为什么HR必须要掌握People Analytics
Why an HR Professional Must use People Analytics
随着时间的流逝,人力资源得到了巨大的发展,并且日新月异。HR不仅涉及人的方面,而且随着时间的推移,越来越多地使用数据和技术,这是过去十年来出现的。Human resources has evolved greatly over time, and continues to do so with each passing day. Moving beyond just the human aspect, HR is over time working more and more with data and technology, something that came about over the past decade.
数据的重要作用及其对HR各方面的影响,是HR分析技术的诞生。按照Heuvel & Bondarouk,2016年的说法,是指 "系统地识别和量化业务结果的人的驱动因素,并将其量化。" 它探讨了捕捉、测量和组织人员信息的不同方法,以发掘对组织的人力资源战略有价值的见解。
一个组织如何使用人力资源分析?How does an organization use human resource analytics?
人事分析在促进人力资源部门为组织的战略决策做出更好的贡献方面发挥着至关重要的作用。它通常用于解决特定的挑战,例如。
HR收到的工作申请质量不高。
在过去一年中招聘的员工流失率激增
特定团队的生产力下降
HR对分析的具体用途是什么?What specific uses does HR have for analytics?
具体的挑战可能会有所不同,但利用人力资源分析的杠杆作用通常是其中之一。我们的想法是利用数据来。
用既定的指标标准来衡量组织的绩效。
观察并总结出应对所面临挑战的可能解决办法
根据假设的解决方案改变流程,以解决挑战。
监测变革的结果,以了解其效果如何,并对其进行调整,将其推广到其他流程中(如果在这里成功的话),或将其回退(如果未能实现目标的话)。
分析学对HR的工作有什么影响?How has analytics impacted the work of HR?
随着经济和人力资源团队的工作按照数字时代的要求不断发展,那些希望成为人力资源专业人员并在人力资源领域创造未来职业的人,在他们的工作中需要能够很好地与数据打交道,这也是他们在工作中所戴的许多帽子中的一个。他们必须能够利用人员分析来筛选数据,并得出有价值的见解,为组织提供战略方向。
下面列举了人力资源部门工作中受分析影响最大的具体领域。
·绩效和效率: 这些是最常见的监测指标,用来判断人力资源活动和流程的成功与否。例如,按来源追踪留用率,可能会发现,比如说内部招聘显示的留用率明显高于LinkedIn发布的职位。然后,HR专业人员可以重新组织他们的工作流程,将内部招聘优先于其他来源,从而提高HR工作的效率。通过类似的方式使用数据来跟踪工作流程的绩效和效率,可以对资源配置进行关键性的选择,从而将重点放在影响最大的领域。
·招聘和录用方面:无论是在时间上还是在金钱上,这些都是人力资源团队处理的最昂贵的活动之一。人力资源分析可以通过改善这些重要流程,在节约成本方面发挥重要作用。
例如,人力资源部门可以将成功地被本组织聘用的人和不成功的人的数据与未来招聘的人进行比较。这将有助于更好地判断该人是否适合当前的角色和组织文化,这两个关键因素。在第一次招聘的时候就能准确地判断出一个人是否合适,可以节省重新招聘的宝贵精力,并通过减少摩擦和更好的福利等措施,将更多的精力用在留住现有员工上。
·员工体验:人力资源部门的工作不仅仅是招聘员工来填补现有职位。他们的工作的一个重要部分是创造良好的员工体验,并努力改善员工的体验,因为快乐的员工总是更好地参与其中。这种参与度可以通过以下几个方面来帮助员工。
·提高生产力
·提高保留率
·实现更高的总体成功率
员工的出勤率、参与度和生产率只是人事分析可以跟踪的一些指标,可以更细致地了解员工的体验。这可以提出人力资源部门需要改进的地方,并能带来优化的福利、休假政策以及培训和发展机会。
"这不仅仅是招聘,还包括留住、激励和发展强大的员工。"东北大学人力资源管理硕士课程讲师Tom Penque说。"人力资源分析归结起来就是能够...........利用所有这些信息来改善组织和员工。"
以上由AI翻译,仅供参考
作者: Aileen Scott
观点
2020年05月10日
观点
耐克谈:什么是成功的候选人体验?为什么重要今天的招聘环境是非常受求职者驱动的。在过去,候选人会向10个或20个不同的公司提出申请,希望能在某个地方找到工作,但现在,10个或20个公司都会主动联系候选人,让他们来为他们工作。
考虑到这一点,候选人的体验是招聘过程中非常重要的一个方面。
什么是候选人体验?What is candidate experience?
