HR:学会用数字化语言和老板对话
发布时间:2017-11-09 15:29:41

HR:用数字化语言和老板对话

2014年04月16日

资料来源:中人网 http://www.chinahrd.net/talent-development/organization-development/2014/0410/211586.html 

 日期:2014-04-10

 

我相信在座有做过薪酬的HR也有这样的困惑:我们做一些表单也好,数字也好,究竟有没有真的解决我们想要解决的问题。我们提交所谓的调薪的报告, 是否最终得到老板的认可?

4月9日,中国人力资源3000强春季论坛深圳举办,本次人才管理年会的互动环节,一支由中集集团、腾讯科技、TCL等企业HR骨干组成的才报学员向大家展示了数据HR的案例,以下是论坛现场分享摘录。

中集集团程希:

大家好我先自我介绍一下,我是来自中集集团的,非常感谢能有这样 一个机会,在这里和大家分享。我们参加了中人网才报研修项目之后,确实有了非常多的收获和不一样的想法。

我是做薪酬出身,薪酬模块的HR每天对着数字,都做的是百分比、数字、符号,形成一个一个图表,表单等等来呈现他的观点。但是实际上我相信在座有做过薪酬的人也有这样的困惑:我们做一些表单也好,数字也好,究竟有没有真的解决我们想要解决的问题。我们提交所谓的调薪的报告, 是否最终得到老板的认可?好像大多数时候,我们得到的答案是否定的。讲解起来,虽然我们讲了很多市场竞争力也好,薪酬数据调薪,市场外部环境等等也好,好像到了老板那儿,最终给我们的答复,你说的这些是这样吗?我不太关心你说的这个问题。

刚到中集集团的时候,一次作年度预算,岗位的编制一直都迟迟未获得批准。年后马上要开展的调薪、晋升、招聘等工作,都会依据编制预算进行,但老板一直不批,我们都不知道接下来到底应该依照什么来做?非常的苦恼。这时候各业务部门负责人也会拼命来催:我要招人,我活干不下去了,我人手不足,现在竞争力水平太低我的薪酬不够,我这些人员招不到,好的人招不来,还有你们什么都要管,什么事都是你们说的,规则、条款、规定太多了。

HR好像没有任何话语权,我到底该做什么?我只是遵从你的规则吗?但是总裁的意见又不一样,职能部门很多职能都没有达到预期,现在的人员的能力都是有差距的,又不断新招人,市场的水平在水涨船高,还要不断的再调薪。这些矛盾不可调和。

我们考虑了很久,问题到底出在哪儿?单独来看招聘,我们可能做需求分析,岗位职责分析,现在人员工作量分析等等,我们去看到底我们的人够不够?晋升, 我们盘点现在人员能力,到底现在人多了还是少了?现在达到了什么水平?我们是不是有新的职位空缺,需要做晋升.调薪,现在市场水平已经涨了,这些问题会面临非常多,每一个做下来可能都是非常大的项目,或者说非常大的内容的盘点,到底该怎么办?事情也迫在眉睫。我们努力的在想,这些东西的关联性是什么?所有的这些东西,都涉及到了钱,我招聘新的人得花钱,我晋升他得给他涨工资得花钱,我给他调薪,还是得花钱。

我们最终想出来一个解决方案,整个闭环看上去非常的简单,其实逻辑也就是大家很多公司都在用的普通的逻辑,也就是说,我们要去定目标,组织规划,然后有费用。我发现,我们提报的方案只讲了三个东西,老板迅速就把这个方案批了。

第一个就是,我一共要花多少钱?第二个就是,办了什么事?第三个就是,解决了什么问题?这不是虚的,不是说我跟他说我花了这么多钱,可能解决了什么职能的问题,办了什么事,最后解决了什么问题。我们不是,我们是把职能的目标变成了一个数据量化的标准。例如你的人才结构到底要达成什么样的结构?我的人员,薪酬水平要达到什么样的标准,我最终组织的目标也是一个可衡量的固定的目标,还有一个,我们最终使用完各个部门分包了之后,最终使用的这个结果如何来衡量? 我们衡量也是非常精准的。这里,我觉得要推荐一下才报的项目,因为才报的项目里面有涉及到我们最后如何检验的过程。我们使用的关键指标,一个就是我们组织的费用使用情况-使用率,我们人才到岗率,还有一个指标是置后的,但是因为它是置后的,所以暂时无法衡量——我们核心人才绩效水平情况,以及我们最终组织的岗位形成架构的满足率,最终还有一个,关于员工的有效性调查的反向验证,这样一个整合情况,会验证你最后使用的结果。呈现处理的结果,也是比较能够直观的看到,我花了这些钱,到底改善了什么问题?达到了什么目标的一个结果。制定方案过程会发现,HR和业务部门的沟通会变得比较顺畅,因为我们把这样的一个总包做出来之后,业务部门只用在固定框架下,能够有比较足够资源配置权利,他可以想,我到底是要新招人,还是说我要培养现有的人,还是说我要全员去统一提升,有一个自己自身的规划,这个重要的调整在于,他不再把调薪、招聘、培养全当成是HR的事,他会觉得这就他自己的事,最终达成结果的验证,会影响他接下来下一年的,或者是后续的资源获取。所以这个闭环里,我们沟通和达成的效果,基本验证结果还是比较好的。

