识别速度,从而给出更好的应对策略。

首周离职率的背后,其实是入职管理流程的优劣——如果企业在招聘环节没有做好,导致了HR与新员工的信息不对等,岗位的实际情况并没有达到新员工预期,他们就会产生心理落差,很快就离职了。首周离职率可以督促HR去提高管理水平:当看到首周离职率升高时,要尽快复盘、优化自己的招聘流程。

首月离职率与实际岗位职责有关——一个岗位在设置之初,职责可能并不明晰,部分职责与其他岗位是重叠的,一些又超出了应聘者本身的能力。当首月离职率出现问题时,HR需要审视,对于岗位的设置是否科学合理,是否真正从企业战略出发来分解,候选人是否与岗位达到100%匹配后才入职,还是牵强附会、降格录取?

首年离职率则关系到直属领导风格与企业价值观。当首年离职率升高时,HR应当敏锐察觉到,该岗位的上级的领导力风格是否出现了问题,是不是不匹配其下属,从而给出指导建议;还应当关注员工与企业的价值观是否吻合,如果吻合度差的话,应当在未来的招聘环节和企业文化管理中,进行对应优化。

每次做数据分析,HR的积极性都不高,如何能让组织成员参与进来?

常兴龙:这个问题其实非常好办。举个例子,如果开展HR数据分析能够为你(HR)带来升职加薪的机会,那么你的动力显然会提高。

我们在研究人力资源动力时,基本的动因只有两个:一是与自己的收益直接相关,比如销售的提成、代理商的利润等等,这些数值与公司是存在共赢的利益驱动的;另一种叫做成长动力,虽然现阶段无法获得直观的薪酬收益,但未来一定会获得超额回报。

所以HR在做数据分析之前,首先要考虑清楚自己的动机到底是什么。

接下来就是找到关联:分析哪些数据可以使你成长得更快,或者为公司带来的价值更大。当你通过数据分析,能够为公司带来前所未有价值的时候,你获得晋升和加薪的可能性就会大大提高。这一点是需要HR有深刻洞察、反复沉淀的经验的。

最后一点其实我在前面也讲到过:未来的市场是需要越来越多HR数据分析人才的,HR数字化是大势所趋,如果你不去做,而别的企业/同行做了,那么你和你的公司的市场竞争力就会下降。

所以在主观想法之余,为了迎合市场趋势,HR数据分析已经成了一件不得不做的事情。

在做数据分析时,因为维度不够准确,导致结果没有太大价值,这种情况应该怎么办?

常兴龙:其实人力资源的衡量标准并不是唯一的,不同国家甚至不同行业,都有自己对应的标准。

薪人薪事在制定51维度指标时,也参考过很多国家的国标,越是发达的国家,其HR数字化进程越超前,它们有着很成熟的实践案例,甚至有很多论文专门去分析这些维度。

我们现在所做的,其实是为大家总结出一些充分必要的条件——当企业的某些方面出现了问题,需要用突破引擎进行提升的时候,一定会有51维度中的某个或某些指标将其体现出来,为这个指标的上升提供通路;反之亦然,当你使用Data双引擎去分析数据时,发现企业的哪些指标是低于市场平均水平的,也一定能挖掘出组织建设中的一些问题。

薪人薪事的HR数字化体系,不光能够为企业提供衡量标准,也可以很好地展现充分必要条件。只要企业有问题,一定能够在数据上有所体现;只要数据指标不正常,企业也一定能发现问题。

HR用这些数据去说服领导时,也更容易获得认同,为企业产出价值。

除了用数字化系统,还有什么方法可以收集到行业数据?

常兴龙:提出这个问题的可能是一位新人HR,如果工作一段时间之后,其实HR自己会总结出一些方法。这里我为大家列举几个途径:

购买薪酬报告。市面上的薪酬报告有很多,每个机构给出的数据和数据维度都有所不同,通过阅读海量的薪酬报告,HR可以收获自己对于行业的洞察。

数字化转型的实践。例如组织变革、合并、重组等,当一个HR亲身操盘过大量的转型之后,一定能够沉淀很多经验,也会有一定的数据积累。

同行业交流。你可以多去和唐老师这样的行业专家去深入探讨、学习,这样很方便就能够得到她20年来总结出的精准、专业的建议。

总结下来,其实就是一句古语:要么读万卷书,要么行万里路,要么阅人无数。但无论哪一种其实都需要HR投入精力,在瞬息万变的市场环境下,你需要持续的去获取数据,一但停下来,可能你昨天得到的数据,放在今天就已经没有参考价值了。

所以获取数据最高效的途径,其实还是靠机器、靠系统来解决。我们每天在系统上面会做大量的数据洞察,这些都是脱敏的数据,跟咨询公司获取数据的途径、计算方法、生成数据模型的流程都是一样的;但是咨询公司拜访20、30家公司所获取的数据,通过机器可能几秒钟就可以搞定。

用一句话来总结,就是“让机器去做它擅长的事情,让人类来分析、洞察、指导。”你可以用系统获取的数据,去建议你的老板,告诉他下一步应该如何去做,这个对于老板和企业的价值是很大的。


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