本文由易路人力資源科技特邀作者Jeff Luo原創

作者簡介：羅粵海Jeff，英國杜倫大學 (Durham University) MBA，CONTENT100 IP大咖網藍社區HR大咖。羅粵海先生現任某跨國公司亞太區人才發展及薪酬總監，在跨國公司人力資源領域有近20年專業經驗。曾榮獲2016年度中國人力資源先鋒獎和2019年中國人力資源100人。羅粵海先生在人力資源各模塊，組織與人才發展，領導力開發等方面有豐富的理論與實戰經驗，在設計跨部門和跨國家領導力發展項目，績效管理創新和人才學習發展項目方面有著許多成功案例。

People Analytics是什么？

2007年谷歌首創“People Analytics”一詞并在人力資源部門設立了專職的People Analytics團隊。People Analytics，中文譯作人力資本分析，人力分析，或勞動力分析，是以組織的人才管理為起點，通過計算機技術、數學和統計學方法，描述性技術和預測模型，從內部和外部的人才數據中獲取有價值的信息，分析和預測整個組織的員工行為，為決策提供依據，建議或指導。

為什么People Analytics日益重要？

個重要職能。近90%的組織不同程度地使用人力資本分析。越來越多的組織看到了將數據洞察用于決策的價值并設立了專職的人力資本分析團隊。過去一年，新冠疫情加速了企業和人力資源的數字化轉型，同時也帶來了人力資本分析的新的發展和趨勢。這些趨勢未來幾年將在塑造組織未來方面發揮重要作用。

隨著數字科技的快速發展，組織和人力資源日益數字化，我們在工作中所做的一切幾乎都可以衡量。比如，員工的日常行為、注意力、幸福感和身心健康，以及更廣泛的業務運營。人力資源團隊擁有比以往任何時候都更多的數據以及更多洞察的潛力。以數據驅動和人力資本分析為依據的人力資源團隊可以更好地理解和評估人員的業務影響，改進管理層的人員決策，使人力資源流程和運營更加高效，所有這些都會對組織實現其戰略目標的能力產生重大影響。

People Analytics趨勢一：從描述性分析到預測性分析

目前，許多人力資源部門使用描述性分析來解釋人力資源決策。比如人員流動率，高潛人才在各職能部門的分布，平均招聘時間等。下圖為典型的人力資源儀表盤的一部分，記錄了各部門的人數和員工變動情況，包括招聘，離職，升職，轉崗等描述性信息。 描述性分析讓我們了解已經發生的事情，它雖然很有用，但不能告訴我們接下來會發生什么。在處理和影響員工行為方面，如果能夠根據數據預測未來事件，將會給人力資源管理帶來巨大的優勢。

試想，通過預測性分析，你可以判斷：潛在候選人是否適合你的組織文化？預估一個員工能在公司待多久？預測高績效員工流失帶來的風險……那該有多棒！

組織通過引入或設計預測性分析工具和模型，可以大幅提高人力資本分析的效能，從而為決策提供強有力的依據。

許多互聯網企業使用人工智能算法實現預測性分析，更多企業通過分析歷史和實時數據預測未來。例如，某企業通過深入分析業務數據和員工流動率之間的關系，發現每個高績效銷售人員的流失，會給企業造成近500萬元的直接損失。據此，企業重新設計了富有競爭力的銷售薪酬體系和培訓體系，大幅降低了銷售團隊的流動率，提升銷售團隊的敬業度。對銷售薪酬體系和培訓體系的有限投入帶來了可觀的業務收益。

People Analytics趨勢二：從任務型分析到即時分析

數字化浪潮之前，許多人力資源數據常常是通過年度的項目獲得，如年度敬業度調研，年度績效評估，年度人才盤點等。

人力資本分析工作或是基于年度項目結果，或是從解決特定問題開始。后者通常是先制定一個問題，如怎樣提高我們的員工敬業度；然后通過調研，采訪等方式，收集數據，產生分析報告；最后設計后續項目。

隨著企業和人力資源的數字化轉型，許多人力資源流程和項目通過數字化方式實現，人力資源數據可以持續追蹤和即時獲取。即時的人力資本分析可以隨時為企業的戰略執行、業務發展和變革管理提供準確的數據支持。

比如隨著近年來敏捷績效管理的興起，越來越多的企業從一年一次的績效評估轉變為頻繁的績效對話和即時的績效反饋?？冃υ捄图磿r績效反饋通常通過數字平臺實現或記錄追蹤。由此，組織范圍即時的績效追蹤, 績效分析和績效預測成為人力資源團隊工作日程的一部分。

例如，GE的員工通過叫做PD@GE的績效管理手機APP獲得工作目標清單，經理人通過PD@GE隨時給與員工反饋，員工則通過PD@GE即時尋求反饋和幫助。而人力資源團隊可以即時提取APP數據，利用實時數據分析來識別當下員工績效的驅動因素，提供即時可操作的信息，幫助管理者做出晉升、薪酬、技能發展和職業發展等方面的決策。

