• 数据驱动
    员工体验正在改变人力资源部门 随着甲骨文和微软宣布在员工体验(EX)领域进行大笔投入(甲骨文 微软 以及Servicenow),以及WFH推动了对员工体验的日益关注,我们正在超越员工调查和人力资源服务交付,进入一个以员工为中心、由人工智能和自动化驱动的更大的领域,并且远远超出人力资源部门的传统范围。这对人力资源专业人士、传统的HCM供应商以及整个企业应用程序都有很大的影响。ServiceNow专注于客户工作流程已有一段时间,虽然Salesforce刚刚开始宣布该领域的解决方案,但许多Salesforce客户多年来一直使用其功能来支持人力资源服务交付。 随着EX市场竞争的白热化,以下是我们将关注的几件事: 人力资源预算和购买者以外的重点。员工体验超出了人力资源范围,并且对管理人员具有吸引力(在培训和指导等领域),以及由于需要在WFH和混合环境中为员工提供支持而不断扩大的预算,这使得这笔交易变得越来越重要,甚至更多。复杂的销售。 客户体验(CX)专业知识对EX空间的影响。具有CX排行榜的供应商将应用个性化和其他营销功能,生命周期管理,客户流失智能以及其他AI模型和实践来提供更主动和自定义的员工体验。 一种更数据驱动的方法来管理工作回报。随着公司和经理实施永久性WFH和混合策略,临时的排定日程和生产率评估已经为争端成熟。当增加的多样性(即“面对面”时间)参与日程安排,晋升和其他决策时,将需要更多的数据和数据可视化工具来确保对多样化的员工队伍进行管理。 作者:Rebecca Wettemann
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    2021年05月14日
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    【PA】人力资本分析(People Analytics)如何改变人力资源? 人力资源部门可以通过基本的数据知识和分析培训,在转型的过程中发挥改变游戏规则的作用。 必须对员工进行培训,让他们了解数据洞察力是如何产生的,如何应用这些数据,如何确定目标受众和优先解决的业务问题。 人力资源正经历着从事务性角色到转型角色的重大转变。数字化转型促使许多组织投资于有效利用数据的技术,而人力资源部门也不甘落后。人力资本分析(People Analytics )法收集、清理和理解人才数据,通过统计洞察力来做出关于人员的正确决策,进一步改善业务成果。它是一个从过去发生的事情到未来可能发生的事情的旅程。 根据LinkedIn 2020年全球人才趋势 - "人力资本分析(People Analytics ) "是四大趋势之一,改变了你吸引和保留人才的方式。 在COVID19期间,人力资本分析(People Analytics )通过迎合员工的福祉、安全、远程工作的影响以及他们返回工作场所,帮助围绕员工体验做出关键决策。随着对什么使员工快乐、什么使他们留下或离开、什么提高生产力或什么创造参与度等信息的大量需求,People Analytics的增长是不可避免的。它是人力资源专业人士想要学习的紧缺技能之一。 除了像SPSS、R或Excel这样的统计工具提供基本的相关性、回归性等,人工智能和机器学习的先进技术正在迅速改变数据分析。它使收集、存储和处理大量数据成为可能,以确定模式和趋势,为困难问题提供解决方案,并预测未来的结果。像联合利华、微软、谷歌、IBM等公司都广泛使用先进的人力资本分析(People Analytics )技术来管理他们的劳动力,以便在人才竞争中保持领先地位。 为什么我们HR需要人力资本分析(People Analytics )? 人力资源部门需要从指标转向洞察力,以改善人员和业务决策,就像报告数字减员率以预测减员,从而及时采取纠正措施。 以下是它如何产生作用的 招聘 除了运营报告,由AI和ML支持的数据驱动的招聘可以改善招聘指标,如招聘时间、招聘成本和招聘质量。它可以通过识别最有效的来源或渠道--招聘门户网站、LinkedIn、职业网页、员工推荐、社交媒体等,来优化招聘成本。它可以根据过去的资历和评估分数预测候选人的未来表现,或者通过考虑社交媒体帖子、技能组合、经验、推荐等数据点,预测被动候选人在接触时的流失率。您可以通过聊天机器人形式的24*7数字援助来提高您的雇主品牌和候选人体验,通过使用自然语言处理来回答关于角色和公司的常见问题,从而降低申请失败率。使用基于数据点的ML算法,可以实现自动寻找、匹配和排名候选人。 学习与发展 随着对灵活的劳动力的需求,培养员工的能力已成为所有组织的优先事项。随着对数字化学习的重视,Covid之后,LMS和其他人工智能支持的工具已经出现,为学习和发展的绩效测量和评估提供报告和分析。