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01/

留給HR的時間不多了

很多HR朋友都說，HR越來越難做了，不僅僅因為業(yè)務(wù)一直變動，還有些人總在“搞事情”。90年代財富雜志上就有人提出第一炮，說要炸掉人力資源部，認為人力資源部不是真正的業(yè)務(wù)合作伙伴，它的職能可以外包或轉(zhuǎn)移。

接下來火力開始轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移到HR自己身上，2004年《Fast Company》雜志刊登了一篇文章，標題非常醒目，《為什么人們恨HR？》，里面有一些非常尖刺的言語：

• HR既不是戰(zhàn)略管理者，也不是領(lǐng)導(dǎo)者。

• HR側(cè)重于行動而不是結(jié)果，這個結(jié)果指的是業(yè)務(wù)結(jié)果。

• HR不懂業(yè)務(wù)語言，更不懂CEO們在想什么。

• HR用了那么多新技術(shù)，真的有幫助到我？還是在給我增加負擔？

這些聲音逐漸擴大，大咖們也出來參與討論了。

拉姆·查蘭2014在《哈佛商業(yè)評論》上發(fā)表專欄文章，他認為HR應(yīng)該拆，怎么拆呢？先把偏行政的內(nèi)容一刀切，再把薪酬福利拆到CFO之下，另外一部分管領(lǐng)導(dǎo)力、人才的放到CEO下面。

本質(zhì)還是要把HR徹底炸掉。

而就在當年的雜志上，尤里奇發(fā)表文章反駁拉姆·查蘭：我們不應(yīng)該拆分HR，如果HR能夠在人才、領(lǐng)導(dǎo)力和組織能力上給高層領(lǐng)導(dǎo)者提供足夠的洞見，那么HR就是有價值的。

尤里奇給我們指明了非常重要的方向，HR最緊迫的任務(wù)是證明自己的價值，但這個價值真的很難去呈現(xiàn)，有那么多的不可控因素，到底什么東西才能體現(xiàn)HR的價值呢？

這幾天正好是歐洲杯，國足也正在踢。評論員有一個經(jīng)典語錄：留給國足的時間不多了。這句話我也送給HR，留給HR的時間不多了。為什么？

第一，我們現(xiàn)在好像多了很多非常友好的方式，包括RPA、自助服務(wù)、細分領(lǐng)域的外包服務(wù)，還包括機器人，不管是實體的機器人還是在線聊天的機器人。他們看似已經(jīng)填滿了HR和員工之間所有的距離。那留給HR的時間在哪里？

第二，《哈佛商業(yè)評論》對大概八百家領(lǐng)先企業(yè)的高管進行了分析，研究他們的時間用在了哪里？結(jié)果顯示，如果大概每天開一場高管會（高管會指的是CEO、CFO、CHO都要參加的高管例會），每場一個小時的話，一年大概有250個小時這樣的頂級會議。

很不幸，高管們給到HR的時間只能排到第五的位置。第一位一定是業(yè)務(wù)結(jié)果的復(fù)盤，然后是戰(zhàn)略的傳導(dǎo)和制定，其次也包括各種危機時刻，不管是新冠還是業(yè)務(wù)變更上進一步的動態(tài)。真正留給HR的時間，可能平均每個月就兩個小時。

這么短的時間內(nèi)，HR Head、HRVP、CHO們?nèi)绾蜗蚬芾韺?，如何向業(yè)務(wù)方呈現(xiàn)價值？大師尤里奇已經(jīng)給了我們相應(yīng)的答案，那就是從Scorecards到數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)的變革。

從早年的平衡計分卡、KPI，到中間的所謂基于ROI的分析，到現(xiàn)在基于工作，以人為核心的分析，其實是思想的轉(zhuǎn)變。從最開始的被動式的、只是對結(jié)果的衡量，到現(xiàn)在要反過來，要在業(yè)務(wù)結(jié)果出來前，用HR的手段去影響最終的結(jié)果產(chǎn)出。

02/

People Analytics的業(yè)務(wù)閉環(huán)

因此誕生了People Analytics的新賽道。從框架上看，People Analytics既包括公司核心戰(zhàn)略，也包括系統(tǒng)，還包括方法論和統(tǒng)計學(xué)。

