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走向人效管理

夏谷软件|2021/12/8 9:31:26

第一步是进行组织与人力资源数据诊断。


这意味着要在组织与人力资源管理领域进行“全面体检”,以数据呈现人效、组织、人员、职能等维度的精准状态,对其表现水平进行判断,并形成方向性建议。简单说,要扫描出上述几个方面分别存在什么短板?如何对接生意需求?如何进行突破?


这就是数据化人力资源的领域,我曾提到过,IBR是三大基础。其中,I即指标(Indicator),穆胜咨询会持续对业界进行披露,这个应该不会成为难点。关键是两大技术壁垒:一是指标的基线(Baseline),例如,计算出员工晋升指数后,应该有个标准——多少叫“高了”,多少叫“低了”;二是指标之间的协动关系(Rule),例如,扁平化指数的升降一个单位对于人效会产生什么影响。


这个就需要数据研究上的沉淀与功力了,没有大量研究人员以数据科学家一样的姿态扎根进去,很难形成突破,指标只会变成没用的装饰。


第二步是人力资源战略制定与规划。


这意味着要基于模型和数据,分析选择企业的人力资源战略方向,并形成基于人力资源战略的人力资源规划。


传统的人力资源规划问题不小:一方面,缺乏人力资源战略引领,思路零散,导致选用育留各自为战,沦为了“人力补给计划”。另一方面,缺乏人效的量化要求,以所谓“支持公司战略”为目的,越做越凭感觉,最后的效果完全随缘。


这个环节应该回答如下问题:


人力资源战略的主题是什么?激励型?赋能型?混合型?


人力资源效能应该如何规划?哪些业务要收效能,哪些业务要放效能?


人力资源队伍应该如何规划?人才仓分几个?哪个是一级人才仓,哪个是二级人才仓?


人力资源职能应该如何规划?哪个职能是正面战?哪个职能是侧翼战?


……


第三步是人力资源效能管控方案。


这意味着要为企业的各类部门确定不同的人力资源配置思路,以各种方式定向干预,确保人力资源精准注入业务(不浪费),成为推动业务的强劲动力。


一方面,深度理解前台业务部门是必须的,业务所处阶段、业务的属性、对于公司的战略地位等都必须要理解。另一方面,还要深度理解中后台部门的输出标准、价值创造规律等信息,例如,研发部门的人效如何衡量。只有如此,才能为每个部门设计人效标准,形成最优人力配置思路。这一步,大量的数据分析是必要的,千万不能拍脑袋。


有了每个部门的人效标准,剩下就是管控方式了。要么是效能包干(管控靠后),要么是精准核编(管控靠前),当然也可以有混合模式。


第四步是人力资源的职能优化方案。


有了前面的步骤作为基础,人力资源职能优化的方向就很明确了,企业可以自行选择最适合自己的方向,铺排改进计划,按阶段逐步推进。


根据我们的经验,组织构架、人员汰换、薪酬考核和人才培养四个方向上,都能找出人效提升的巨大红利空间,一挖一个准。例如,我们通过改变薪酬的固浮比,让浮动部分最大程度与市场绩效相关联,人效必然提升。


长期深耕这一领域后,我有个很深的体会——人力效能管理终究还是数据科学。正是基于这个原因,企业想自己摸索出方案而不依赖专业机构,可能性不大。但专业机构(咨询界、学术界等)如果没有数据科学作为底层,仅仅是用新概念包装过去的老产品,人效管理就会成为绚烂一时的“烟花”。


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