人力资本分析(People Analytics )可以帮助推荐一个基于技能差距、职业道路、或员工技能提升、技能再提升、或跨职能技能需求的个性化培训计划。 员工在LMS上的登录次数或时间可以表明员工对推荐项目的参与程度,或者哪些课程对员工的技能组合有价值。学习内容和体验的质量可以通过参考员工的反馈、参会人数、测试分数、完成率、首选的授课模式--演讲、教师授课、电子学习等来持续评估。学习数据的洞察力可以进一步帮助改善员工的学习体验。 持续的绩效管理、参与和保留 用于评估绩效的实时数据分析使管理者能够不断向员工提供及时的反馈,确定技能差距并促进其职业发展。员工的参与度可以通过利用从员工满意度或参与度调查、绩效评级、缺勤、离职率或留任面试中提取的数据来确定。 你可以通过与年龄、在公司和角色的任期、参与度调查结果、报酬、自上次晋升以来的年限、绩效评级、工作满意度、旅行时间等数据点相关联,预测哪些员工可能离开,何时离开,以及为什么离开。可以利用离职面谈中报告的原因或任期等数据点来确定导致员工流失的原因,以及可以及时采取哪些纠正措施,利用数据建立留住员工的策略,以防止高流失率成本,拯救高绩效员工。 如何在人力资源部门建立一个数据驱动的文化 根据德勤2019年 "成为洞察力驱动的组织调查"--对数据驱动的洞察力和决策具有最强文化导向的组织,其大幅超越业务目标的可能性是两倍。" 人力资本分析(People Analytics )帮助组织量化人员和业务成果之间的关系。培养一种文化是至关重要的,在这种文化中,数据驱动的指标和洞察力在解决业务问题时获得更多的可信度。要在人力资源部门建立一个数据驱动的文化,下面提到的方面对实现商业价值至关重要。 数据 为分析而输入的数据的质量在获得有意义的见解方面起着主要作用。具有准确性和一致性的干净和可靠的数据是数据处理的食物。人力资源部门用于分析的数据来源包括员工数据(人口统计)、年度员工参与度或满意度调查、绩效评级、工资数据、人力资源信息系统、ATS招聘报告等。 数据安全和隐私是最重要的,因为必须负责任地处理雇员或候选人的数据。数据治理与数据道德章程应该到位,以指导如何收集、分析、存储、使用员工数据,并将其分配给相关团队,只为完成所需的任务。如果员工相信你在用他们的信息做什么,它将解决什么业务问题,预期的结果,以及你将如何衡量给人们和企业的洞察力或建议的成功,那么数据驱动的文化将得到推动。 人力资本分析(People Analytics )是收集数据并将员工数据与其他业务数据整合,以产生可操作的见解。例如--员工参与度与员工绩效直接相关,而员工绩效最终会影响业务成果,如销售,通过评估销售数字的变化来评估销售团队的培训前和培训后的绩效。孤岛上的数据可能无法达到分析的目的,必须与其他业务功能整合,以回答相关的业务问题。 人力资源部门和企业之间的合作。 如果没有领导团队的支持,一个以数据为导向的文化是不可能的,因为他们对人力资本分析(People Analytics )的潜力和业务成功的需求深信不疑。人力资源部门需要与内部业务职能部门(IT、财务、运营、销售和市场等)或团队建立桥梁和培养信任关系,甚至在需要时与外部供应商建立联系,以推动数据驱动的决策。 人力资源部门必须向关键利益相关者展示基于证据的讨论,说明数据究竟如何使每个职能部门或团队更加有效和高效。从直接影响业务的小型数据项目开始,并好好执行,以获得领导层的认同。基础应该是解决业务问题,以及业务是否已经准备好根据洞察力来采取行动。你的文化应该奖励以数据为导向的思考,以找到解决业务挑战的方法。 技术 现在有了大量的数据,先进的软件,人工智能,ML和RPA,已经增强了预测和规定的分析能力。基于数据点的机器学习算法有助于识别模式,为员工创造个性化的体验。根据Nucleus Research的研究--投资于分析的回报是每投资一美元就有13.01美元。根据分析数据的需要,投资于更好的技术,将推动人力资源部门对数据的使用,以获得洞察力并节省时间或精力。 具有多学科技能的人力资本分析(People Analytics )团队。 由人力资源业务伙伴、数据科学家、研究人员、统计学家、顾问和技术专家组成的团队的正确组合是在一个组织中建立人力资本分析(People Analytics )功能的关键。这个团队应该有足够的能力来开发一个假设,将数据转换成可操作的见解,通过数据故事或数据可视化进行沟通,并在适当的时候向企业提供数据驱动的预测或建议。 人力资源部门可以通过基本的数据知识和分析培训,在转型的过程中发挥改变游戏规则的作用。必须对员工进行培训,让他们了解数据洞察力是如何产生的,如何应用,如何确定目标受众,优先考虑需要解决的业务问题等。它可以创造更多关于数据分析功能的实践方面的意识,培养一种由数据驱动的文化。 实施人力资本分析(People Analytics )或发展数据驱动的文化当然不是一条容易的道路,围绕数据质量、文化障碍、技能差距、技术、数据沟通、领导支持和投资等方面的挑战。但是,如果企业想让人员成为竞争优势的来源,想吸引、发展和保留高绩效的员工,他们就必须释放出数据的力量,做出能使企业成功的人才决策。人力资本分析(People Analytics )可以影响所有的关键利益相关者,利用员工的生命周期数据,得出可以推动收入的见解,使人力资源部门成为像其他业务职能部门一样的战略伙伴。 作者:Nidhi Negi Dixit 来自 humancapitalonline
