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数字化人力资源管理的“指标”有哪些?


一、序言:数字化人力资源管理的时代

       这个大数据的时代, 人力资源管理的数字化是未来企业HR绕不开的趋势。 德勤《2017全球人力资本趋势》报告也指出:数字化时代,组织获得了大量员工数据。人力资源领导者要善于挖掘这些庞大数据背后的规律,发现其对于人力资源决策和人才战略的功用........人力资源数据分析对于人力资源战略的成功起着越来越重要的作用。人力资源领导者具备战略性分析思维能够引领正确的问题方向,并用数据进行漂亮的回应,并以此为基础,为未来的挑战制定合理方案。还要通过大数据分析产生的预测性结果辨别人力资源决策是否产生业务结果。


       基于人力资源管理中的有效数据积累,企业HR未来将要进入一个“循证”的时代,更加注重企业人力资源的实证性,基于组织自己的情境去找出组织的人力资源管理的规律!循证式人力资源管理(Evidence-basedHR Management)。这一概念引自“循证医学”,它强调企业要从实证研究出发,摒弃经验主义或简单模仿其他公司的做法,基于有理有据的现实分析和与企业战略紧密联系的思考模式,来促进人力资源管理价值的提升,即“大数据思维”。循证式管理的模式拓展了数据收集和分析的范畴,并提出了相应的原则和方法,确保人力资源管理能为组织提供切实有效的战略影响。 


       加里.德斯勒在《人力资源管理》(12版)中指出: "循证人力资源管理:运用数据、事实、分析方法、科学手段、有针对性的评价以及准确的评价性研究或案例研究,为自己提出的人力资源管理方面的建议、决策、实践以及结论提供支持。" 对这个话题感兴趣的,推荐阅读韬睿惠悦出品的《Transformative HR》。



二、指标有哪些?

      上述趋势我们都能理解,落到实处,人力资源管理的数字化的指标到底有哪些呢? 笔者基于这些年的经验,把人力资源管理的数字化指标分为5类,笔者简称为EPCQT人力资源指标结构!



1、流程指标:

       就是一些常规的人力资源事务的流程性的直接结果,比如培训时间,招聘需求数,新员工人数,离职人数等,一些HR流程的结果. 

      有些流程指标是直接指标,有些流程指标是通过直接流程指标进行换算出来的间接流程指标。举一个培训的例子:


     笔者一直提倡,基于流程指标,梳理建立流程指标体系(如下),形成组织自己的人力资源管理的“流程仪表盘”!



2、成本指标:

     一些常规的大家都能理解,比如:

人工总成本=员工人工成本+办公室设备等管理费用+处理与福利相关事务的成本+保险和养老费用等强制费用+付薪假期、节假日、病假、教育、娱乐等费用;


      这里笔者想强调的,看成本的总体大盘没有意义,成本要看到单位颗粒化的成本,所谓“单位成本”才具有分析价值!例举以下几个指标:


内部招聘成本=(内部广告成本+内部推荐奖金+内部重新安置与规划成本+管理时间和差旅成本)/ 内部雇佣人数;

外部招聘成本=(外部广告成本+外部推荐奖金{外部差旅成本+管理时间和差旅成本)/ 外部聘用人数;

面试成本=(面试总成本+面试管理总成本)/ 面试应聘者总数量;

其中,面试总成本=每小时标准成本*每次面试时间*面试数量;面试管理总成本=每小时标准劳动成本*每次面试时间*面试数量;

培训成本=(讲师成本+培训设施租用+学员的差旅住宿成本+培训员的工资和福利+学员的工资和福利+培训部门的管理费用)/ 学员总数;

每小时培训成本=培训总成本 / 总培训小时数;

相比统计每个学员的培训成本,每小时培训成本是更深入、更有价值的衡量指标。

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2、时间指标:

职位空缺填补时间= 收到招聘申请的日期 - 聘任书接受的日期;