它是指候选人在求职过程中与你的企业进行的所有互动,以及他们对你的企业的印象。它包括求职者与贵公司的每一个接触点,从对公司的认识和兴趣,到浏览和申请工作、面试过程、收到工作通知或被拒绝,最后到入职过程。
为什么说候选人体验很重要?Why is it important?
对于想要加入一家公司的求职者来说,求职者的经验可以很好地反映出被该公司录用的整体体验。您对待求职者的方式不仅对您的招聘成功与否有巨大的影响,而且对公司的品牌和底线也有很大的影响。
成功雇佣:随着需求量大于供给量,求职者在选择的时候会更加挑剔。你的公司和其他20家公司都在追求同一个候选人,作为一个组织,你需要从竞争对手中脱颖而出,赢得优秀的人才。
即使你的公司被卖给了一个求职者,也不意味着这个求职者被卖给了你的公司。候选人很可能会把招聘过程作为他们最终决定的重要部分。有几个因素会让正在决定多个工作机会的候选人望而却步。例如,如果申请过程太过混乱,或者面试过程不合理,或者招聘人员花了太长时间才提供任何更新的信息。
一个精简的求职者体验是真实的、体现出关怀的,这将提高招聘质量,减少招聘时间,提高录用率。
雇主品牌:这也是雇主品牌塑造的机会。雇主品牌是人们对应聘者和在公司工作的感受。即使只有一个求职者会得到这份工作,你的品牌也会给所有其他没有得到这个职位的求职者留下印象。如果他们有一个积极的体验,他们会出去宣传你的品牌,提高你的雇主声誉。然而,正如可以预料的那样,有不良体验的求职者会在网上和亲朋好友分享。
候选人的体验会影响到未来人们对该组织的看法,以及他们如何向其他人谈论该组织。
结果:有许多研究结果和数字表明,求职者的体验对公司的影响。如果求职者没有收到雇主的回信,不仅可能会被拒之门外,而且可能不会购买或支持该雇主的产品或服务。
有多少次你去过一家餐厅,他们的食物很好吃,但提供的顾客服务却很糟糕?你可能永远不会再去那家餐厅,甚至可能会更进一步,在大众点评上留下负面评论。
反过来说,一个正面的体验可能会导致那些求职者向该公司购买或使用他们的服务,而不管他们是否被录用。这就是为什么要注意到候选人的体验会影响公司的所有方式。
结论是什么?Conclusion
我最喜欢的一句话是来自美国作家布伦南-曼宁的名言---"在每一次相遇中,我们要么付出生命,要么耗尽生命;没有中立的交换。" 每一次互动,或大或小的互动,都会有正面或负面的影响。如何确保给候选人一个正面的、真实的体验,就看你怎么做了,一个精彩的候选人体验不是招聘人员一个人可以完成的。整个组织在帮助候选人做出加入公司的决定中起着重要作用。
以上由智能的AI翻译完成,仅供参考。
作者:Grace Yoon
观点
2020年05月10日
观点
如何建立一个优秀的人力资本分析(PA)团队How to build a people analytics team
正确地组成人力资本分析团队是解决业务问题的关键所在
"数据就是新的石油"。这句话很少有人记得自己第一次听到这句话的时间和地点,但现在很多人都会自信地点头同意。
事实上,这句话可以追溯到数据科学家(也是Tesco Clubcard背后的大脑)Clive Humby,他早在2006年就创造了这句话,用来解释今天数据的不可抗拒的价值。
Humby解释说,就像石油一样,"如果未经提炼,[数据]就不能真正被使用"。也就是说,数据要想有任何价值,就必须将其分解成更简单的形式并进行分析。
在人力资源领域,这个数据提炼过程同样重要。它通常被称为 "people analytics" 人力资本分析,多年来,它导致了人力资本分析团队的诞生。
不过,虽然它已经出现了一段时间,但人力资本分析的进展却一直很缓慢。德勤发布的《2019年人力资本趋势报告》发现,尽管企业对更好的数据管理产生了浓厚的兴趣(在2017年的报告中,71%的企业将人力资本分析列为高度优先考虑的事项),但仅有26%的企业有效利用技术和分析技术。
"如果我们坐进时光机,回到10年前,我当时说的是关于人力资本分析的事情。那是因为它仍然有一个未实现的潜力,"南加州大学马歇尔商学院有效组织中心的高级研究科学家Alec Levenson说。
"典型的情况是,人们把注意力集中在眼前的数据上,而不是想出正确的问题。他们会说'一定有什么东西我们可以从这些数据中学习到',是的,总会有一些洞察力。"他说。"但如果你只看数据,而不把它嵌入到更大的业务背景中去,问一些更大的问题,比如你想解决什么问题,那么它可能会把你带入死胡同、兔子洞和爱丽丝梦游仙境之类的冒险。"
施华洛世奇公司人力资本分析和数字人力资源总监Oliver Kasper补充说,团队过于专注于报告,而不是挖掘预测性或规范性分析的可能性。
"人力资本分析可以往两个方向发展,"他解释说。"一个方向是回顾过去,所以报告过去发生的事情。然后是展望未来的活动--这就是预测性和规范性分析。我会说只有1-2%的大公司在做第二个方向。
"而这就像在谈论蒸汽火车和电动车的区别。报告是蒸汽火车,预测性和预见性分析是电动汽车。"
那么,在数据的重要性只增不减的情况下,HR如何打造一支真正能带来业务成果的人力资本分析团队?