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    2021年05月04日
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    如何说服管理者考虑数据驱动的决策? 变化。 有时人们害怕它。 有时人们认为,如果要求他们改变,就是一种人身攻击。 我们也知道,我们真的无法说服别人改变,除非他们愿意。 从改变一个坏习惯到改变思维方式,都是如此。 改变是个人的选择。企业可以强制推行数据驱动的决策,员工可能会不情愿地使用该工具,同时抵制对该工具全部潜力的探索。 这就导致了部分解决方案,但不是最优方案。 经理人需要信任你的产品。 如何让管理者放心呢? 首先,要让他们放心,他们不是靠自己的力量。 你的办公室不仅提供数据,使用分析工具,而且你还帮助解释它们。 你的工作是和经理们一起工作,而不是把数据扔给他们然后离开。 接下来,建立信任。 这可能需要一些前端的工作。 需要对数据有信任,对你的办公室有信任。 一些基本的建议。 不要承诺不能兑现的东西。 Don't promise what can't be delivered. 如果经理要求提供不能根据事实得出的数据,解释原因。 不要只是告诉他或她 "不"。 反之,要用经理能接受的词语来解释。 如果你不能提供经理要求的东西,提供一个替代方案。 需要把经理的要求考虑进去--你知道那句话。 "把苹果和苹果比,而不是把苹果和橘子比"。 一开始要保持简单。 不要用过多的数据来压倒经理。 经理最终会因为沮丧而把它扔到一边。 你必须认识到,如果他们的眼睛发亮,他们已经把你拒之门外。 强调数据是补充性的,但不能代替经理的决策责任。 不管你信不信,有些经理人担心一些数据分析会让他们变得无关紧要。这是一个数据驱动的决策,而不是数据制造的决策。 一旦经理人比较舒服,你还可以提供以下几点。 数据是可定制的。 鼓励经理讨论他们的具体标准。 数据是时间的快照,未来的决策应该由新的数据来辅助。 你不能根据6个月前的数据来做人事决策。 找出可能需要数据的频率。 根据决策提供使用数据的省时建议,如发放奖金、决定谁接受培训、晋升或调职等。 最后一点:经理们会希望你是专家,他们可能希望你能记住以前谈话的具体内容。 建立信任的一个方法是了解经理之间的不同偏好,无论是在笔记文件、保存的屏幕截图等。 快速回忆对话,表明你支持该经理的具体问题,将有助于建立信任。 这并不意味着一个顺从的工作环境,而是意味着找到用数据来改变现状的方法,帮助经理们信任数据驱动的决策。 作者:Lori Wagner 原文标题 How to Convince Managers to Consider Data-Driven Decisions
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    2021年01月20日
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    4个步骤培养数据驱动的人力资源和人才团队 根据Gartner最近的研究 "加速HR 3.0之旅",70%的人力资源高管表示,人力资源的重塑已经成熟。人力资源正在演变为一个更加数据化、数字化的职能部门,它不是由直觉驱动,而是由人工智能和内部/外部数据的证据和可操作的见解驱动。具有前瞻性思维的人力资源专业人员了解随之而来的提升技能的需求。 人力资源领域的自动化和人工智能等趋势可能会让你认为,未来的人力资源需要从业者变得技术至上。但事实并非如此。myHRfuture在2019年对未来人力资源技能的研究表明,人力资源专业人员中最需要的技能不仅仅是技术技能,如人力资本分析和战略劳动力规划。管理与关键利益相关者的关系、影响变革和建立信誉的技能对于数据驱动的HR来说也至关重要。今年,Insight222发布了关于人力资本分析职能部门内角色发展情况的研究。增长最快的角色是数据科学家和业务顾问--再次表明,即使在人力资源分析职能本身,也不全是技术角色。 我们回顾了2020年探讨人力资源专员技能的热门文章,可以看出相同的模式正在出现,HR所关注的不仅仅是技术技能,还有咨询和影响技能。