前沿报告|为什么说HR一定要数据化？10大结论一次讲透！

世界大型企业联合会(Conference Board)的一项最新调查显示，人力资本已成为全球CEO们面临的最大挑战。

由于人力资本在很长时间里都高居挑战榜首位，企业CEO在已经完全了解人力资本的重要性和价值的同时，也开始期待人力资源部门能够加快实现战略性变革。

但尴尬的是，大多数人力资源部门并不具备这样的能力。

为了将人力资本从企业的“挑战”变成“资产”，人力资源部门必须行动起来，通过招聘、留存和培训等关键职能，提高可衡量的业务能力和影响力。

要想成为具有强业务影响力的职能部门，人力资源部必须提高自身的【数据分析能力】。

▲薪人薪事-智能数据分析看板

• 分析和数据驱动的决策流程

• 全环节数字化和互联互通

• 用数据说明部门业务对公司战略目标的影响

• 持续改进以及具有前瞻性

本文将为HR详细介绍人力资源领域之所以需要采用数据驱动业绩增长的10个战略层面的原因。

建议大家从影响力最大的领域——招聘，开始实施转型，然后是影响力次一级的领域，比如人才保留、员工培训、员工生产力和创新等，以此类推，逐步实现整个部门的转型。

01

利用数据分析，使HR工作可量化，并提升业务影响力

企业之间的竞争日益白热化，CEO们对部门发展提出了新的要求。即使是负责事物管理的职能部门也需要为公司的业绩增长、生产率、创新和市场份额等关键目标做出贡献。

当各项人力资源业务都经过数字化、优先化并通过数据进行管理时，可以更直观地展示HR在哪些领域以及在多大程度上直接影响公司的战略业务目标。例如，通过更有效的招聘、员工保留和激励系统，人力资源部可以直接推升销售团队的收入等。

02

利用数据分析，人力资源部能够提高人效

在企业的各项战略业务目标中，人力资源部门需要负责其中之一：提高员工的效率。

人力资源部可以要求对各项关键任务的产出进行量化处理，这样就可以利用数据分析来识别出与各项任务有关的因素，即激励因素、发展方法、奖励和管理措施等，以便对症下药，从而有效提高人效。

人力资源部门还可以与首席财务官办公室合作，对相关生产力的提高（例如，更高质量的招聘项目）所产生的经济影响进行量化。

03

通过人力资源数据分析，帮助企业快速应对变化，实现业绩增长

人力资源部可以利用数据分析建立一套招聘流程，或者选择HR SaaS系统（例如薪人薪事），通过数据化招聘管理，挑选出具备关键能力的人才，从而为企业在整体业绩增长的努力做出贡献。

人力资源部门可以利用数据分析设计出更具吸引力的招聘系统，从而引来最优秀的创新人才，提高自身在这一关键领域的贡献。数据分析技术还可以揭示出工作场所的一些因素，比如可以直接增加现有员工之间的偶然互动，并进而促进协作和创新。数据还可以帮助人力资源部门大幅提高创新人才的保留率。

04

利用数据分析，人力资源部可以提高企业的创新能力

如果我们深入了解一下全球市值最高的公司，例如苹果、谷歌、微软、亚马逊和Facebook等，我们会发现所有这些企业都有一个共同的成功因素，那就是持续不断的创新。因此，企业往往将提高创新能力视为一项战略目标。

人力资源部门可以利用数据分析技术设计出更具吸引力的招聘系统，从而引来最优秀的创新人才，提高自身在这一关键领域的贡献。分析技术还可以揭示出工作场所的一些因素，比如可以直接增加现有员工之间的偶然互动，并进而促进协作和创新。数据还可以帮助人力资源部门大幅提高创新人才的保留率。

▲通过数据可视化显示人才获取渠道发展趋势

05

数据分析可以更有效地影响企业高层决策

对于HR来说，最困难的问题之一是如何让企业高层接受人力资源部的建议和计划。

正如谷歌所发现的那样：“利用数据来影响管理者的最大好处是……他们很难不认可。”例如，当你告诉企业高层，假如招聘质量提高10%，那么其团队每年产生的收入将增加25万美元，以这种方式作为开场白，企业高层会更有兴趣让你继续讲下去。

