如何破除“数据化人力资源管理”迷雾
知识库 > 战略规划 > 正文 916 《中外管理》杂志 2015-04-08 08:52:44

对于人力资源管理,亦同理。如何对业务部门形成战略性支持,才是HR们应有的“发心”。而如何使工作数据化,如何向老板和业务部门体现自己的价值,应是最后考虑的。

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如果只是流连于数据化“炫技”,那么你连数据化这个“核武器”的皮毛都没摸到。
佛教里讲“发心”,是说你的出发点若正,就将有福报。
若老板上来就只想如何赚钱,难免急功近利反而被带偏。相反,若总在如何能为用户创造价值上下功夫,企业自然就赚钱了。
对于人力资源管理,亦同理。如何对业务部门形成战略性支持,才是HR们应有的“发心”。而如何使工作数据化,如何向老板和业务部门体现自己的价值,应是最后考虑的。
把握“老板要的节奏”
HR喜欢强调,人力资源管理是在固本强基,无法直接产生财务收益。但是,以专业性自居显然已不是与业务部门共事的节奏,专业化分工已是工业经济时代的事了,人力资源管理的界限会越来越模糊,会嵌入到商业模式设计中。典型的例子是海尔,你说推进“企业平台化,员工创客化,用户个性化”改革,是属于人力资源管理设计还是商业模式设计?都是!
随着商业逻辑的迭代,“从人到人力资源效能”的因果关系越来越明显,一是因为“人人时代”的到来,个体协作的交易成本已降到最低,个人的产出更易量化;二是因为市场的不确定性,倒逼人力资源管理给出更多的确定产出:“你告诉我,我花了这么多的人工成本,我买到了什么?”
既然HR们越来越被要求给出确定性产出,就应该用大家的语言来沟通——财务报表。实际上,不能进入“三张表”的所谓“贡献”,老板们不会认可。从这个角度说,人均应收、人均成本、人均利润、人工成本投产比等员工的直接指标才是老板关心的。比如,每个员工服务的顾客数,服务100名顾客的差错率等。
想象一下,当你告诉老板:“我们今年的人工成本投产比提升了20%,这是因为:第一,新到位的人员经营业绩普遍提升了30%,”相对未调整人员“业绩提升了24个百分点;第二,在业务规模上升25%的前提下,人工成本的上升都控制在15%以下,相比往年同样的业务增长规模(25%),人员成本增长率下降了8%.”
看到了吗?这才是老板们要的节奏!
把人放到“组织”中
传统的错误假设是,人的一切状态都将影响到绩效
事实上,从“人到人力资源效能”的过程是以组织模式为介质的,组织模式确定了“什么员工应该在什么地方发挥什么作用”。
也就是说,HR需要把人放到一个组织中,看其个人特征在组织内可能形成什么样的正负面影响,而不是孤立地评价个体。这类指标既反映了人的分布合理性,也包括了组织模式设计的合理性。像离职率、年龄分布、司龄分布、人才储备率、人才成长率等指标,都是说明人在组织模式中的各种“分布”。
但这种盘点常陷入“只看表面数据”的误区。例如,盘点公司员工的平均年龄时,一个平均年龄为45岁的大企业就是没有活力的吗?有可能其50岁以上的员工很多,但他们分布在闲职上,正待“被换血”,但这并未降低企业活力。
而如果按照年龄在维度上细分,分出20-25岁、26-30岁、31-35岁等不同组别,盘点该组别上的员工人数,发现其年龄分布,这比平均年龄的表面数据有用多了。
进一步,还可以根据一些假设来推导这种年龄分布的影响。可以确认的是:第一,新人会对旧人形成冲击,让他们感觉到竞争;第二,假设有数量相同的旧人,100个新人形成的冲击肯定要比10个新人形成的冲击大。那么,我们就可以设置一种算法,来量化这个企业从年龄角度分析出的竞争氛围,我称其为“活力曲线值”。
另外,加入其他个性特征的维度进行分析,会让原本无用的数据产生出价值。例如,盘点组织内员工的学历结构意义不大,而一旦加入岗位分布的维度,就可能发现管理岗位上累积了大量的高学历人才,而他们的职位普遍较低,这就有可能是一种“可开发的力量”。试想,如果叠加多个维度的数据,这种分析将多有价值?
挑战“重程序而轻实质”
有了合理的组织模式,有了员工的高绩效特质,有了员工在组织模式中的合理分布,不代表可以自动产生高绩效。
第一,员工队伍本就是流动的,必须发挥人力资源的配置职能(招聘、淘汰、再配置),以确保分布的合理性,让员工“有机会干”。第二,人力资源的激励职能必须要发挥作用,让员工“有意愿干”。第三,人力资源的培养职能必须要发挥作用,让员工“有能力干”。
人力资源制度或政策是组织模式和员工分布上的“外力”,是现有人力资源管理的主要工作。盘点出这些职能在哪个方向、多大程度上发挥了作用,才能和其他维度的数据形成整体的逻辑链条。
当前的问题是,HR的盘点常“重程序而轻实质”,仅仅记录一些工作的痕迹,而忽略了要观察的“外力”:企业人员流动趋势怎样,哪些人流进来,按照怎样的标准向上流、向下流;企业的激励是真刀真枪,还是有顺风车和避风港;企业的培训后台对员工的支持力度如何等。从指标上说,新进率、流失率、轮岗率、晋升率、降职率等是反映调配职能的指标;绩效极差、平均差、薪酬分布曲线、绩效工资分布曲线等是反映激励职能的指标;员工培训普及率、人均/重点人才培训学时、人均/重点人才投入培训成本、培训学时分布曲线、培训成本分布曲线等是反映培训职能的指标。
以大局观去除“对标强迫症”
做好上述三个方面,数据化人力资源管理从形式上从算是走入了正途。
有这样一个现状,一些HR有“对标强迫症”,像有的企业致力于成为“最佳雇主”,就要让员工不愿意走,但如果企业要创新,就必然会有人才的硬性标准乃至偏执的导向,若不适合的员工不流动,组织战略如何实现?
再如,有的企业致力“全员学习”,但现实是20%的明星员工创造了80%的业绩,你仍把培训普及率作为重要的考核指标,这个逻辑成立吗?如果某些成型人才,在市场上招聘的成本远低于自行培养成本,为何还硬要建立华丽的培养体系?
请相信,条条大路通罗马。有了人力资源效能的目标,反推需要什么样的队伍、要发挥什么职能。然后,HR们用自己的“大局观”,把数据在人力资源机制、人员在组织中的分布状态和财务指标中串成逻辑链条时,你才会发现:数据之间终于形成了强力的因果逻辑,一旦卡住了那几个关键节点,就控制了人力资源管理的贡献。
 
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