我们将需求量最大的培训归纳为四个方向,当人才主管们计划在未来两年内加倍努力提升人力资源团队的新能力时,这份列表可以成为HR提升技能的趋势指南。   1. 打好人力资本分析的坚实基础 作为人力资源从业者个人,能够准确解读人员数据,并根据这些洞察力提出建议或采取行动,变得越来越重要。在应对组织要解决的挑战时,例如高流失率,统计学可以帮助人力资源专业人士从人的角度理解和验证发生了什么。统计分析可以构成循证建议的基础(而不仅仅是依靠直觉),可以向业务利益相关者提出建议。这种方法有助于将人力资源部门定位为企业的数据驱动型战略伙伴。 任何人力资源专业人员的第一道关口就是培养基本的统计和数据分析技能。从组织的角度来看,人力资本分析功能需要建立一个强大的基础,包括强有力的治理,有效地确定业务挑战的优先级,并提供切实的业务成果。以下"人员分析卓越九大维度 "模型是现阶段人力资本分析团队所需要的。   2. 如何与企业内部进行有效沟通 数据驱动型HR发展的第一步,发生在任何数字运算和分析之前。与其直接提出一个 "热门话题 "或在人力资源职能部门看来可能有趣的东西,不如从一个紧迫的业务挑战开始。解决这些挑战有赖于与业务的高效对接。 了解业务需求需要与业务利益相关者进行良好的沟通,这通常是由HRBP承担的任务。下一步是将这些对话的发现转化为假设,供你的人力资本分析职能部门处理。 如何确保你的人力资本分析项目能增加价值 如何在开始分析之前,先找到企业要解决的问题的核心 如何理解这些问题,并将其转化为明确的假说 如何确保您所做的分析与业务相关,并具有正确的背景 如何准备自己进行分析,或者交给人力资本分析团队来进行分析 人力资源专业人员经常面临的一个共同问题是,如何确定人力资本分析项目或挑战的优先级。一旦你编制了一份紧迫的业务挑战清单,一个很好的方法是按照业务影响和复杂性来确定优先级,如下所示:   3. 用数据讲故事 一旦分析--基于一个紧迫的业务挑战--已经进行,下一步就是与企业沟通见解。必须带领利益相关者从最初的挑战,通过分析到他们应该注意的关键收获,以便采取最合适的行动。如果你不知道如何有效地将你的发现和洞察力可视化,你将失去利益相关者的兴趣。 CEO Cole Nussbaumer Knaflic说:"如果你不能用数据讲故事,你就无法得到你所需要的行动。我认为有一种倾向,特别是对于技术含量高的人或技术背景出身的人来说,他们希望把所有的数据都摆在那里。因为我们假设我们的听众对背景非常了解,他们可以弄清楚什么是重要的。 任何时候,我们在处理数据的时候,我们在做项目的时候,我们做了一个图,我们很清楚这个图是什么意思,因为我们是做图的人,但这意味着我们脑子里其实有很多默契的知识,我们要把它放出来让别人能够用。 所以,我们可以做一些事情,比如少用颜色来引导受众的注意力到我们希望他们看的地方,在我们的数据周围加上文字,不仅要让受众清楚我们看的是什么,还要让他们从中得到什么。"   4. 确保你的人员分析项目正在创造价值 报告《规模价值交付:人员分析的新运营模式》中,明确了人力资本分析现在所带来的商业价值。我们调查了60位人员分析领导者,并提出了这样一个问题:"人力资本分析增值的三大领域是什么?"这项工作的洞察力不再仅仅是为了人力资源而执行人力资本分析,而是针对业务挑战,如危机管理、多样性和包容性以及战略性劳动力规划,带来了切实的成果。 人力资源专业人员热衷于提高技能,以确保他们所做的工作能够带来商业价值,这并不奇怪。随着人力资源职能的不断发展,技术和非技术性技能对于人力资源专员来说都是至关重要的。报告《未来的21个人力资源工作技能》将未来十年内的21个人力资源专员相关工作岗位按低技术性到高技术性进行了整理,展示了为什么数字化技能对HR从业者至关重要。   作者:Caroline Styr (卡罗琳 · 斯蒂尔) 原文标题:4 Steps to Develop Data-Driven HR and People Teams 以上由可爱的AI翻译完成,仅供参考。
    数据驱动
    2020年12月28日
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    如何通过数据驱动的继任规划避免人才缺口? 根据TD的数据,只有35%的组织有正式的继任规划流程。这可能是一个危险的命题,特别是当担任关键角色的个人意外地被从你的组织中挑选出来的时候。在危机时期,这些担忧可能会加剧。与大多数事情一样,管理这些风险的最佳方式是做好准备并制定计划。 人才管理工具缓解人才缺口的三个方式 有三种常见的人才管理流程,如果管理得当,可以大大降低组织内关键或重要岗位人员流失的潜在风险。 继任计划:确定对企业运营至关重要的关键职位和员工,并确定能够胜任这些职位的继任者。 人才审核:对组织内的员工进行结构化评估,以评估他们是否具有适应未来职位的潜力。 职业发展:员工驱动的职业管理。