【推薦】將人力資本分析(People Analytics)與商業成果聯繫起來!

編者注:剛剛結束的2021人力資本分析專題私享會中,嘉賓們從PA的概念到落地,以及PA的誤區陷阱等進行充分深度的交流(現場熱烈圖片附錄後面),5月26日週三,2021人力資本分析專題私享會將在北京金茂萬麗酒店舉行,有興趣的童鞋可以彌補這個遺憾,但是名額有限,報名從速!今天推薦這篇文章非常好的介紹了PA與組織績效的關係。我們經常談到HR的工作一定要對最終績效有關聯。那麼推薦你看看下面的文章~

成功企業的領導人知道,對人才的投資是有回報的。用理查德-布蘭森爵士的話說,決策者應該把人培養得足夠好,以便他們能夠離開;把他們對待得足夠好,以便他們不想離開。( decision-makers should train people well enough so they can leave; treat them well enough so they don’t want to.)

當涉及到人力資本分析(People Analytics)時,投資的理由也同樣明確。世界上最大和最成功的公司,如谷歌、蘋果和微軟,已經花了數年時間建立了複雜的人力資本分析(People Analytics)部門,以改善他們的團隊並提高他們的效率。

儘管如此,大多數公司仍在努力使用人力資本分析(People Analytics)技術。超過一半的公司說他們在基本人力資本分析(People Analytics)方面需要幫助,儘管近四分之三的公司計劃在未來五年內將其作爲優先事項。儘管大多數公司並不瞭解人力資本分析(People Analytics)的來龍去脈,但很明顯,人力資本分析(People Analytics)是未來的趨勢。如果你的公司還沒有開始考慮這個問題,現在是開始的時候了。

人力資源投資和業務成果之間的聯繫從未得到應有的重視。在《投資於重要的東西。中,Scott Mondore和Shane Douthitt指出,財富500強公司有時會在他們的年度報告中包括關於人力資源的一般數字(如 "10億美元用於培訓")。 然而,這些數字很少與具體的結果聯繫起來(例如,"在培訓上花費10億美元,使生產力提高了25%,投資回報率達到50億美元") 。將人力資源實踐與真正的商業成果聯繫起來不是很好嗎?

今天,沒有理由不這樣做。公司有能力獲得比以往更多的數據,並可以使用先進的技術來分析這些數據。有了機器學習和人工智能驅動的分析軟件,再加上模型構建和科學評估開發方面的統計專業知識,企業可以對其流程進行微調,並獲得可衡量的結果。

通過使用人力資本分析(People Analytics)來改善人力資源成果和量化績效,公司不僅可以在數字化的世界中保持競爭力,還可以大大提升關鍵業務成果。

以下是今天投資於人力資源和人力資本分析(People Analytics)的一些重要原因。

1. 減少人員流失預測分析可以幫助你瞭解誰有可能離開你的組織以及爲什麼。通過檢查現有的數據,僱主可以確定離職的情況,並揭示可能讓你吃驚的趨勢。

與其對造成人員流失的原因進行假設,人力資源專業人員應該通過預測模型來確定經過驗證的變量。一些可能影響離職率的變量包括工資、福利、通勤時間、使用的病假、社區嵌入度和績效審查分數,這些都是一些常規的罪魁禍首。

減少離職率是很重要的,因爲它對組織來說是如此昂貴。每一個員工的離職都要花費該員工年薪的三分之一。根據本文寫作時美國這些工作的工資中位數,失去一名營銷經理的成本爲35,224美元,一名中級軟件工程師的成本爲29,714美元。流失的成本不僅包括在招聘時花費的時間、精力和金錢,還包括必須培訓新員工並使其融入團隊而損失的生產力。我們也不要忘記失去機構記憶的無價成本。

2. 提高員工的敬業度

員工的敬業度和參與度對業務盈虧有直接影響。根據蓋洛普(Gallup)的薈萃分析,敬業度高的組織的利潤率提高了22%,生產率提高了21%,而且營業額也大大降低。員工敬業度的問題在於,它可能難以衡量,甚至難以改善。

通過在公司中建立強大的數據文化,您可以更輕鬆地瞭解參與度。您還可以通過簡化流程來提高整體參與度。例如,諸如組織網絡分析之類的人員分析技術可幫助您確定高度協作的員工,這些員工可能是晉升爲管理層的良好人選。由於經理在員工敬業度中佔70%的差異,因此尋找和培養優秀的經理對於創建更多敬業度高的團隊並從而推動實際業務成果至關重要。

通過在你的公司發展一個強大的數據文化,你可以更容易瞭解參與度的情況。你也可以通過簡化你的流程來全面提高參與度。例如,像組織網絡分析這樣的人力資本分析(People Analytics)技術可以幫助你識別高度協作的員工,他們可能是晉升到管理層的良好候選人。由於管理人員佔員工參與度差異的70%,尋找和發展優秀的管理人員是創造更多參與的團隊,從而推動真正的業務成果的關鍵。

3. 提高生產力創建更強大的團隊和減少人員流動也可以提高你公司的生產力。發表在《哈佛商業評論》上的研究表明,平均而言,公司因 "組織阻力 "或低效結構和流程而損失了20%以上的生產能力。