讓我們首先來看看業(yè)界領(lǐng)先的公司怎么做的？

• 雀巢，在傳統(tǒng)的人力資源KPI Dashboard之上，增加了其他部門，包括研究HR數(shù)據(jù)變化趨勢的描述性分析，包括預(yù)測性分析，以及著眼未來的戰(zhàn)略性勞動力規(guī)劃。

• 微軟，成立了People Analytics獨立的團隊，為BI團隊、Business Leader、HRBP等提供服務(wù)。

• Google，主營業(yè)務(wù)是軟件和廣告，在銷售、Enginering分歸不同條線的情況下，單獨劃分出People Analytics團隊只做人力資源分析，并且把結(jié)果反饋給業(yè)務(wù)部門。

• 博世，把傳統(tǒng)的、定位于底層服務(wù)的人力資源分析，提高到頂層戰(zhàn)略的地位，達到與其他所有的人才管理措施一樣的高度。

以上提到的都是大型企業(yè)，那么中小企業(yè)、成長型企業(yè)應(yīng)該怎么做呢？

People Analytics絕對不是一蹴而就的，而是隨著企業(yè)的發(fā)展，而不斷發(fā)展。從企業(yè)最開始的野蠻生長期，到平臺期，到最后的轉(zhuǎn)型期，每一個階段People Analytics要做的事情、要針對的方向一定不一樣。因此，對于特別小的企業(yè)，做People Analytics是不現(xiàn)實的，我們追求的目標在這個階段是不一樣的。

接下來給大家看一個場景，呈現(xiàn)的是People Analytics從0到1到突破增長的過程。首先，是第0步，做過People Analytics都知道，常規(guī)的一個項目如果耗時12個月，其中的9個月可能是在數(shù)據(jù)建模和清洗。這是打地基的一步，如果前面的地基沒有打好，就沒有后面的步驟。在數(shù)據(jù)模型的基礎(chǔ)上，再結(jié)合引人入勝的圖表、分析才能講好一個最基本的故事，才能在第一個野蠻生長的周期看清楚大致的狀態(tài)。

接下來可能會進入一個突破增長的階段。People Analytics的出發(fā)點或切入點，一定不是來自于人力資源自己拍腦袋，最常見的需求是來自于我們的業(yè)務(wù)，可能是擴張的需求，也可能是業(yè)務(wù)停滯的需求。簡單說，就是老板最關(guān)心的事情。

舉個例子，如果某個大區(qū)產(chǎn)品銷量不合格，進一步細化分析原因：可能是這個產(chǎn)品在這個區(qū)域沒有準備好足夠的資源，其背后對應(yīng)的是人力資源的流程、結(jié)構(gòu)的缺失，涉及人員、培訓(xùn)、產(chǎn)品本身等一系列問題。

那如何通過合理的排兵布陣，把不同的情況模擬出來：如果我把優(yōu)秀人才放進去，對于現(xiàn)有的業(yè)務(wù)影響是什么樣的？可能的產(chǎn)出是什么樣的？如果真的把這些人派出去，如何從HR的視角再次聚焦業(yè)務(wù)？

在我們的目標庫里，銷售的指標是什么，生產(chǎn)的指標是什么，培訓(xùn)和發(fā)展的指標是什么，把這些指標凝聚在一起，形成以人為抓手、目標是解決業(yè)務(wù)問題的流程。通過不同模型的對比、分析和擬合，形成對業(yè)務(wù)直接的反饋，這才是People Analytics想完成業(yè)務(wù)閉環(huán)的邏輯。

大家要知道，People Analytics一定要解決業(yè)務(wù)問題，它不是我們自嗨的工具。

03/

People Analytics的三重境界

下面簡單分享一下People Analytics存在的三重境界。

首先第一重，稱為“一目了然”。比如說呈現(xiàn)銷售人員的狀況，他們是誰，在哪個部門，什么時候入職，有什么基本的人口學(xué)變量。這是最常規(guī)的、通過Excel和計算就可以得出。