通常组织会提供一些工具,让员工探索机会并制定计划,设定目标并采取行动,主动为自己的职业生涯导航。 下面,我概述了可以使用人员分析PA来支持这些流程的不同方式。 利用数据进行继任规划 有一个继任计划是很好的,但你对计划的质量和力度了解多少?分析可以帮助你评估。 您的管道的强度 在这里你需要回答的是。你是否对每个关键职位都有足够的保障?你名单上的继任候选人中是否存在退休风险? 下面的分析可以评估你的候选人库的实力。根据这个虚构组织的分析,很容易看到各职位的板凳规模,以及现在和未来几年准备好的候选人数量。 该分析显示了按职位和候选人准备度划分的接班人候选人库规模。使用的是虚构数据。 深入挖掘还可以根据员工临近退休的时间,显示出继任人选库是否长期可行。 这一分析表明,接班人库中的退休员工可能离退休人员有多近。使用的是虚构数据。 你的人才的准备进度 你需要在这里回答什么?你的发展计划是否有效?继任者是否被提拔到继任职位? 这种分析可以帮助你了解你是否正在随着时间的推移缩小准备度的差距。例如,如果去年你有150名候选人在两年内准备好,你会期望今年会有更多候选人在一年内准备好。如果没有,可以更加注重培养这些候选人的技能、能力和经验,以提高他们承担更多责任的准备度。 该可视化显示了继任者库中候选人的准备情况。使用的是虚构数据。 衡量该计划成功与否的另一个重要标准是有多少准备好的现在的继任者进入继任职位。如果员工已经准备好进入责任更大的职位,而没有看到职业发展,这可能会导致不必要的流动风险增加。 本分析按接班人职位对晋升后的时间进行了细分。使用的是虚构数据。 渠道的多样性 你需要在这里回答什么?目前的继任候选人队伍是否能帮助你实现多元化目标? 在下面的例子中,可以对继任者名单进行评估,从性别和少数族裔员工的角度来确定员工的组合。这有助于确保组织有足够的代表性,以实现多元化目标的最佳定位。 通过这个分析,你可以从性别角度看到继任板块中的员工组合。使用的是虚构数据。 此外,下面的分析显示,虽然似乎关注性别多样性,但候选人名单中的种族多样性并不强烈。这提醒你需要更加关注的领域。 这个可视化显示了你的继任管道的种族多样性。使用的是虚构数据。   基于事实的人才审查 大多数人才评审参与者在讨论员工的绩效和潜力方面准备不足。分析学可以帮助你就员工和组织的需求进行更有力的对话。例如,分析技术可以让你。 评估高潜力人才的承诺 你需要在这里回答什么?一个高绩效的员工是否有飞行风险?他/她与同岗位的其他员工相比如何? 在这个例子中,我们将Abbie与所有担任相同职位的其他员工进行比较。在进行人才审查时,这种内部基准可以帮助确定她在薪酬、绩效、任期和离职风险等诸多因素中与同行的位置。 掌握所有这些信息有助于为她的发展以及留任策略制定更明智的计划。 这种比较分析显示了一个员工在多个因素上与同龄人的比较。这对人才评审很有用。使用的虚构数据。 识别整个组织中可能存在哪些技能差距 在这里你需要回答的是:哪些领域缺乏关键技能?哪些员工具备这些技能? 下面的例子表明,组织上缺乏批判性思维技能。我们可以使用分析法来浮现哪些人表现出了这些技能,和/或这是否是组织重点发展的领域。 该分析按公司内部各部门细分技能,帮助浮现可能存在技能差距的地方。使用的是虚构数据。 本分析显示了组织中哪些员工具有复杂的问题解决能力。使用的是虚构数据。 识别隐藏的人才 你需要在这里回答什么?哪些员工是 "不被关注 "的?   利用组织网络分析(ANA)可以帮助您找到组织中最活跃的连接器和影响者。我们的合作伙伴TrustSphere可以帮助提供这种类型的分析,以显示其他人凝聚在哪些员工周围,并可能表明他们是优秀的领导者。 这种类型的分析有助于帮助识别组织内隐藏的领导者和有影响力的人。通过连通性模式识别这些人,有助于减少选拔过程中的偏见,并揭示出那些通过更传统的视角可能被忽视的员工。 TrustSphere的组织网络分析实例。 数据驱动的职业发展路径 根据SHRM的说法,"当员工认为雇主关心他们的成长,并在完成公司使命的同时提供实现个人职业目标的途径时,他们通常会感到更有参与感。" 面临的挑战是,如果不清楚哪些机会是可能的,这可能会让人感到无所适从,限制了管理者和员工就垂直晋升以外的职业轨道进行有意义的对话的能力。 为了增强员工的职业流动性,你需要给你的人事经理提供正确的工具。而且也不仅仅是 "对话启动器",而是硬数据和易于理解的可视化,可以帮助管理者和员工评估他们现在的位置和可能的发展方向,为两人产生一个清晰的终极规划。 下面的分析显示了其他员工从Abbie目前所处的职位出发,所走过的不同职业道路。 这条职业道路显示了其他员工从事的不同工作,曾经占据了阿比的角色。使用的是虚构数据。 我们还可以查看她可以采取的轨道,以转移到一个可能是她理想的职业目标的位置。 深入挖掘职业发展路径分析,可以看出安妮为了实现目标职称可以从事的不同工作。使用了虚构的数据。   让您的组织走上正确的道路 制定计划来培养企业关键岗位的人才是非常重要的。在这种情况下,继任规划和职业发展路径可以帮助你避免因在合适的时间、合适的地点没有合适的人而带来的风险。 利用所有可用的工具和信息来释放员工的力量是非常重要的。通过打下坚实的基础,制定强大而有意义的计划,并建立分析能力,你一定会走在前面。 作者:卡拉-威廉姆斯 来源:visier
