案例分享|人力分析如何落地?一家细分赛道的头部互联网企业这样做!
2022-01-24
People Analytics(以下简称PA或人力分析)正成为HR领域共识。企业越来越重视人力资源的分析工作,期望为各种管理场景提供依据,预测未来业务趋势,辅助经营决策。
在实际业务场景中,企业该如何落地人力分析?今天,我们将分享一家从事移动出行互联网公司的PA案例,共同探讨PA数据化应用价值。
作为国内共享单车赛道的头部企业,该公司业务版图扩展至全国460个城市,员工超过6000人。为了应对业务快速发展,公司走上HR数字化转型之路,从2020年开始与北森合作,陆续上线了招聘、组织人事、假勤、薪酬及个税、绩效、继任与发展产品模块,并于2021年7月成为北森PA样板客户。
一、人力分析过程中的挑战
公司在如火如荼地进行数字化转型,线下积累的数据越来越多, HR部门的人力分析工作面临着各种挑战。
1)缺乏方向性指导:对于怎样开展和落地PA,客户缺乏最佳实践,没有明确的人力分析方向,无法形成有效的方案;
2)关键数据难把握:线下积累了大量数据,没有进行有效治理,不知道如何抽离合适的分析指标和维度。
3)数据权限管控难:之前通过拆分表格将不同的数据发给相应的事业部负责人,难以保障数据安全,引起业务部门不满。
为了解决这些难题,在上线北森一体化HR SaaS系统后,该公司果断选择加入北森PA共建计划,开启了从0到1的人力分析之路。
二、企业人力分析规划
企业HR数字化建设过程中,功能模块和数据应用这样的硬实力,以及响应速度和用户体验这样的软实力,两者的发展是齐头并进的,两手抓两手都要硬。在数据应用上,客户有着清晰的规划,共分为三个阶段:
1)数据积累,初步分析:在系统搭建阶段,实现HR全模块线上化,提升HR事务性工作效率,降低HR运营成本,有效积累数据并能够进行初步分析。
2)数据整合,多维分析:线上系统稳定运行之后,基于流程和体验的系统功能优化,实现各功能模块之间的串联,有效整合数据并能够生成多维分析报告。
3)数据决策,前瞻分析:在海量数据积累的基础上,建立HR大数据分析、预测模型,通过数据进行前瞻性预测,支撑组织变革和业务发展,加强数据决策力。
在这个严谨的“三步走”规划中,我们能够看出该企业对人力数据的高度重视和期望,并与北森对齐了PA项目目标,制定了详尽的实施计划。
三、关键业务洞察
经过前期的方案制定和系统实施,该公司实现了招聘、组织员工、假勤、薪酬等常用报表线上化,完成了组织效能、组织人才、人力成本等主题看板的搭建,并获得了阶段性的人力分析成果。
1) 建立员工数字画像:
通过员工的学历、年龄、工作经历、工作时长、绩效评价、潜力评估等信息,构建了完整的员工数字画像,让每位主管清楚了解每位员工,以及整个部门的人员配置情况,也为后期的管理洞察提供了实时的数据支持。
2)清晰掌握员工动态:
通过当年入离职平衡表、当年离职人员离职原因排行等人员流动指标,业务部门负责人可以持续地看到一定周期内人员变动情况,了解各事业部离职情况和离职原因。
例如,客户洞察到某部门某月净人数下降,数据显示6个月内新员工的离职率明显升高,结合定性的分析,发现主要是由招聘需求偏差引起的,究其根本,发现该岗位此前招聘了大量的汽车行业背景、10年以上工作经验、纯技术出身的候选人。该公司是以两轮车起步的互联网企业,候选人可能会 “水土不服”而出现半年内离职的情况,下一步的管理动作就是减少此类人员的招聘。
3)衡量人力资本有效性:
通过人力资本投资回报率、薪资水平、各项薪资占比等薪酬指标,掌握公司总体和各事业部的薪酬总体情况,并结合人员配比指标来衡量人力资本的有效性。
例如,客户发现某大区人力成本投资回报率低于其他战区,从人员配比和人工成本两方面分析发现,主要由职级分布不均引起,高职级人员占比多,而腰部力量E3-E5人员占比较少。通过在职人员薪资对比,新入职员工薪资高于正常标准,出现“薪资倒挂”现象。此外,异地派遣补贴占比高,后期可能会扩大腰部力量职级人员,严格控制新员工入职薪资标准范围和编制情况,培养地区核心人员,减少异地派遣。
四、PA带来的业务价值
目前,企业的人力分析工作正从“数据整合,多维分析”的第二阶段,迈向“数据决策,前瞻分析”的第三阶段,他们认为与北森共建过程中带来了如下关键价值:
1)提高工作效率,保障数据安全:人力数据全面线上化,大幅提升HR工作效率。负责人可以在系统中严格管控数据权限,能很好地保障数据安全。
2)及时洞察问题,驱动组织变革:线上人力数据会实时更新,HR可以全面掌握人员配置,从组织管理层面,督促管理者及时关注和解决异常数据背后的业务问题,促进组织变革。
3)提升人才管理,促进业务发展:通过人员基础数据和人力成本的综合分析,衡量人力资本有效性,提升人才管理收益,也为实现人力数据和业务数据的结合应用打下坚实的基础。
随着PA共建项目一期的顺利完成,该公司完成了系统的数据治理和数据分析指标库的建设,实现了人力报表和数据权限的规范管理,并开始了初步的人力业务洞察。未来,北森将持续打磨产品,根据反馈和建议细化指标颗粒度,引导相关性分析,进一步用于管理洞察和业务决策,带领客户共同探索PA发展之路。
2022-01-24