People Analytics趨勢三：從個人效能分析到組織效能分析

過往，許多人力資本分析模型關注員工個人。

這些模型的問題陳述通常是：高績效員工的特征是什么？如何衡量員工的個人經驗？我們如何提高員工的生產力？而現在許多組織正通過關注人力資本分析來幫助改進整個組織的效能。組織網絡分析（Organizational Network Analysis，ONA）是這些組織使用的重要分析技術。

包括微軟在內的眾多軟件企業紛紛進入爆炸式增長的組織網絡分析工具市場。ONA通過結構化的方式，將組織中的溝通流程、信息收集方式可視化，分析組織中的正式和非正式關系。我們以某團隊為例簡要說明ONA的價值。傳統的組織結構圖（下圖左）顯示團隊的正式結構，但并未揭示團隊運作的真相。通過組織網絡分析（下圖右），我們發現團隊隱形的真正的工作關系，誰在與誰交流，誰在與誰互動，誰是溝通，信息流動和團隊績效的核心關鍵點。由此，組織網絡分析為人力資源和管理層提供了決策需要的洞見。

（圖片來源：www.robcross.com）

ONA的應用廣泛，如組織重新設計，推動企業文化變革，提升團隊效率，促進組織創新等。例如，通用汽車利用ONA推動創新。他們利用其ONA來識別員工關系中的模式，識別對創新和產品設計具有最高影響力的員工群體，讓他們在項目中共同工作。通過ONA，通用汽車推出了新的創新產品，如Maven和Book by Cadillac。

People Analytics趨勢四：從提供分析數據到用故事講述分析結果

故事催化行動。充分發揮人力資本分析的洞察力有賴于有說服力的故事講述。

雖然孤立的數據可以提供特定時間特定地點發生的事情的快照，但孤立地談論數據點無助于領導者有效地制定戰略。因此，人力資源專業人員越來越需要能夠將數據轉化為決策者能夠理解并采取行動的案例。例如，如果招聘失敗數在上升，“故事講述者”可以匯集各種數據點，以了解該問題的更全面情況：

新員工調研能否顯示新員工的真實感受？是否存在危險信號？

某些招聘渠道是否對平均的失敗招聘負責？

離職面談數據是否揭示了人們為什么要離開？

哪些業務部門或工作職能受影響最大？

招聘失敗的成本是多少？

員工行為不是靜態的。相反，他們受到諸如不斷變化的社會人文環境，工作環境，工作期望和個人挑戰等因素的驅動。通過講故事來解釋員工數據，有助于將變量聯系起來，為持續和新出現的挑戰提供以員工為中心的解決方案。

People Analytics的趨勢對人力資源專業人員的啟示

提升數字化和數據分析技能

毫無疑問，隨著人力資本分析的蓬勃發展，建立數字和數據分析能力成為人力資源專業人員的一個越來越重要的目標。

比如，為了確保員工得到所需的培訓，必須先了解員工已經具備哪些技能，這需要訪問干凈、全面的數據集。除了數據必須保持最新，必須足夠詳細外，如何解讀數據以描述員工的實際能力則是更高的能力要求。具體而言，人力資源專業人員需要提升四種數據能力以成為真正的數據分析專家：

數據整合能力：從大量內部和外部筒倉數據及彼此不集成的數據工具中找出關聯并整合

數據優化能力：從大量數據中篩選出針對人才管理生命周期各個階段的正確的信息

分析專業技能：除了匯報數據外，創建數據故事并將其轉化為推動業務成果所需的合格資源

預測性洞察能力：從大量數據中確定能夠預測未來員工行為和組織需求的趨勢并提出洞見

從組織的高度看待和應用People Analytics

人力資本分析幫助人力資源專業人員做出以數據為依據的決策，以最佳方式支持業務和員工。

同時，人力資本分析對企業也越來越有價值，在組織設計、生產力、創新等方面發揮著日益重要的作用。人力資源專業人員需要提升數據商（Data intelligence）, 更加了解數據。這并不意味著需要掌握更多更詳細的數據，而是需要更加自信地與業務部門討論數據，同時與組織中不同分析團隊之間的更多合作，將人力資本分析數據集向非人力資源數據（如財務數據，市場數據，運營數據等）擴展。

從員工體驗出發看待和應用People Analytics

員工體驗包括員工從入職到離職的整個周期中與組織的互動，員工體驗與敬業度和績效直接相關。

埃森哲表研究顯示，員工敬業度高的公司比敬業度差的公司利潤高21%。David Green在他的人力資本分析專著中指出，員工體驗是人力資本分析的最大機會。人力資源專業人員需要從關注孤立的人力資源資源職能 （如招聘，入職，薪酬，培訓等）轉向更全面地關注員工體驗，將人力資源各個流程整合成連貫的戰略，使用數據分析改進和調整這些過程。 通過整合和分析各種來源的數據，深入了解員工的動機，改善員工體驗，提高員工的參與度、幸福感、績效和保留率。

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編輯：fqj