课程背景:
随着数字化时代的到来,企业内部各项工作都在数字化转型中,HR也不例外。数字化的管理方式可以帮助HR更加高效、准确地进行人才招聘、员工管理和发展规划。同时,随着企业规模的不断扩大,HR需要处理的数据量也越来越大,如果没有数据管理的支持,很容易出现信息混乱、数据重复、数据遗漏等问题,影响HR的决策效率和准确性。众多人力资源管理在HR数据管理方面缺乏系统思维,同时也没有针对每个HR职能很好的监管,导致:
● 每次经营汇报工作时,只能做听众,感觉总是插不上话
● 不知道如何具体量化HR的管理价值,提升影响力
● 想要通过数据影响管理决策,获取资源支持及业务认可,不知如何下手
● 想要与老板/业务部门决策层同频沟通,不知如何应用数据去表现
本课程将帮助各位HR管理者探究HR数据管理的基本路径,辅以大量案例与工具,从实际操作的层面帮助HR管理者做好数据管理工作,学会用数据说话,提升人力资源价值。
课程收益:
● 掌握HR数据管理的描述、解释、预测与呈现四大路径,培养数据分析思维
● 学会进行人效数据建模,提升企业人效管理
● 学会构建动态招聘仪表盘,监测并有提高招聘效率
● 学会对培训进行场景化建模,多角度驱动培训效果提升
● 学会利用数据模型做好人才流失预警管理,便于梯队建设与团队管理
课程时间:2天,6小时/天
课程对象:HRBP、HR经理,HR主管及企业中高管等
课程方式:讲解 工具 案例 讨论 演练
课程大纲
第一篇:HR数据管理认知
第一讲:HR数据管理的本质
一、HR数据管理管什么
1. 作为成本,管控人力成本
2. 作为资源,提升存量价值
3. 作为资产,关注增量价值
二、HR数据管理的发展
第一阶段:事务阶段
工作1:工资核算
工作2:考勤统计
第二阶段:职能分工阶段
工作1:招聘管理
工作2:培训管理
第三阶段:业务下沉阶段
工作1:三支柱
工作2:政委
三、业务战略与HR数据管理
1. HR数据分析:业务战略与HR战略的联结
2. HR数据分析:HR战略与员工需求的联结
讨论:如何通过HR数据分析提升人效
第二讲:HR数据管理的路径
一、HR数据的描述
1. HR数据的分类分析流程
第1步:确定问题的重要性(“商业环境—企业战略—企业HR战略和HR战略执行”流程)
要点:“业务战略与人力资源战略”弱相关比较
第2步:切换视角(不同角色看HR数据)
——HR、老板、员工
第3步:确定提问方式(不同问法得到HR数据)
方式1:假设
方式2:反问
案例:针对奖金数据得到的不同HR数据描述
第4步:定义可用数据分析的问题(归因分析)
工具:两步纵横法
讨论:针对销售培训及领导力培训中老板关心的投入,如何体现其结果
2. HR数据选择的有用性及复杂性
要点:一致、精确、时效、可控
1)输入看定义
2)输出看情景
3. HR数据分类的原则
4. HR数据分类的典型框架
——公式、过程、内容、要素
演练与呈现:把绩效评估工作的相关数据进行框架分类
5. HR数据的对比
方式1:直接对比
方式2:间接比较(指标类、维度类)
讨论与演练:绩效评估收集的各类数据应用何种数据形式呈现
二、HR数据的解释
导入:啤酒与尿不湿的故事
1. 用提问激发数据解释
1)细节式:对象,时间,地点,环境……
2)对比式:为什么是……?为什么不是……?
3)链接式:同期其他异常及异常形态总结
4)发散式:如果……会如何?