People Analytics(以下简称PA或人力分析)正成为HR领域共识。企业越来越重视人力资源的分析工作,期望为各种管理场景提供依据,预测未来业务趋势,辅助经营决策。
在实际业务场景中,企业该如何落地人力分析?今天,我们将分享一家从事移动出行互联网公司的PA案例,共同探讨PA数据化应用价值。
作为国内共享单车赛道的头部企业,该公司业务版图扩展至全国460个城市,员工超过6000人。为了应对业务快速发展,公司走上HR数字化转型之路,从2020年开始与北森合作,陆续上线了招聘、组织人事、假勤、薪酬及个税、绩效、继任与发展产品模块,并于2021年7月成为北森PA样板客户。
一、人力分析过程中的挑战
公司在如火如荼地进行数字化转型,线下积累的数据越来越多, HR部门的人力分析工作面临着各种挑战。
1)缺乏方向性指导:对于怎样开展和落地PA,客户缺乏最佳实践,没有明确的人力分析方向,无法形成有效的方案;
2)关键数据难把握:线下积累了大量数据,没有进行有效治理,不知道如何抽离合适的分析指标和维度。
3)数据权限管控难:之前通过拆分表格将不同的数据发给相应的事业部负责人,难以保障数据安全,引起业务部门不满。
为了解决这些难题,在上线北森一体化HR SaaS系统后,该公司果断选择加入北森PA共建计划,开启了从0到1的人力分析之路。
二、企业人力分析规划
企业HR数字化建设过程中,功能模块和数据应用这样的硬实力,以及响应速度和用户体验这样的软实力,两者的发展是齐头并进的,两手抓两手都要硬。在数据应用上,客户有着清晰的规划,共分为三个阶段:
1)数据积累,初步分析:在系统搭建阶段,实现HR全模块线上化,提升HR事务性工作效率,降低HR运营成本,有效积累数据并能够进行初步分析。
2)数据整合,多维分析:线上系统稳定运行之后,基于流程和体验的系统功能优化,实现各功能模块之间的串联,有效整合数据并能够生成多维分析报告。
3)数据决策,前瞻分析:在海量数据积累的基础上,建立HR大数据分析、预测模型,通过数据进行前瞻性预测,支撑组织变革和业务发展,加强数据决策力。
在这个严谨的“三步走”规划中,我们能够看出该企业对人力数据的高度重视和期望,并与北森对齐了PA项目目标,制定了详尽的实施计划。
三、关键业务洞察
经过前期的方案制定和系统实施,该公司实现了招聘、组织员工、假勤、薪酬等常用报表线上化,完成了组织效能、组织人才、人力成本等主题看板的搭建,并获得了阶段性的人力分析成果。
1) 建立员工数字画像:
通过员工的学历、年龄、工作经历、工作时长、绩效评价、潜力评估等信息,构建了完整的员工数字画像,让每位主管清楚了解每位员工,以及整个部门的人员配置情况,也为后期的管理洞察提供了实时的数据支持。
2)清晰掌握员工动态:
通过当年入离职平衡表、当年离职人员离职原因排行等人员流动指标,业务部门负责人可以持续地看到一定周期内人员变动情况,了解各事业部离职情况和离职原因。
例如,客户洞察到某部门某月净人数下降,数据显示6个月内新员工的离职率明显升高,结合定性的分析,发现主要是由招聘需求偏差引起的,究其根本,发现该岗位此前招聘了大量的汽车行业背景、10年以上工作经验、纯技术出身的候选人。该公司是以两轮车起步的互联网企业,候选人可能会 “水土不服”而出现半年内离职的情况,下一步的管理动作就是减少此类人员的招聘。
3)衡量人力资本有效性:
通过人力资本投资回报率、薪资水平、各项薪资占比等薪酬指标,掌握公司总体和各事业部的薪酬总体情况,并结合人员配比指标来衡量人力资本的有效性。
例如,客户发现某大区人力成本投资回报率低于其他战区,从人员配比和人工成本两方面分析发现,主要由职级分布不均引起,高职级人员占比多,而腰部力量E3-E5人员占比较少。通过在职人员薪资对比,新入职员工薪资高于正常标准,出现“薪资倒挂”现象。此外,异地派遣补贴占比高,后期可能会扩大腰部力量职级人员,严格控制新员工入职薪资标准范围和编制情况,培养地区核心人员,减少异地派遣。
四、PA带来的业务价值
目前,企业的人力分析工作正从“数据整合,多维分析”的第二阶段,迈向“数据决策,前瞻分析”的第三阶段,他们认为与北森共建过程中带来了如下关键价值:
1)提高工作效率,保障数据安全:人力数据全面线上化,大幅提升HR工作效率。负责人可以在系统中严格管控数据权限,能很好地保障数据安全。
2)及时洞察问题,驱动组织变革:线上人力数据会实时更新,HR可以全面掌握人员配置,从组织管理层面,督促管理者及时关注和解决异常数据背后的业务问题,促进组织变革。
3)提升人才管理,促进业务发展:通过人员基础数据和人力成本的综合分析,衡量人力资本有效性,提升人才管理收益,也为实现人力数据和业务数据的结合应用打下坚实的基础。
随着PA共建项目一期的顺利完成,该公司完成了系统的数据治理和数据分析指标库的建设,实现了人力报表和数据权限的规范管理,并开始了初步的人力业务洞察。未来,北森将持续打磨产品,根据反馈和建议细化指标颗粒度,引导相关性分析,进一步用于管理洞察和业务决策,带领客户共同探索PA发展之路。
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