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    2020年11月13日
  • 数据驱动
    利用人力资本分析管理转型和变革 我们生活在一个以闪电般的速度变化着的世界里,信息量过大,技术革命不断改革,并且充满不确定性,就像我们每个人都在经历着Covid-19的阶段。所有这些变化都在改变着我们的生活方式,改变着我们如何相互沟通,改变着我们如何创造和分享知识,改变着我们如何做个人的事情,甚至改变着我们如何处理人际关系。 原文标题:Managing Transformation and Changes Using People Analytics 挑战和转型 全球性的Covid-19大流行对企业的管理方式提出了新的挑战。各个组织不仅在日常业务上发生了巨大的范围变化,而且经济秩序也发生了重构。现在,许多组织为了生存,不得不转变业务、组织和工作方式。与分布式团队合作就是这样一个很好的例子,这种业务转型适用于现在的大多数组织。 最大的挑战是,组织也必须以同样的速度在这些变化中运作。因此,他们需要不断调整之前的业务管理方式。由于世界已经变得如此变幻莫测,因此,在任何经济领域的快速变化中,采用这种方式已经成为任何经济领域的唯一出路。因此,现在对于企业来说,必须要以新的弹性、适应性的方式来开展业务,在其生态系统中参与并提供经济价值。 虽然这很有挑战性,但也为组织创造了一个机会,让组织通过渐进式的战略进行自我转型,以实现长期的可持续发展。为了实现转型,组织不能只关注技术赋能和流程,他们需要重新思考组织战略、领导力、文化和人才。组织必须激活、调整、激励和装备领导者,以激发和推动变革。 此外,让员工参与其中并赋予其权力也至关重要,因为变革是由最复杂的系统--人组成的。今天,组织需要基于分析的洞察力来帮助他们管理和跟踪这些复杂的组织变革的进展迹象,改变员工的行为、领导能力和业务成果。 利用人力资本分析,超越一般做法 人力资本分析不仅仅是人力资源组织所需要的。其他业务职能部门也已经认识到,他们需要用人员数据来分析和规划,并对入职、离职、绩效、薪资、留用、参与、继任、学习、领导力等人员职能进行循证决策。 此外,还可以利用这些数据为企业提供最优质的客户服务,带来创新,帮助企业转型。与不这样做的企业相比,那些对员工进行数据驱动决策的企业能够获得更高的绩效、更好的结果,并获得更高的回报。 虽然根据LinkedIn发布的《2020年全球人才趋势》(Global Talent Trends for 2020),人力资本分析(People Analytics)是第2大热门趋势,但我们还没有看到与变革、文化和转型相关的热门实践(还没有)。目前,企业主要是利用人力资本分析实践来衡量员工绩效、战略劳动力规划、识别技能差距、评估招聘渠道、评估人才供/需、识别飞行风险以提高留用率,以及减少招聘/晋升中的偏差等方面的人员分析实践。 根据LinkedIn的数据,许多组织在开发人力资本分析功能方面还只是处于早期阶段。从最初努力以有组织的方式收集数据,到利用洞察力获取竞争优势,需要经历一条陡峭的学习曲线。 人力资本分析是一个不断发展的过程,并且随着组织网络分析(ONA)、文化分析、工作场所分析等领域的扩展而不断发展。通过这些新的应用和领域,组织可以从分析员工的行为、价值观、人际关系、工作场所习惯和社会情绪中获得洞察力。这可以帮助他们在改善员工体验、未来学习等诸多挑战中获得帮助。 两年前,我介绍了文化分析及其用例。我解释了文化是如何对任何组织来说,文化是一个关键的基石。无论你考虑的是人才招聘、人员参与、业务绩效,还是任何转型,文化都是这一切的核心。使用文化数据来识别企业文化的行为特征,识别出高度一致的个人,是任何企业未来成功的关键。 这些数据还可以帮助我们利用对个人与组织当前或目标文化的契合度的洞察力进行招聘、发展和晋升。在很多情况下,我们需要重新审视我们当前的文化,并将其推向一个全新的方向。文化分析,可以看作是人分析的一个分支,它是利用计算和可视化的方法来推导和利用对组织中的共同价值观和信念的洞察力。而变革管理的转型和组织文化变革是使用人分析的关键用例。 在组织变革中使用人力资本分析法 与转型相关的组织变革并不容易,因为它需要有一个适应性的战略,并得到领导者的大力支持,能够培养一种拥抱变革的文化。