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3位HR提拔谁?经理为难了……
2022-01-07 17:01:38


 

未来是一个信息时代,

数据资源会成为驱动商业成功的重要因素。


已经有越来越多的商业化公司验证了这一点,比如滴滴、美团、腾讯等等,

都把企业的用户数据,衍生出新的商业生态。


对人力资源来说,如果你想成为业务的合作伙伴,期望能驱动商业成功来践行人力资源的管理价值,HR就必须往数据方向发展。


有句话叫站在风口上,猪也能飞上天。


所以我们研究风口,把握风口,让自己提前做好技能储备,也能让自己在未来的价值输出上有不一样的方法和手段。



HR数据分析到底如何做?


来看一个案例。


很多企业年底要做绩效考核,强制排名,这其中有什么管理逻辑?



有三位员工,一个叫Lily,一个叫Lucy,一个韩梅梅。她们分工各不一样,特各有特点。


Lily有8年司龄,对整个的公司的业务流非常熟悉,性格内敛,任劳任怨。

她主要负责一些中低端的招聘,工作产出大,每一年的招聘输出大概是在1000人左右。


Lucy司龄2年,擅长一对一沟通,专注猎聘渠道,在整个高端地区有自己独有的资源,爱偷懒。

但是她有明显的绩效输出:招聘人员质量高。

公司每年绩效考核的时候,她所招聘的人高绩效的占到了70%以上,但是每年的年招聘量不足15个人。

工作量其实不是特别好,但是能搞定招聘经理搞不定的高端招聘任务。


韩梅梅处于二者之间。

现阶段的招聘模块会细分很多专业领域,她专长于IT人才类的招聘,包括Java等开发、运维、大数据的人才。

且熟悉整个IT业务的商业逻辑,在跟IT部门人才分布情况也比较了解,可以通过自己的沟通和社会影响力,影响部门的用人决策,每年的招聘量在100人左右。


这时候,招聘经理为难了。

招聘经理年底要调任分公司去做人力资源总监,这次年底绩效排名的结果,很可能会确认一位来接任招聘经理。


我询问招聘经理的意向。


他说:

Lily是一个老黄牛的性格。不能够让这种人吃亏。因为如果他离开了,那么他当下的工作量可能至少需要两个人才能够承担。

从人效的角度来讲,Lily是高效产出,但她并不是不可或缺,因为她的工作本身不复杂,难度也不大。

因此我们需要给Lily一个合理的理由说服他,不要让这样的排名结果影响到他的工作情绪。

当然如果要提拔他,那是另外一回事。


Lucy我不敢得罪他,因为Lucy有自己的特有渠道和私域流量的资源。她能够解我所不能。

我往往能够通过他的渠道,快速解决我当下对上做交付的实际管理难题。

虽然她工作懒散,工作量不饱和,但是它确实能够给我帮助,所以这样的人我也不希望他能够离开。


她受过较高的学历教育,有钻研专业化的人才面试技术,在专业领域里做的比较出色,只是说没有Lucy那样跟我互补,也不像Lily以量来取胜,工作量比较平均。


所以我不希望他们因为这次年底考评结果,造成额外的一些影响。

我说:“你的需求不是一定要把谁排在前面或者排在谁的后面,您只是需要一个绩效结果的输出,让这三个人都没有怨言,且他们都能接受您的意见。这个结果相对来讲具备说服力,而且具备公信力。”


他说正是如此。


拿到这个需求,我们就开始做建模。


首先要破这个局,如果我们建立在人的主观因素来讲,不管是谁上,另外两个人都会有意见,这是显而易见的。


所以我们想到用数据,建了一个五维的模型来进行评判。


我们认为在作为一个招聘人员的绩效的综合评估的时候的话,一定是多维的,不是单维的。


比如说工作量。

我一年招1000人左右,你一年才招15个人,我肯定比你厉害。

不一定,为什么?