职权范围Remit
人力资源转型咨询公司LACE Partners的首席执行官Aaron Alburey说,首先,人力资源部门应该退一步,确定自己究竟想要从人力资本分析中得到什么,人力资源转型咨询公司LACE Partners的首席执行官说。
"这是关于理解这个职能的目的是什么,以及你一开始为什么要设置它,"他说。"在你明白你想覆盖什么以及如何覆盖之前,你无法理解你需要什么。"
在Facebook负责人力资本分析和劳动力战略的副总裁Alexis Fink看来,这个职能的目的应该有三个方面。"我试图沿着三个轴来思考这个问题。首先,沿着X轴,就是员工的生命周期。通过选拔、入职、员工态度和离职调研,从候选人库中的点点连接起来有很大的机会。她说:"Y轴是分析层面--个人、团队、组织、企业,甚至超越了组织的边界,延伸到行业、劳动力市场和社区。
"最后,Z轴是关于你使用数据的方式。你是在执行流程、做报告、分析寻找模式,还是创建能够有效推荐行动方案的算法?"
Levenson认为,看待人力资本分析团队的作用有 "两种非常不同的方式"。"一种是认为它只是一个数据处理功能。如果你这样建立一个人力资源分析团队,你就不用担心业务影响或成为真正的业务合作伙伴----从字面上看,你只是一个数据处理的黑猩猩。"他说。
"但如果你的目标是获得能够帮助业务其他部分更好地运行的洞察力,你就不能只是一个数据处理者。它需要的是洞察力,而不仅仅是人力资源的洞察力,而是业务的洞察力。"
后者--专注于业务数据和问题,而不仅仅是人力资源数据和问题--是团队应该努力的方向,德勤劳动力转型实践中的人力资本分析和劳动力规划专家领导David Fineman表示同意。"高影响力的人力资本分析发生在整个组织中的合作伙伴关系中,"他说。"分析应该专注于业务挑战,因此,人力资本分析团队应该从人力资源的角度出发,但他们应该专注于实现更广泛的组织目标。"
在施华洛世奇,这意味着人力资本分析团队在零售和生产两大部门的战略目标中发挥着重要作用。在零售部门,这涉及到利用人力资本分析来提高转化率,而在生产部门,则是为产品质量和生产效率提供信息。
"这些都是我们在幕后支持的关键业务挑战,"Kasper说。"我们不是为了解决纯粹的人力资源问题而存在。"
报告线 Reporting line
随着团队被期望从更广泛的业务角度出发,他们在组织中的位置也有待商榷。根据Fineman的说法,最常见的方法是由人力资源部门内的一个专门的团队负责人力资本分析,向人力资源部门领导汇报。"通常情况下,它是独立于报告小组之外,不一定是人力资源部门的一部分,而是直接向CHRO报告。"
Levenson同意这一点:"人力资本分析应该是一个卓越的中心,它可以向人力资源部门汇报,也可以向更大的分析小组汇报。"
虽然注意到这是一种远不常见的做法,但Alburey说,他曾见过一些人将业务运营和人力资源部门结合在一起创建一个团队,由人力资源部门和企业共同拥有。虽然 "这两种模式都不比其他模式好",但他觉得共管的方式可以帮助团队更贴近业务。
"在HR内部建立团队的风险在于,他们最终只为HR出具大量报告--他们更多的是以HR为中心来看待他们想看的东西,所以像人才数据和薪酬洞察之类的东西,他们不一定清楚自己能带来什么样的业务成果,因为他们离业务有点远,"他说。"如果把业务和HR结合在一起,就更容易找到需要解决的业务问题,并把工作导向业务成果。"
架构 Structure
报告线只是其中的一部分,团队的组成也很重要。"大多数人分析团队都很小--只有几个人--因此他们的结构相当不稳定,往往会有很多不同的变化。"Fink说。
然而,在较大的团队中,应该有更多的结构,Fineman说,他将该职能分解为四个不同的子团队:报告;数据科学、洞察和分析;数据治理;平台管理。 reporting; data science, insights and analysis; data governance; and platform management
这就需要多样化的工作角色。Alburey指出,需要一名数据经理、报告撰写者和业务分析主管。然而,有一个角色他很快就被否定了,那就是数据科学家。"很少有人分析团队需要一个真正的数据科学家--你可以从业务的其他部分获得这种专业知识,"他说。"如果你是一个真正的数据科学家,你需要大量的数据来工作,而没有足够的人数据--所以你需要一个数据经理,是的,但数据科学家呢?我不这么认为。"