从员工队伍和工作场所的不断变化,以及组织面临的诸如Covid-19等不可预知的事件所带来的挑战,可以清楚地看到对适应性战略的需求。捕捉正确的数据对于假设、实验、测量和利用探索性数据分析产生洞察力,为这些变化做出更好的决策非常重要。 组织在考虑转型时,需要数据来评估与领导力和文化变革相关的风险、进展、采用和使用情况。对于组织变革,重要的是确定改变的行为、工作方式和员工之间的持续协作。与其应用检查表的方法来进行变革管理,组织最好是专注于倾听员工的声音,并采用这种投入来确定变革的关键驱动力。 要开始收集信息,数据的来源可以根据需求、限制、基础设施和隐私设计的不同而有所不同。有不同形式的数据,当这些数据经过正确的分析后,可以从字面上转化为一些有价值的见解;在这种情况下,实时沟通和协作数据在企业内部是最常见的,无论是你的电子邮件、在线会议工具、客户平台甚至是项目管理平台,都可以成为企业的数据。 总有机会利用调查数据进行变革评估,比如说参与度数据,以及其他持续的倾听技术来强制执行结果,但要看需求。这些从不同来源收集的数据,当与组织和人力资源数据点相结合时,可以提供一些奇妙的洞察力,以便做出更好的行动驱动决策。下面的图1显示了可以构建的完整景观,可以为管理变革和转型提供可操作的洞察力。 在我们使用正确的可视化工具产生有用的见解之前,适当的数据工程、相关性和建模是至关重要的。它们可以为我们提供一种可访问的方式来查看和理解数据中的趋势、离群值和模式。当我们能够将这些数据段整合到现有的业务仓库中,并利用数据挖掘功能来发现有用的模式时,这将是一个很大的优势。此外,还有大量使用组织网络分析(Organizational network analysis (ONA)工具来了解人与人之间的联系及其关系,这为协作和信息流提供了一个数据驱动的视图。 最后,当我们在处理文本时,大多是从这些沟通和协作数据中收集到的文本,总能利用文本分析将非结构化的文本数据转化为有意义的数据进行分析,对意见、反馈、情感分析、实体建模等进行测量,以支持基于事实的决策。过去几年产生的大部分数据都是非结构化数据,主要是文本,但也有图像、视频等;这在很大程度上仍然是大多数组织没有开发的,尤其是在人力资源和人员数据方面。 使用自然语言处理科学的员人力资本分析可以非常有用地推动业务成果。总的来说,人力资本分析可以通过产生定量的行为洞察力,了解人们在工作中做什么、转型将如何影响他们的工作,以及行为的改变如何提高业务绩效,从而真正改变组织变革。 因此,在洞察力方面,这些数据可以产生关于劳动力行为和工作方式的有意义的分析和度量,包括变革行为、协作模式和沟通效率。这些都可以帮助组织在转型过程中监控理想的行为和目标工作方式。任何变革和转型的另一个重要方面是了解领导的角色和行为,同时确定非正式的领导者和变革推动者。 对于任何成功的转型,总是需要完全重新思考组织的设计。这些数据点也可以让我们对决策有效性指标、当前的瓶颈、组织发展范围有一个更好的认知,这对重新设计目标组织、保持组织的精益化有很大的帮助。除此以外,对于理解多样性和文化也可能会有宝贵的见解。虽然文化分析完全是一个独立的话题,但正如我前面提到的那样。 组织活动指标,如参与度、保留率和内部岗位轮换频率等,也可以用来支持转型。然而,最有效的分析是,当利用这些数据产生的洞察力还能提供生产力、效率和绩效的清晰图景,以及风险指标,可以帮助领导者在管理变革时对业务结果做出更好的决策时,才是最有效的分析。根据转型目标的不同,组织可能会利用所有这些数据产生不同的其他洞察力。 BCG认为,人力资本分析可以识别出最有效地提高绩效和放大转型效果的车轮。他们的分析经验表明,通过提高员工的留用率、通过更好的领导力减少减员,以及赋予女性推动业务发展的能力,组织可以将客户满意度提高21%。正确使用人力资本分析,可以发现令人难以置信的可操作性的洞察力,从而找到真正需要解决的业务问题的核心。 利用人力资本分析技术实现数据驱动的变革 我们很多人都知道Spotify的敏捷方法论,它是一种以人为本的自主框架,在强调文化和网络的重要性的同时,也强调了敏捷的扩展性。Spotify还引入了 ‘Tribes’, ‘Chapters’, 和 ‘Guilds’等团队术语,这些团队的目标是促进团队合作、协作和创新的好方法,也让团队成员有了主人翁意识和赋能感。 所以,这个方法论使用了Squads、Tribes、Chapters和Guild,其基础是Squad,它的作用就像一个Scrum team。Squad会自我组织,决定最佳的工作方式,从Scrum sprints到Kanban,再到混合式工作方式。Squad是以单产品和单项目为中心。 产品负责人为Squad确定优先级并管理积压的产品,而敏捷教练则与他们一起工作,加速转型。Tribe是由一群在共同领域工作的小队组成。Tribe与小分队合署办公,人数限制在100人以内。