HR数据管理路径与实战指南 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
|