Levenson也有这样的感慨,他同意 "一个纯粹的数据科学家是我最不愿意雇佣的人进入人力资本分析小组的人之一"。
"外面有一种印象,认为如果你只是雇佣一个数据科学家,他们就能解决你所有的问题,但他们不会。"他说。"你会把数据科学家放在一个面向客户的角色中,与企业中的人或CHRO交谈吗?这就是要问的试金石问题。而战略人员会说'绝对不会,因为他们不知道该说什么是正确的。"
技能集Skillsets
在Levenson看来,这与技术性的、分析性的角色和技能无关,而更多的是定性的、软性的技能,比如职业心理学。
"一个数据科学家通常不了解组织科学和企业如何运作,实际上你需要良好的职业心理学,"他说,"一个数据科学家通常不了解组织科学和企业如何运作,实际上你需要良好的职业心理学。"然后,你需要团队中的商业咨询技能--知道如何卷起袖子解决问题的人。
"这就是那句老话,即需要关注因果关系而不是相关性。除非有组织科学和商业咨询,否则你不会知道该问什么正确的问题来计算出正确的数字。"
在Fink眼中,正是这种无所不能的咨询专业知识在现在的大多数团队中都是紧缺的。"通常情况下,人们的分析团队真正的功能是提供服务,他们得到的很多请求都只是捕风捉影。他们可能提供了很好的服务,但他们回答的问题并不是特别有力,也不会导致行动。她说:"影响和咨询方面的专业知识对克服团队整体效率的这一障碍有很大帮助。
卡斯帕概述了团队需要的六大 "基石":
人的技能("比如金融知识");沟通技巧;咨询技巧;数据科学知识;隐私、道德和流程方面的人力资源知识;最后是工作心理学和行为科学知识。
(human skills (“like financial literacy”); communication skills; consulting skills; data science knowledge; HR knowledge in privacy, ethics and process; and, lastly, work psychology and behavioural science knowledge.)
"理想中的人都会具备这六种技能,但很多人只是具备一些,"他说。"这很好,但你确实需要团队中的这六种技能都要具备。"
寻觅人才Sourcing talent
但是,这种多样化的技能组合能在现有的人力资源专业人士中找到吗?不一定,Fineman说。"团队中的人学习领域知识很重要,但通常情况下,数据治理角色的人更多来自于IT和IT战略背景,"他说。
Fineman认为,人力资源背景对团队中的洞察力和分析角色会有帮助。鉴于这项工作涉及到作为分析团队和业务之间的接口,优秀的HRBP应该在这里茁壮成长。"这就是有趣的地方,因为团队中的洞察力和分析小组可能是HRBP职业道路上的一个台阶。"他说。
"他们的工作是既要把业务挑战的信息带进来,解决业务挑战,又要在另一边解释分析的结果。"
"这些同事是劳动力分析团队的眼睛和耳朵;他们可以利用自己的业务知识来识别业务挑战和项目,"劳埃德银行集团的人员洞察总监Andy Papworth同意这一点。
Fink指出,她所工作过的团队里有很多背景和专业知识,甚至超越了人力资源和IT领域。"她说:"一般来说,团队的核心成员都是研究生级别的工业和组织心理学家,也有其他社会科学背景的人,如认知、社会、教育和发展心理学、人类学、经济学或政府;有MBA和咨询背景的人,还有物理、化学、数学、工程、甚至地质学等硬科学背景的人。
"我见过真正有效的人来自于律师助理,或教书育人......或人力资源部门的一般角色。"
Fink告诫说,不要把人力资本分析团队建设成硬性的、快速的规则。"就像育儿一样,没有一个正确的方法来处理人力资本分析工作。我的团队的结构和章程反映了我当时所服务的组织的规模、复杂性、优先级、挑战和文化。"她说。
"人力资本分析工作的乐趣和令人兴奋的部分在于,它不是一刀切的。"
作者:Rachel Sharp 这篇文章刊登在2019年10月的《人力资源科技增刊》上。
以上由现金的AI翻译完成,HRTechChina发布仅供参考。