这个过程中HR做什么?其实HR做的一个是沟通和支持的环节。另外,在这每一个环节中,使用或者设置规划的标准是什么?这个是非常重要的。不是说大家完全一个无序的状态下进行,是在一个固定或者即有的规则下,有效的去运行。我相信很多公司,应该也都有用到类似的一些方法,但这里面可能提到的几个亮点的地方,一个是我们能够非常清楚的用老板他最关心的事去跟他沟通,第二个是说我们使用的结果,最后验证的时候,其实很多时候我们做规划也好,预算也好,我们是虎头蛇尾比较多,我们是在做规划那一刻会 心潮澎湃,费的力气最多,一旦做下来了,怎么用?用完最后效果是什么?似乎大家就已经不再那么关心,又投入到新一轮接下来的预算中。所以对于这个结果的应 用,让老板看到我花的钱真的起到效果,才会有新的资源投入。

最后送给HR从业者几句话,我们过多习惯了用自己习惯的语言去说话,我们更多习惯的就是上来告诉我们,我们专业的理论是什么,我们框架是什么,例如我们最早做薪酬也会不停讲我们的竞争力,但是这些不是说不重要,只是说我们要把它转换,转换成让别人听得懂,或者是别人在意,或者接受的语言,这样才会得到意想不到的效果。谢谢大家!

腾讯科技戴俊俊:

评估和预测在HR的数据化呈现里使用得很多。 2010年的时候我在腾讯参与过一个招聘有效性的评估。2010年被称之为中国B2C爆发年,那一年各种垂直领域B2C像雨后春笋爆发,团购网站最高达到5千多家,很多互联网公司都觉得看到蓝海,都在搭船要出海。2010年我们社会招聘加校园招聘大概招了4000多人,紧接着2011年继续社会招聘校园招聘6000多人,这个时候老板就问了,你招了这么多人,你招聘有效性怎么样?招聘团队健康度怎么样?老板给我们抛出这样一个问题,所以我们当时建立了一个招聘有效性的评估模型。

怎么建这个东西呢?我把万方数据库里面找到跟招聘效果评估有关的学术论文30多篇都看了,了解学术界怎么研究这个问题,找了一些案例,找了一些业界公司他们怎么看这个问题,这是开放你的思路和找一些结构化分析的方法,然后把内部访谈做出来。招聘在前端需要哪些输入,有哪些关键的过程,有哪些关键产出,去设置一些评估指标。 比如说输入的地方看招聘哲学,公司里面是不是有一个清晰的招聘哲学指引大家,他于公司文化和战略匹配度怎么样?每一个面试官对招聘哲学认识的怎么样?

第二个我们叫组织保障,你有没有设立相应的职能,你有没有猎聘,有没有校园团队、人员配备怎么样,从业人员能力水平怎么样等等。

第三个平台建设,你要支撑起一年四五千人招聘量,你要有很多平台建设,知识平台、方法论平台、IT平台等等,最后是雇主平台,你要让优秀的人椎动投奔你, 金字塔顶尖10%的人要向你向往,雇主品牌前端是不是结合公司战略来定人力资源规划,你面试甄选怎么样?在关键人才吸引方面做的怎么样?设置相应的指标。

最后一个叫结果:多快好省,这个词我们早在2011年就提出来了,招聘就评估招聘的效果,从招聘数量、招聘质量招聘周期和招聘成本,我们当时简称叫多快好省,就这四个词。

这个地方放部分指标,比方说招聘数量,看重点岗位招聘需求完成率;关键岗位的完成周期,我们会看他的入职90天内主动离职率、被动离职率半年内绩效情况,还有成本看人均招聘成本,当时这个模型建立起来,第一次我们大概有30多个指标,这30多个指标要采集,这个指标是会不断做精简,一些是 OA系统里面有的固有指标,还有平时积累的,线下积累的指标,还有一部分是现场做问卷调研的方式获得,要采集这种指标。

