人力分析如何落地？快来看这3家企业的做法

2021年08月12日 8506次浏览

People Analytics（以下简称PA或人力分析），无疑是当下HR领域最时髦的话题。尽管很多企业HR萌发了“PA”的意识，但是在付诸实践时，常常会遇到许多问题和挑战：

数据又多又分散，不知道如何下手？

数据标准不一，操作不规范，数据治理难度大？

数据无法有效关联，没有通用的标准，无法构建分析指标？

……

为帮助企业HR解决以上问题，北森提出PA解决方案，包括PA七步法、PA指标地图和PA最佳实践，从战略解码和人力指标体系建立入手，制定数据治理规范，实现报表和主题分析，并通过数据监测、预警和报告，深入洞察数据，最终赋能业务，加速管理决策。

此外，北森还在8大分析维度，预置了200多项人力分析关键指标，以助力企业开启人力分析之旅。

当然，只有理论还不够，有了方法论和指标地图后，我们的人力分析到底该如何有效落地？这是PA下一步重点动作，也是企业最关心的问题。

在此，我们分享3家企业的PA落地经验，共同探讨PA数据化应用价值，为企业人力数字化转型带来关键跨越。

01、互联网破局

首先要分享的，是一家专注文化传播的互联网公司，在成立的10年里，员工人数从不到100人发展到如今的3000多人。

员工规模快速增长的背后是成倍的业务扩展。在明确走数字化转型之路后，企业高层确立了核心战略，即成为全面线上的连锁经营体。

HR团队希望借助People Analytics的建设，从交付型HR成长为专家型HR，并能对公司的业务进行预测性、指示性的分析，体现整个人力工作的价值。

借鉴北森PA七步法，该企业首先将战略解码为实现营收、提高人效和扩张业务这3个人资部门的战略指标，并确定人力资源的关键任务——构建高效的人才供应链，规范管理成规模的员工，挖掘干部人才，打造一支高标准、高绩效、高激励的“三高”团队。

接着是把这些定性的指标转换成定量的指标。比如，体现人才资产的员工规模、干部数量、绩优占比等软实力指标，体现组织效能的员工人效、顾问人效等战斗力指标，体现人员流动的员工主动离职率、干部离职率等凝聚力指标。

确定具体指标后，HR团队在北森HR SaaS系统上整合了一体化人力资源数据，利用北森Ocean BI分析平台，完成个性化的报表和主题建设，通过自动化订阅、预警提醒功能，帮助相关管理者深度洞察业务，提升管理效能，监测管控风险。

例如，如果发现某个战区凝聚力指标相对较差，战区管理层可以比较运营线人员、学科线人员和绩优人员的离职率，深入洞察到底是管理环节还是业务单元出了问题，并提出改进方向。

通过七步上线PA分析后，HRD提炼了几点价值：

数据分析落地：梳理内部资源，搭建从无到有、从有到优的人力数字化运营体系。

促进管理提升：对数据及时性和准确性提出了更高要求，规范过程管理。

为深入分析奠定基础：未来会持续整合业务数据对接业务系统（营收、客单、产量等），实现全面人效分析。

02、重工出击

第二个分享的案例，是一家超过百年历史的海洋工程装备龙头企业。作为传统行业，多年来其人力资源发展水平对比新兴行业存在着一定距离。企业希望提升精细化管理，增强对业务的支撑，由此衍生与北森共建People Analytics项目的契机。

企业的生产模式决定了他们需要与多家分包商合作管理数千名的分包商员工。过去，管理者仅能对分包商提供的工人数量进行管控。

现在，通过实时的PA数据看板，管理者还可以看到各岗位、各工种的匹配和结构比例、船级社证书持有情况等信息来进行精细化管理，要求分包商在合适的时间，提供需要的岗位工种和技能员工，以更好的一线人力配置，提升协同能力与交付效率。

受整体劳动力市场的冲击，蓝领新生力量补充困难，操作工人老龄化问题日益严重，导致焊工、装配工等技能型人才出现短缺。为应对制造业普遍存在的“招人难、留人难”的问题，企业在离职数据分析中，将员工保留、遗憾离职等指标纳入对一线经理的考核中，提升经理们对人才保留的关注。

通过前期的PA项目，该重工企业初步实现了：

报表线上化分析：实现人力资源管理常用报表基础搭建，满足各类角色管理需要。

员工精细化管理：完成人力资源信息看板、分包商考勤看板等数据看板的配置，掌握关键人员信息。

深入洞察业务：通过关注高绩效人才、特种作业人员等人员情况，提醒管理者关注人才保留。

03、制造转型

最后分享的案例，是一家半导体、显示以及新能源等测试领域的高科技制造集团，该集团人事数据零散，无法结构化地把控组织、人员现状，人力成本无法深入分析。传统的人力资源管理模式已然跟不上业务发展的脚步。

上线北森一体化HR SaaS系统后，人力资源业务实现全面线上化，为综合性PA分析提供数字化基础。该企业从增长指标、流动指标、结构指标三大维度，构建了员工分析指标体系，依据员工增长、新员工转正、核心人才离职、岗位分布、司龄/年龄分布等各项指标，综合性把控组织和人员现状，为人力资源管理提供抓手。

比如，结合人员离职的职级和司龄分布，企业发现职级越低离职率越高，2-5年人员离职占比最高，与离职原因中反馈的职业发展有密切关联。这就提示管理者要重点做好人才梯队建设，对于不同发展周期的员工进行职业生涯辅导与内部成长规划，落实培养发展，保留低职级但高潜力员工。

通过PA项目的共建，企业HR团队已完成：

落地复杂分析：从招聘到人事、薪酬、测评、其他（如问卷、假勤等）五个看板主题。基于法人公司维度搭建了自定义分析报表，满足复杂详细数据分析。

支持核心组织管理：在集团、事业群、子公司管理模式下，搭建完成核心组织显示事业群专属看板。

赋能管理决策：通过数据监测、预警等工具，辅助管理者智慧化决策。

人力分析工作是一个漫长的过程，基于多家企业的反馈，我们发现制定一套完整指标体系是开展人力分析的关键。在此，我们也提出PA实施过程中的3点建议：

1）确定人力分析目标

人力分析需要以结果为导向，从企业战略和人力资源部门的关键任务出发，制定数据分析阶段性目标和工作计划。

2）输出完整指标体系

企业需要根据目标筛选合适的分析指标，构建指标体系。并明确指标的定义、计算逻辑和取数来源。

3）制定数据治理规范

准确实时的数据是分析的基础。明确数据的输入和核查标准，定期审计并纳入考核。

人力分析结果是给管理者决策提供依据，需要持续分析验证决策的有效性，根据用户的反馈不断调整。成熟的企业需要及时搭建专业的PA团队，持续投入资源，让PA真正发挥作用。

我们认为，未来HR工作重心不再是繁琐的事务，更多的是用数据说话，深刻洞察业务，设计具有企业特色的人力模型，最终实现数字化管理。在这个旅程中，北森People Analytics解决方案有望帮助更多的人力资源管理者们高效落地人力分析，实现人力价值。

北森人力分析机构专栏北森