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企家未来研究院:后疫情时代,HR的出路在哪里?

2020-06-14 19:44用户投稿

疫情过后,市场竞争愈发激烈,越来越多老板认识到,大部分企业问题最终都要回归到企业效能问题上,所以人力资源业务必须狠抓。那HR的价值究竟是什么?作为老板的左膀右臂,HR又该如何用数据体现价值呢?

本期《未来人资 · 思享FUN局》,我们邀请到知名HR微课讲师张雪薇,薪人薪事创始人兼CEO小龙哥,思享FUN局嘉宾主持严嘉伟,为我们分享HR如何更专业地赋能企业,如何用数据联动业务。

企家未来研究院

出品:企家未来研究院

Part.1

HR如何用数据

解决与业务部门的微妙矛盾

严嘉伟:我们常说HR是一个把握人性的职能,要对人敏感,但现在又有一种声音在提倡HR有数据思维,用数据驱动业务。雪薇老师有 20 年的人力资源从业经验,从您的角度看,HR需要有数据思维吗?又需要用数据解决哪些问题呢?

张雪薇:HR非常需要数据思维,而且数据能在HR工作方方面面起到作用。

在解决HR六大模块工作问题时,数据就是一张「仪表盘」,显化优劣势,明确改进方向。比如分析离职时,要看离职率高不高,离职率高的原因是什么,员工生命周期是多久,然后去分析异常步骤的原因并解决它;

在解决部门合作问题时,数据就是一门「沟通语言」。跟部门leader沟通招聘时,HR就需要摆出数据,直观地根据数据结果来调配岗位画像、招聘量以及招聘周期等问题。

HR工作中最微妙的问题就是与业务部门的矛盾。最常见的就是招人时,业务部门总抱怨太清闲、招不来人,而HR又觉得自己每天忙得不可开交,但如果有数据提供给业务部门的话,矛盾就会迎刃而解。

我们曾做过一组数据来衡量HR一年的招聘工作量:

答应面试人数: 9729 人

实际到面人数: 7048 人

推荐复试人数: 2093 人

录用人数: 1211 人

到岗: 823 人

当我们拿着这组数据跟业务部门沟通的时候,就能解决三大问题:

第一,化解矛盾。每个步骤和相应的数据都不小,可想而知HR的工作量有多大;

第二,对齐标准。从数据中可以看到,每个步骤几乎都有30%的淘汰率,有的步骤甚至达到了50%,其中造成高流失的原因很有可能就是面试官潜意识下的「偏见」,让很多合适候选人被pass掉,这时就可以拿着这些数据给业务部门反馈沟通;

第三,说明战绩。每个优化动作产生的成绩,都要用数据衡量,做同比或环比对比,每个步骤转化率提升了多少、招聘周期缩短了多少、招聘成本节省了多少。HR需要用数据表达自己解决问题的能力。

Part.2

HR如何合理获得和应用业务数据

严嘉伟:像雪薇老师刚才说的都是人力资源部门的内部数据,但当HR需要宏观把控业务部门时,有些数据就不一定能要到。在合理获取数据这方面,雪薇老师有经验分享吗?

张雪薇:主要看公司整体是不是从上到下都有数据意识,一般来说有数据思维的公司,每个层级的人都能够得到他相应的数据。

获取数据的方法很简单,可以直接找老板要,但关键是表达的艺术:

HR可以整理出数据维度反馈给老板,并要求老板给数据。举个例子,当HR做绩效方案时,先要设指标(收入指标、成本指标、人员成本等),告诉老板没有这些指标,你就无法做绩效方案。这是一种硬办法。

如果企业对数据管控比较严格或数据保密度非常高,建议HR「曲线救国」。HR可以整理好表格,填好人力数据,把表格给到老板,说:

“老板,我现在只有人力数据,但没有其他成本数据,也无法测算,我把我可以做的数据都放到表格里了,您把剩余的数据加一下就行。”

这时老板一般都会直接授权你找相关人员要数据。

另外,HR平时就要注意有收集数据的意识和动作。举个例子,分析离职原因时,HR要一直维持与新人的沟通。入职头一天、第三天、第七天、一个月、三个月等几个节点,都要跟新人沟通体验和情况,这样坚持下来就能收集到很多数据和反馈。

严嘉伟:两位老师认为,HR在收集到数据后、分析数据时,有哪些需要注意的关键点呢?

张雪薇:首先,HR一定要先有明确的目标。出发点是什么?收集上来的数据是要解决什么问题的?

其次,思考动作背后长远意义。比如收集各种人员数据、业绩数据,制定招聘计划,本质是避免随时当「救火员」,这是在提升整个HR部门的工作效率和组织管理;

最后,HR一定要做差异化分析。比如做招聘成本管理时,原计划招 81 人,最后招了 91 人,原因是什么?或者人员超额了,但业绩营收并没有相应提升,是为什么?这个差异分析就是在给老板做风险预警。

只有数字罗列,没有分析的数据不要也罢,所有的数据分析,都应有驱动业务的价值。

小龙哥:我跟雪薇老师的想法一致,总的来说,HR做数据分析时,一定要遵循这四大步骤和原则:

首先,HR要与老板对齐目标,到底要解决什么问题?

第二,提炼「指向性」数据。这些数据一定要直击目标、佐证观点,并且要注意全面性。一般分为两套数据:结构化数据、非结构化数据。结构化数据就是指薪酬、人数等可量化的数据;非结构化数据就是谈话、调研等意识流的反馈;

第三,明确原则与边界。通过数据分析出问题后,与老板和业务部门划定底线,比如毛利率增长到什么程度才允许扩张;

最后,解决业务目标。锚定业绩的目标,联合业务部门,合理分配任务,最后一定要落到支持业务的具体方法上。

HR要真正联动业务,放在首位的就是:理解你为之服务的业务。业务的商业模式是什么?面临的挑战有哪些?业务制定的组织战略是什么?再利用数据这把「杠杆」,针对业务目标,在招聘、培训、激励、组织效能等方面找到问题、形成方案、采取行动、反馈评估,规模化地帮助业务提高效能。

HR要清晰地认识到,环境正随着互联网的快速变革而日新月异,企业必将面临更多不确定因素,运营难度和复杂度也越来越高,而数据就是应对不确定因素的抓手。HR要学会基于数据寻找规律、设置规则、监控效能,最终达成「上承战略,下接业务」的目标。

陈春花曾在一次分享中提出对HR的要求:“做个「三有HR」,脑中有图、眼中有人、心中有数。”在追求效率和理性的时代,HR要改变自己的生存逻辑,用数据赋能业务与企业成长。

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