建完模型我认为只是万里长城的第一步,说到这个地方大家可能有问题,你凭什么把这个指标放进去,那个指标不放进去,你选择标准是什么?当时我们定了三条标准。

第一这个指标所指向的行为,是不是显著着影响招聘结果?第二这个指标它的数据采集的成本高不高?第三你对这个指标有没有非常明显的好坏的判断标准?什么是好什么是不好?满足这三个标准我们就放到这个模型里面来。

建好指标后紧接着就要分析,这个指标怎么样采集数据?怎么样评分?什么叫好什么叫不好?好多少?有的好?比方说某个BG,平均招聘周期是35天,是好还是不好?比方说内部推荐说试用期主动离职率占比30%好还是不好?怎么打分?你必须回答这个问题。

我们简单当时把这个指标大致分了一下,我们一个叫刚性指标一个叫柔性指标,所谓刚性指标就是我能明确说出来他多少是好多少是不好,有的指标我认为你是0就是好,或者你是百分之百就是好,如果低于或者高于这个指标我就按照相应刻度给你减分加分。这个是刚性指标。

第二个是柔性指标,我不知道他的什么值是好的,但是我知道他往哪个方向发展是好的,就是高是好的还是低是好的,选一个标杆或者选一个基准值打分。我们当时这个东西应用场景我们公司有6、7个BG,我们评判每一个BG一年下来招聘健康程度怎么样。用这套模型评估。还好我们天然有一个对标,用BG之间的横向对标,用平均值,你可以用当期平均值,你也可以用最近几期的滑动平均值都可以,横向比较好还是不好。我知道这个东西在平均值,给一个基准分,高多少我给你加,比方说加0.3加0.5,低多少减0.3、0.5,然后纵向比,跟去年比是改进了还是变差了,我把这个叫做选择基准值,根据偏离度来打分。

有的柔性指标得不出分数,只是通过问卷调研,问卷调研是一种最直接的把主观东西变成量化,问大家满意度,问大家打分情况。

实在没办法我就请一些专家出来背靠背评分。

我们在不断优化。评分方法指标每半年都调整,根据当年战略方向,选取增加或者舍弃指标,评分方法也在不断优化,就像我刚才说的,从当期平均值到滑动平均值,而且刻度怎么定, 为什么高5%就加0.5分,低5%减0.5分,后来发现这个也不严谨,严谨的方法应该是看,各个BG之间这个指标的标准差是多少。因为只有在均值一个标准 差以外才被认为是显著差异,所以你发现这里面不断做微调,多少该怎么打分不断优化,来修整这个评估结果。

最后怎么应用?给大家出一份评估报告,非常直接显性告诉你,20、30个指标里面,哪个做的好的,哪个做的不那么好,绿灯是做的很好,黄灯是中间的,即不是很好,红灯就是不好意思,横向比较来看,你有问题。针对这里面红灯区域,会制定相应的优化方案和行动计划,这就是我们在用数据分析方法回答老板的问题, 这么样的招聘量大家招聘的有效性和健康度怎么样?我们回答这个问题做的一个方法。

最后我简单分享一下我们 利用数据分析的思维,可能在尝试做的一些东西,比方说腾讯产品和项目非常多,好几百款产品,一个产品和一个项目团队,他的人力配置有什么特点?这个团队是一个比较高要有活力的团队?大家都知道像google和Facebook非常崇尚小团队运作,我们内部CTOtony也提 过一句话,他说一个项目团队最好一桌坐下,大家一起吃吃饭,经常相互交流,碰撞想法。如果实在再大一点,不要超过一辆大巴车能坐下,一个大巴车把大家载出 去大家还能交流,再大我认为不好了,我总结成大巴定律,我内部就这么叫。产品项目人力配置多少是合适的?不同职位的人怎么配比比较高效?产品、开发、测试、设计、运维、安全等等这类人,怎么配比这个团队是有活力的,这里面很多值得研究的课题,我们最近试图在找出这里面规律,指导我们后面工作。

还有比方说,用大数据方法研究腾讯的员工特征跟绩效相关性这个问题。我们会把这个员工在腾讯公司所有的数据都采集起来,分析数据特点。比较显性人的基本信息,籍贯、血型、年龄、性别,户口所在地,教育背景学历、学校、专业等等,大学里面的GPA等等这些东西,包括你公司内部接受的培训,培训的次数,培训的时长等等,这些东西跟一个人的绩效有关系吗?哪些是强相关,强相关程度多少?对HR整个流程上的工作,是不是都很有指导意义?对前端招聘甄选,后端培训发展是不是很有意义?

(以上内容为4月9日中国人力资源3000强2014人才管理深圳论坛互动环节现场分享摘录)