第二層，我們需要“洞若觀火”。意思是不僅要知道這些人現(xiàn)在的情況，更重要的是要知道他的變化趨勢。

比如說某公司的離職率可能是一年100%，但這個數(shù)據(jù)高不高呢？其實是不好判斷的，要有對比。首先對比自己，過去是不是一直這么高？如果過去是200%，現(xiàn)在降到100%，那其實是一個改進?；蛘哒f競爭對手是300%，我做到100%，其實也是OK的，說明我比人家的運營成本低。如果沒有橫向、縱向的比較，光是這些指標是沒有意義的。一定要知道變化的趨勢和對比，才能知道你真正所處的位置。

第三層境界就是“鑒往知來”?；谶^去所有的信息，跳出HR，和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的內(nèi)容聯(lián)結(jié)在一起。把HR數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)、成本數(shù)據(jù)、勞動力管理數(shù)據(jù)，所有這些都結(jié)合在一起，才能夠得出之前沒有想到的洞見。

比如說人才招聘，如果已經(jīng)做好了人才的定量分析，就能知道招一個高質(zhì)量的符合目標畫像的人可能從什么渠道來，需要多長時間，需要多少成本，流失率怎么樣。那么就可以模擬出，如果明年要再開100家門店，能不能達到招聘目標，如果不能達到，還需要做什么額外的目標。這才是真正落地到業(yè)務(wù)。

真正把一個人力資源分析的項目落地，還有非常多的攔路虎。最開始可能是老板不重視，HR沒有資源，大家也不知道這個東西能不能產(chǎn)生效果。到中間可能是不知道到底有沒有人去做？配套的數(shù)據(jù)、資源是否充足？到最后得出了分析結(jié)果，那能否根據(jù)分析出的結(jié)果驅(qū)動業(yè)務(wù)做出決策呢？

這些都是各種各樣的障礙，但必須明確的是，如果沒有做這樣的數(shù)據(jù)分析，如果想憑空說服業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)，一定會失敗。

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需要什么樣的People Analytics系統(tǒng)？

我們需要一個什么樣的People Analytics的系統(tǒng)？以下總結(jié)了四點進行分享：

1. 要為HR而生。我們普通企業(yè)用的，比如說ERP或者財務(wù)，他們的分析系統(tǒng)和HR想要的東西是不一樣，一定要有一套專門為HR設(shè)計的系統(tǒng)。

2. 要開箱即用。這并不是說有報表可以直接拿來使用，而是指一定是要用HR能懂的方式，不需要學(xué)機器語言、學(xué)編程，而是用HR的專業(yè)能力，就能把不同的東西組合在一起。

3. 不要重新造輪子。有足夠多的參考內(nèi)容提供，不需要再拍腦袋重新設(shè)計。

4. 要超越HR本身。要能鏈接到更多的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，包括要具備更高階的能力。

首先，為什么說HR的數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)（比如財務(wù)數(shù)據(jù)）不一樣呢？大家可以想一下，我們平時淘寶下個單，就形成了一行數(shù)據(jù)，記錄下來即可。但HR數(shù)據(jù)不一樣，一個員工，只有他在系統(tǒng)里發(fā)生了變化，才會留下一條數(shù)據(jù)，如果這個員工老老實實在這個崗位上待一年，他不會有任何變化數(shù)據(jù)。所以HR系統(tǒng)需要智能地把HR事件轉(zhuǎn)化成HR可以直接使用的語言。

再舉個具體的例子，比如說轉(zhuǎn)崗。在分析組織活力和有效性時，其中一個方法就是看組織是怎么變化的，它的成長規(guī)模是什么樣的，是怎么從一個組織變成另外一個組織的。常規(guī)情況下，轉(zhuǎn)崗只會記錄一條數(shù)據(jù)，那就是員工從A部門轉(zhuǎn)移到B部門，但這是不夠的。因為在分析時，既要看A部門有多少人流出，也要看B部門有多少人流入，它是不同的事件。所以，一定需要有一個合理的、專門為HR設(shè)計的系統(tǒng)，來把這些標簽加進去。

在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上，會涉及到HR分析的指標。分析指標說起來簡單，實際上也可能存在較大的問題。拿常見的離職率來說，用期末人數(shù)減去期初的人數(shù)，再除以在職人數(shù)，看起來很好計算、很正確。

但舉例來說，如果要計算一個部門的人員成本，已知今年這個部門投入了500萬，那這個部門的人數(shù)有多少呢？看似很簡單，其實不簡單，因為部門不是靜態(tài)，它一直在變化。這個部門開年只有兩個人，然后為了做一個項目，增加了一百人，但十月份決定不做這個項目了，一百個人都撤出來，這個部門又回到了兩個人。