因为你的招聘的工作难度相对来讲低,你的完成系数相对来讲低,所以我们最终共识了5个维度:

1)招聘成本

你招的人多,你招的人的平均你有没有用猎头资源?你招聘的人均获取成本到底是高还是低?比如说你招一个人是花100块还是花200块?


2)招聘工作量

那就是招的人多不多,因为直接体现了实际的工作量。


3)招聘质量

你招进来的人在公司体现的绩效到底如何呢?他们是不是提诚信的高绩效的比例?


4)招聘难度

招高管跟招基层员工肯定是不一样的,无论是从沟通技术上来讲,沟通的难度来讲,还是从沟通的艺术来讲,都会存在巨大的不一样。


5)招聘周期

你教的人快不快?


为了让这三个人在这个标准上形成共识,我们把这三个人同时纳入进来,变成了建模委员会的相关成员。


我们说要建立这样一套招聘模型,评估模型大概会从这5个维度去做输出,你对这5个维度的输出有没有疑问?


他们达成了共识。


从招聘周期、招聘成本、招聘工作量、招聘质量、招聘难度这5个维度来讲,做综合输出大家就没有意见。


然后接下来我们就要解决第二个问题:


这5个维度我们如何去做建模呢?如何把工作行为数据化?


我们用了自主研发的一个算法,叫招聘综合效率指数。


它会有每个维度的系数,比如招聘周期、非猎头资源使用权益的系数等。

比如这是一家有30年工龄的一个企业,我们把企业标杆的10个人作为样本,用大数据分析背后的逻辑,找到这几个系数之间的相关关系,做整个的权重模拟拟合,最终输出了一个算法,得出三人分别得多少分。


我们在整个过程中标准就是达成共识。

这三个人都没有疑问,我们就把这个规则给定下来,输出了最终的结果。

我们最终提拔的人选是是韩梅梅。


因为这只是一个招聘效率的综合指数,如果我们做整个人员提拔的时候,还有一个附加分,关于团队管理、素质管理、领导力等等一些其他的维度,这里我就不去展开论述了。



HR数字化建设的历程


我们的核心的工作就是做连接,把人和信息需求全部连接起来。

然后是整合。


举一个例子。


当业务部门招不来人的时候,投诉到了hrd这里, Hrd一般会怎么做?


首先来讲先把招聘经理叫过来,问什么原因没有招到。


招聘经理说,不是我不努力,是因为岗位薪酬给他薪酬太低了。


好,把薪酬板块的负责人叫过来。


薪酬心里肯定骂娘:你找不到人,关我什么事?


HRD只能各拍50大板,然后说3天以后我们再开个会讨论一下这个事情怎么办。


那么这三天时间干什么呢?


招聘HR会想尽一切办法去收集外面高薪酬的数据来论证薪酬低了,薪酬HR也会想尽一切办法去论证我这个岗位给的是合理的。

这就是职能模块分工带来的弊端。


所以我们要做一体化的整合,解决数据不对称、信息不对称的问题。



4点建议

有4点建议,总结为未来HR数据分析从业人员的一些基本要求。


1)要懂业务


为什么要懂业务?


我们做所有的数据建模,做所有的数据分析,前面的依托是什么?

不是办公室想出来的,是管理现场遇到的实际管理问题。


建模的思路不源于hr的专业知识,源于你对业务的理解。


2)要懂分析


你对业务的理解到底有没有自己独到的理解?你会不会分析数据?


在这么多海量的信息面前,我们怎么去做到整个数据的分类、数据的清洗,怎么找到人力资源跟业务之间的关联点。

3)要懂工具


让我们事半功倍的工具和方法。


比如说我们现在做数据分析,你是用Excel做还是用其他的工具去做?效率怎么样?


磨刀不误砍柴工,要把自己的专业能力训练的好一点。


4)要懂设计


HR不再是一个职能服务的定位,我们是一个产品思维的定位。


我们必须要把我们的产品卖给我们的用户——这些业务管理者。

卖的时候你要有卖点。


最后,HR的数据建模还是要结合到自己企业的实际特点、管理需要、商业逻辑,来直观反映自己的价值产出。

-END-

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