这个指标可以衡量某岗位的市场稀缺程度,是一个重要的关键岗位评价指标。


       同样,这里笔者想强调的,看时间的总体大盘也没有意义,成本要看到单位时间的投入,所谓“单位时间”才具有分析价值!例举以下几个指标:


平均面试时间=用于面试的总时间 / 面试总人数;

现有员工平均服务期=总的雇佣年数 / 平均员工人数;

离职员工平均服务期=离职员工总的雇佣年数 / 总的离职员工人数;

缺勤率=因缺勤而损失的工作日 / (平均员工人数*每位员工每月的工作日数)

.......


3、质量指标:

      何谓质量? TQM和ISO的定义是:符合客户的预期和需求。因此,质量作为一个结果是你界定出来的。质量指标都是你所在组织自行界定的一种指标,分享几个公认的界定。

招聘质量=(新聘员工的平均工作表现分数+新聘员工中一年内被晋升的百分比+新聘员工中服务时间超过一年的百分比)/全体新员工数量;

培训质量=培训后的知识水平 / 培训前的知识水平;

技能(行为)改变=培训后通过工作结果、人际关系的关键事件或其他可以观察到的现象所反映出来的技能)/培训前的技能水平;

态度改变=培训后的态度/培训前的态度;

绩效改变=培训后至少90天所给出的绩效评估分数或等级/在培训之前所给出的绩效评估分数或等级;

每个业绩水平上的离职比率=每个业绩水平上的离职人数/在该业绩水平上的总人数。


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4、效能指标:

    效能往往是两个流程之间的比率,往往以百分比的形式来呈现!因此要做好效能分析的方式,就是去找两个有意义的流程指标进行对比。


发布职位聘用比率=雇佣人数/发布职位的数量;

面试职位率=面试数量/收到的申请数;

员工雇佣率=雇用人数/收到的申请数;

推荐通过率=推荐人数/雇用人数等,

岗位评估参数=被评估和审定的岗位数量 / 系统中所有岗位的数量;

培训通过率=培训考核通过人数 / 实际培训总人数

超过薪酬级别上限的员工=超过的员工数量/员工的平均数•全职员工平均薪酬=全部薪酬 / 全职员工的数量。


      我们经常说要让人力资源管理和业务进行关联,在数据分析上就可以首先关联,找一些业务流程数据来跟HR的流程数据进行比率分析!比如:

营业人员劳动效率= 商品纯销售额 / 营业人员数

人均净利润= 净利润总额 / 员工人数

人工成本净利润= 净利润总额 / 人工成本总额

.......


三、结束语:HR的数据领导力!

1、EPCQT人力资源指标模型,分享的不是具体指标的定义,不同组织可以有自己的定义,不同组织可以有自己的指标,组织之间的数据的对比没有意义,更多是自身规律的研究(循证,实证)! 这个模型更多给大家的是: 一个数据结构的“框架”,基于组织的人力资源流程结果的”四个分析的纬度”!



2、EPCQT人力资源指标模型, 笔者用一个"杠杆"做个比喻,人力资源管理的挑战就是要将我们的流程和实务,实现一个杠杆效应,用我们的有限的投入,去创造一个好的产出!HR就是那个翘动杠杆的人,只要组织给我们一个支点!


3、 笔者一直比较喜欢的一本书《数据分析竞争法》(埃森哲出品)。  书中指出:”数据分析帮助我们理性决策,找到自己的差异化之路!..........数据分析法指的是广泛的使用数据,统计与定量分析方法,利用解释与预测的模型,以及注重事实的管理方法来制定决策和行动方案...........未来的组织,我们都需要分析型领导力。从数据到决策,从而提升组织的竞争优势!“



       我们的人力资源管理的数字化实践也是, 通过一些数据的有力分析,找到组织的规律,优化我们的决策,从而最终提升组织的人力资源竞争优势!而找到指标,界定好数据,只是我们这条“循证”之路的开始!



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