以这种方式对HR的业务影响力进行量化，大多数招聘经理会毫不犹豫地投入更多精力进行招聘。由于CFO也喜欢分析，如果能将他们纳入HR的计划和新项目提案中来，HR将有更多可能说服他们提供所需的资金支持。

06

利用预测分析，管理人员和人力资源部能够更好地为未来做准备

在人才管理领域，数据驱动决策的最具影响力的部分是其预测能力，其中包括对趋势和即将出现的问题或机会的预测。

数据和趋势预测的出现使人力资源部在面对未来时能够不再仅仅靠猜测。数据可以让HR了解企业以往人才模式的变化，知道哪些模式能够保持稳定，哪些模式未来会发生大幅变动。这些前瞻性的信息可以帮助企业意识到即将出现的问题，从而降低风险，同时还可以使其有充足的时间来预防或缓解问题。

▲薪人薪事-智数看板模块-关键指标预测分析

薪人薪事智数分析模块，可以基于数据分析自动生成可视化看板，智能预测趋势，帮企业快速预警、识别问题，降低人才流失，做好成本管控。这些前瞻性的信息可以帮助决策者意识到即将出现的问题，从而降低风险，同时还可以使其有充足的时间来预防或缓解问题。

07

人力资源部可以借助数据分析，将资源集中到对企业业绩影响最大的项目中

人力资源数据可揭示出哪些人力资源计划对业务的影响最大。有了这些信息，人力资源主管可以更准确地将手中的人力资源预算和员工分配给最具影响力的项目。

数据分析还可帮助人力资源部门识别出最需要顶尖人才的职位、团队和业务部门，进而推动企业目标的实现。

08

利用数据分析，人力资源部能够发现效率低下的人才项目

数据分析有助于人力资源主管发现现有项目和工具中哪些有效，哪些无效。数据分析还可用于评估新项目的有效性。

人力资源部门可以凭借自身的投资回报率将本部门项目的效力与财务、营销和IT等具有竞争关系的职能部门的项目效力进行比较。在数据分析模式下，人力资源部门还可以要求新制定的人才计划使用数据驱动决策，并且其中需要包括绩效指标、现状分析以及预测分析。

▲劳动力分析面板

显示在未来18个月内哪些员工最有可能辞职

09

数据分析有助于发现问题的隐藏原因

除非你知道问题的根本原因，否则你将无法真正纠正和改善问题。

人力资源部门不应仅限于收集“事实”指标，例如，我们的人员流动率是12%。而应更进一步，收集我称之为“原因”的指标”，例如，85%的员工离职是由于对管理人员不满。

只有了解了问题的根本原因，人力资源部门才能够更好地理解哪些因素导致了各种人员管理问题。了解根本原因可以帮你节省大量的时间和金钱，因为它能够让你避开“错误的解决方案”。

10

数据分析有助于提高HR的招聘效率

著名的波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）研究发现，相对于其他职能部门，招聘部门对企业收入和利润的影响最大。

所以，HR首先要意识到谷歌之类的世界级公司已开始利用数据和关联分析来更好地完善企业招聘标准。通过放弃那些不具备预测能力的标准，企业可以显著提高招聘绩效和新员工保留率。

▲薪人薪事-智数分析-招聘数据

招聘数据还可以识别出高质量新员工的来源，甚至可以识别出哪些面试问题无法预测新员工在工作中的表现好坏。

最后，将新员工绩效的提高百分比乘以每名员工的年平均收入，可以发现，大公司的招聘部门可以帮助企业增加数百万美元的收入。

结语

数年之前，商业世界开始拥抱大数据，依靠数据分析来从各个方面改善企业决策。人力资源部门早就应该转型为数据驱动的决策模式了。

首先，转换到这种新模式之后，人力资源部能够更有效地与其他业务职能部门协同。通过自由共享数据，人力资源部门能够更好地理解所有其他部门的需求，从而更好为其提供服务。

此外，数据分析的广泛使用不仅有助于人力资源部门发现人才问题的根本原因，也有助于其理解优秀的人才管理计划之所以发挥作用的真正原因。有了这些知识，人力资源部门将能够更好地设计新的人才计划和流程，进而大幅提高员工生产力、企业创新能力以及企业营收。

所以唯一问题是

你的企业/你所在的企业

何时能走完这一步？

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