通過人力資本分析(People Analytics),你可以改善構成人力資源職能的幾乎所有流程,從入職和離職到績效評估和學習與發展。適當地收集、存儲和分析數據將使你對這些職能目前的工作情況有新的認識,以及你可以做什麼來改善它們。

4. 鼓勵創新最後,投資於人力資源和人力資本分析(People Analytics)將導致加強創新。 94%的高管說,當涉及到創新時,文化是最重要的因素,而文化在很大程度上是由領導者驅動的 ;領導者創造強大的團隊,併爲文化僱用合適的人。從字面上看,而不是比喻,是人創造了這個地方。

如果你正在尋找更好的僱員,那麼值得看看你的招聘過程,以及你如何能夠改進它。從你舉行的面試次數到使用的選擇評估,一個強大的、以數據爲導向的過程可以幫助你爲你的企業找到並選擇最好的新團隊成員。同樣,在培養領導者時,你應該把重點放在與業務成果直接相關的能力上,而把不相關的能力(以及那些你 "認爲 "應該有所作爲的能力)放在後面。

未來在於人力資本分析(People Analytics)在不斷變化的經濟中,人力資本分析(People Analytics)已經變得至關重要。1975年,標準普爾500強公司83%的價值與實物資產掛鉤,而現在84%的價值與人力資本掛鉤。今天的知識型企業以人作爲其獨特的賣點。不對這些人進行投資將是一個錯失的機會(並可能給你的公司帶來厄運)。

世界頂級公司已經在使用數據來推動人力資源的成功。全球人才管理實踐高級總監Amanda Tomkoria說,以下是耐克如何看待人力資本分析(People Analytics)。" 我們有一個人才願景--最好的人來到耐克,每天都會選擇留下來。衡量標準幫助我們把這個願景變爲現實。就像我們用財務和運營數據跟蹤業務成功一樣,人力資本分析(People Analytics)是我們對自己負責的方式,因爲我們衡量進展,知道我們是否在朝着正確的方向實現這個願景。"

隨着技術的發展和環境的變化,選擇和建立強大的、訓練有素的團隊已變得更加重要。COVID-19大流行病揭示了對有效的領導者、適應性強的員工和出錯時的應急計劃的強烈需求。不過,更廣泛地說,人力資源部門的領導人談論技能差距已經有一段時間了,特別是在數字和高技能領域。尋找、培訓和提升最優秀的人才是縮小這種技能差距和推動關鍵業務成果的關鍵。在我們尋求投資於最重要的東西--我們的人時,人力資本分析(People Analytics)可以提供一個高度準確的投資策略。

"就像高性能的運動隊一樣,耐克使用洞察力來確定優先事項。然後,我們利用這些洞察力進行必要的調整,以便我們能夠提供對我們的員工最重要的東西--加速包容、高性能、學習和輔導的文化。數據使我們能夠創新和快速行動,"Tomkoria補充說。

總結即使是那些想投資於人力資源和人力資本分析(People Analytics)的公司,開始可能是艱難的。但是許多組織沒有專門的人才或軟件來開始進行人力資本分析(People Analytics),他們也可能不具備支持數據文化的流程。好在有很多幫助和資源可以利用(比如HRTechChina早在2018年就設立了PA專欄,你可以充分的學習),無論你是想啓動一個特定的項目,培訓你現有的員工,還是僅僅想了解更多關於人力資本分析(People Analytics)的信息,都有解決方案。永遠不要忘記,人是任何成功公司的核心。有了你的時間和投資,他們可以把你的企業帶到新的高度。//作者是一位組織心理學家,目前是克萊姆森大學商學院的管理學系主任。

關於HRTechChina

HRTechChina 是中國首家領先的專注人力資源科技商業服務平臺,作爲HR領域唯一深度垂直獨立的第三方專業服務機構,致力於推動中國人力資源科技進步與發展,持續引領行業新科技新趨勢新產品新方向。

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4.23上海,2021人力資本分析專題私享會現場精彩圖片

HR超級盛會: HRTechXPO·未來人力資源科技論壇

同步舉行2021人力資本分析專題私享會

時間: 2021年5月26日 週三 9:00-17:00 簽到: 8:30-9:20

地點: 北京金茂萬麗酒店三樓宴會廳

HR免費報名: http://hrnext.cn/Vxl7C3

適合人羣: CHRO、CTO、CIO和企業決策者、HRIS、HRSSC、HR總監、HR經理、HR科技服務商和創新機構、顧問和HRTech專家、投資人等截止4月23日,HRTechXPO目前報名超過300+部分企業來自西門子、美團、滴滴、首創、小米、大衆汽車、和睦家、好未來、華夏銀行、鳳凰網、貝殼、蘇寧、碧桂園、水滴、石油化工科學院、度小滿、北京祥龍、合景泰富、京東集團、中電、聯想、中化石油、中國聯通、華夏銀行、北京大學、華夏幸福、賽科、IBM、科大訊飛、360政企、融創、快手、新東方、 融創、百多力等.