美世最新的人才趋势报告指出，在过去的五年中，全球HR的数据分析水平不断提升，从最基础的报告和趋势分析，到对标和业务指标相关性分析，再到关键员工团队和业绩的因果分析，甚至预测性分析，其中预测性分析的使用率更是翻了四倍。大多数企业高管认为，HR是战略业务规划的积极贡献者(69%)⸺  尤其是那些拥有较高工依赖指数的正在快速增长和制定未来业务预测的公司(60%)。这是一个十分可观的成就，特别是与三年前相比，当时73%的企业高管认为自己的HR团队无法为他们提供可供采取行动的分析来改进他们的决策。

 

在中国，虽然HR数据分析整体成熟度还有较大提升空间，有HR测评工具选择，大多企业也已经将它们的重心转向通过分析来获取可衡量的价值，以及磨练自己的市场感知和分析能力来强化公司上下的人才管理实践。32%的中国企业计划在今年增强有关人员分析与市场策略整合的分析能力，30%的中国企业计划在今年增强关于学习或技能获取方面的分析能力。

 

2021年计划改进的数据分析项目：揭示人力资源工作正向新常态过渡

 

然而，大量“数字化排放”产生的数据迷雾往往会迷糊我们的视线：拥有数据，却无法得出洞见。在我们日常的HR管理工作中，即便做了一些调研与分析工作，却仍难以真正支持人才与业务决策，进而采取正确有意义的行为举措。你是否也听到过这些声音，遭遇过相似的困惑？

“我们知道员工敬业度存在问题，但我们需要了解我们可以采取什么行动来推动改善。”

“尽管我们努力阻止X人群的离职，但我们没有取得任何进展。”

“我们想知道什么样的管理结构会为y部门带来积极的结果。”

“我们想增加员工的流动性，但我们不确定是什么在推动员工流动，也不确定未来领导者的驱动力是否不同。”

“我们希望通过了解驱动绩效的技能、能力和经验，建立一个‘理想员工’的形象。”

“我们不确定我们奖励员工的方式是否符合我们的薪酬理念。”

“我们想知道，我们将从X投资中获得什么样的财务价值。”

……

其实，这些困惑通常可以通过实施有效的人力资本量化分析来得出答案。针对不同的人力资源管理情境，首先，我们需要识别出什么样的关键指标可以用于支持科学决策，哪些用于日常监测，哪些用于趋势预测。

 

 从操作性到战略性

 我们将关键指标大致归为四类：

 

1. 人力资源活动的关键指标：关注人力资源管理活动的数量和成本；

 

2. 人力资源效果的关键指标：关注人力资源活动的质量；

 

3. 人力资源产出的关键指标：关注人力资源活动对于组织能力的影响；

 

4. 人力资源效能的关键指标：关注人力资源活动对于组织结果的贡献。

 

人力资源常用指标结构

 

那么接下来，在不同人力资源管理情境下，该如何有效运用关键指标提升人力资源管理效率？我们又该如何运用量化分析的方法建立人力资源管理和业务战略的链接，支持战略业务规划和推动战略落地呢？

 

美世为期1天的《人力资本量化分析进阶:数据驱动管理效率提升与战略落地》研讨会，将帮助您理解通过人力资本量化分析制定科学决策的逻辑，并将结合企业人力资源管理不同情境，通过大量实际案例分析，帮助您掌握运用关键指标提升人力资源管理效率和推动业务战略落地的具体方法。

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