如果只看期末和期初，是不是這個部門沒有任何變化呢？500萬的成本是不是就花在這兩個人身上呢？這么一個簡單的例子告訴我們，其實最簡單的指標看起來都不簡單。

正確的解法是，要去計算這個部門每一天平均的人數(shù)，要把365天每一天的人數(shù)都算出來，然后做一個平均。但那么龐大的計算量，有誰愿意去做這個事情呢？所以需要有IT系統(tǒng)支持把這個事情做完，這樣才能有一個準確的基礎(chǔ)。有了這個準確的基礎(chǔ)之后，才能和行業(yè)對標。否則維度、邏輯不一樣，別人的數(shù)據(jù)和你的數(shù)據(jù)其實是在雞同鴨講。

“不要重新造輪子”的意思是，HR的指標同樣是二八原則，有80%的指標所有人都在用，有20%指標需要自己創(chuàng)新，但那80%的部分用了多少精力去造？這個可能是決定People Analytics項目成功與否的關(guān)鍵。

最后分享一個案例，全球最大的咨詢公司之一，在全球大概有30萬人，在中國大概有3萬人。它主要的核心資產(chǎn)是人，主要的業(yè)務(wù)是派駐咨詢顧問到客戶方提供服務(wù)。在今年擴張的過程中，發(fā)現(xiàn)一個最大的痛點，就是核心人才的流失，導(dǎo)致無法快速地擴張。它用全員的數(shù)據(jù)，做了一個大規(guī)模的人力資源分析，來找出冰山之下可能存在的一些蛛絲馬跡。

在它的模型里，一個人身上大概有四百多個標簽，包括了人的基本屬性，包括績效、薪酬、財務(wù)、時間管理，包括項目的信息。通過算法的篩選、分析，最后發(fā)現(xiàn)這四百多個標簽中只有七個指標是真正影響關(guān)鍵人才去留的。

這七個指標有一個很大的特點，就是基本上都不是一階指標，即不是能在人身上直接得到的，諸如性別年齡這樣直觀的指標，而更多體現(xiàn)為派生的指標。

• 工資，并不是指絕對工資的高低，而是和同事相比，過去兩年之內(nèi)工資的變化情況。這個也很符合中國人的邏輯，不患寡而患不均。

• 績效，并不是績效絕對分數(shù)的高低，而是過去兩年之內(nèi)績效有沒有下跌。上升了可能不會產(chǎn)生特別的影響，但如果績效打分降低了，可能會顯著地增加離職風險。

• 發(fā)放獎勵的次數(shù)，同時分析給員工發(fā)放項目獎金的總額，發(fā)現(xiàn)總額并不重要，次數(shù)很重要。因為是通報制，獎勵后每個人都能看到，這可能會產(chǎn)生積極的影響。

• 還有一些指標可能平時不常用，比如說因為是咨詢公司，會分析員工在客戶處服務(wù)的時間，發(fā)現(xiàn)時長越長，和公司的維系就越弱。

基于這樣的分析，做了一個儀表盤，在關(guān)注關(guān)鍵人才的同時，也能帶動整體的離職率，包括關(guān)鍵人才離職率的下降。

但我想提醒大家的是，每一個企業(yè)的文化、管理方式、分析問題的抓手差別是非常大的，所以很遺憾我們并沒有一套標準的解決方案。很多人都在研究什么樣的因素可以產(chǎn)生高質(zhì)量的員工，什么樣的因素可以降低員工的離職率，事實上并沒有一個通用的解決方案，這個方案是不存在的。

但其實這也是我們HR的幸運，因為誰能把這個東西搞清楚呢？只有HR，只有HR懂企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)，懂企業(yè)的數(shù)據(jù)，懂如何把這些東西結(jié)合在一起，如何把這個故事講清楚，如何和人溝通，把背后的原因找出來。只有HR，其他任何人、任何技術(shù)都不能代替，因此這是HR之幸。

有時候提出一個更好的問題，可能比找到答案更重要，因此我們整理了關(guān)于People Analytics的一百個靈魂拷問，希望可以幫助大家思考分析，做出判斷。