工具:提问套餐(感知类 价值类)
演练:探究解释某工厂加班的原因
2. 用关系解释数据
1)相关关系:存在关联而非决定要素
2)因果关系:直接联系且为决定要素
技巧:单变量控制法
3)数据解释的几种类型
——分布分析类、矩阵关联类、因素分析类、漏斗分析类
案例与演练:探究某公司培训出勤率比去年大幅下降的原因
三、HR数据的预测
方法:回归分析、费米推定
第一步:描述事实
第二步:加工数据
第三步:提炼信息
第四步:洞察判断
第五步:采取行动
要点:对预测的假设检验
案例:某公司盈亏平衡点的预测
四、HR数据的呈现
1. 整体状况的描述(基于数据基础)
2. 预测分析(查看数据情况(是否异常))
工具:变化趋势数据研究
3. 核心问题的发现(寻找数据产生变化的根因)
4. 前后相关性的验证
要点:判断根因相关性
工具:六帽思考法
演练:基于现有提供HR数据优化企业交通福利设计
复盘:HR数据管理路径:描述-解释-预测-呈现
第二篇:HR数据管理实战
第一讲:透过HR数据分析提升人效管理
一、从员工能力指数看人效
1. 人工成本占销售比
2. 人均价值创造
3. 人均工资
结论:人力资本与投入比较
案例:某制造业金三年员工能力指数趋势与分析
二、人效数据建模(对应某公司案例进行建模模拟学习)
1. 人力资本数据整合——数据发现与描述
2. 人力资本数据分析建模——数据预测
3. 人力资本决策指导——数据呈现
案例:某公司基于历史数据建模匹配给予人效建议
第二讲:透过HR数据管理推动招聘效率提升
一、HR数据如何分析招聘效率
1. 人员及时供给数据
1)招聘按时达成率
2)超期已到岗、超期未到岗
工具:招聘仪表盘
案例:某公司各职级人员招聘录用占比动态仪表盘
2. 招聘渠道有效性
1)各渠道有效性分析:对应岗位简历收取率、下载率、录用率
2)各渠道高绩效人员分布:管理、销售、技术、专业类各渠道高效比率
3. 招聘人员贡献度
案例:三位不同招聘人员绩效评估
——招聘周期、招聘成本、招聘工作量、招聘质量、招聘难度
二、招聘效率数据建模
第一步:招聘数据描述(对应指标)
1)招聘新员工质量分析:招聘合格率
2)招聘效率分析:完成及时性
工具:日常管理报表
第二步:招聘数据解释(对应指标)
1)人员素质考察:转正通过率
2)绩效追踪:绩优人员占比
工具:基础分析报表
第三步:招聘数据预测(对应指标)
1)到岗情况分析:招聘周期
2)成本数据分析:猎头使用率
第四步:招聘数据呈现
1)给予决策层辅助决策及管理意见:基于数据分析
工具:决策分析报表
讨论:老板关注招聘数据中哪些关键指标
第三讲:透过HR数据管理达成培训效率提高
一、HR数据如何分析培训效率
法则:培训利润中心制
案例:某公司培训利润中心实践
二、基于场景化的培训建模
案例:蓝领员工的培训
第一步:培养目标(一岗多能、效率提升、技能升级)
第二步:考评追踪
第三步:培养目标与策略的一致性
第四步:计划与执行时间监管
第五步:培训人员评估(成本控制、体量、满意度、效果)
第四讲:透过HR管理做好人才流失预警管理
一、人才流失预警管理的目的
1. 业务:关注人才流动,提前做梯队建设
2. HR:提供工具方法,引导业务做团队管理
二、人才流失预警数据
数据分析1:职业发展平台
分析1:公司行为考量(如晋升、调岗与降级)
分析2:个人自身行为考量(如任职年限)
数据分析2:薪酬竞争力
1)内部公平
2)外部竞争
数据分析3:管理认可
方式:绩效评估分
——对管理者认可度
数据分析4:工作强度
1)加班时间
2)出差时间
数据分析5:家庭影响
1)婚姻情况
数据分析6:行为监测数据
1)刷新简历频率
2)请假频次
工具:5 1离职模型
案例:某公司人才流失预警数据监测分析结果
复盘与总结:懂业务、懂分析、懂工具、懂设计