分会是小分队的一部分,是一个团队成员共同工作的小组。最后是行会,是一群有共同兴趣的人组成的团体。上图2说明了两者的关系。 Time is Ltd.提供了一个非常有见地的案例,他们用他们最喜欢的生产力工具如Slack、G Suite、O365、Zoom等来衡量一个组织的各个团队的数字化协作,这些工具可以节省时间、节省金钱,提高团队的工作效率。在他们的一个客户采用Spotify的敏捷方法论的过程中,他们提供了一些假设,如图3所示,以确定正确的KPI来成功衡量敏捷转型。因为能够持续监控所实施的结构是否也反映在员工的协作行为中,这一点至关重要。 图3 - 衡量敏捷转型的关键假设 这些关键假设被选为测试对象之一,并在监测本组织敏捷转型期间的进展情况时用作指标。这些数据是通过Office-365日历数据的汇总来获得的,这些数据记录了组织内相当一部分的协作活动。通过捕捉电子邮件、聊天记录、Jira、Slack或Google Doc等沟通数据,总能获得更精确的结果。另一个数据源则是为团队获取组织的数据。 通过使用频率分析和社会化映射(OSA工具)对协作模式的分析,团队获得了下面的洞察力,用于上述各自的假设。 1、原始员工网络和新的敏捷设计的网络之间的互动频率的变化。 2、聪明的人在各自的班组和部落内部的关注时间比例随时间的推移而变化。 3、员工在会议中的行为,包括会议的参会人数、重复性会议、会议邀请、一对一会议、会议时长等。 图4是对比敏捷转型进度的不同图表。更多关于此案例研究的详细信息,请通过数据驱动的变革管理下载完整版。使用被动数据衡量敏捷转型。 这些分析对于衡量转型和了解组织设计或重新设计的必要性至关重要。最终,这些洞察力有助于组织利用已有的数据,并确定新的KPI指标,从而更有效地管理正在进行的敏捷转型。这也适用于管理我们身边正在发生的其他转型和变革。此外,组织还可以探索与员工福利、烧伤率、参与度、生产率等相关的指标。 总结: 我们已经看到,人力资本分析是如何将数据与有效的决策联系在一起的,以及如何从人类行为中获得洞察力,帮助员工和组织更好地履行职责。人力资本分析不再是人力资源部门的必备工具箱。它是企业需要建立的一种实践,这样他们就可以利用所获得的洞察力来获得竞争优势。 诚然,企业正经历着不断的变化,面临着来自不确定性、市场不稳定、数字化、新的工作方式和全球化的挑战。人力资本分析能够带来相关的数据,使变革管理能够回答许多问题,而这些问题对于企业正在经历的不断变化是至关重要的。 以上由AI翻译完成,仅供参考
    数据驱动
    2020年05月25日
  • 数据驱动
    在下一个十年塑造人力资源的未来 你的组织如何在人力资源方面保持竞争优势?这需要充分利用数据驱动的洞察力、理解和扩大员工技能,并建立一个包容性的领导者团队。   随着十年的结束和一个新的十年的开始,我一直在思考工作世界中发生的所有变化,以及未来使我们的组织快乐、健康和成功所需要的条件。 任何运作良好的组织都有一个领导团队,他们像交响乐团一样齐心协力:流畅而优雅地在整个组织中相互协作。这也适用于跨职能部门,因为当团队在孤岛中运作时,所有的和谐都将丧失,业务也将无法前进。世界发展太快,工作变得过于复杂,竞争也过于激烈。 如果我继续进行音乐类比,在人力资源部门内部,我们必须优先考虑我们的表演者,而不是我们的乐谱。在Workday,当我们视政策和流程为必要时,我们更关注如何塑造工作的未来和工作的人性化方面。换句话说,我的团队将基础设施视为达到目的的手段,而不是人力资源的产出。(了解更多:https://hrtechchina.com/) 随着人力资源部帮助更广泛的企业迎接这一新的未来,我已经指出了三个我认为对我和所有人力资源部领导在未来几年保持竞争优势至关重要的领域:充分利用数据驱动的洞察力,理解和扩展我们的员工技能集,在包容的环境中培养多样化的人才。   数据驱动的见解 如今,人力资源团队可以访问比以往更多的实时数据和信息,这些数据和信息可以提供新的见解,帮助我们做出更快的决策,并使我们能够加快业务许多方面的积极变化。 我们中的许多人都记得诸如“微笑表”之类的手动工具,这些反馈是人们在上课或参加培训后填写的。现在,您可以启动有关任何主题的电子调查,并深入了解生产力、员工情感和损耗。你可以得到更多的关注,因此获得更多的洞察在哪里投资和在哪里缩小规模。 那么,这如何与工作的人为因素联系起来?我们正在收集的数据驱动的见解是有力的,但是人类的判断仍然至关重要。换句话说,我们仍然需要剥离层次,找出如何对我们的发现采取行动,并以适合我们业务的方式解决它们。也许它是利用市场机会,填补空白或重新考虑组织的结构。在这里,我的团队成员以及与之合作的人员(例如人事经理)将一起工作,以借助数据带来真正的改变。 我们正在收集的数据驱动的见解是有力的,但是人类的判断仍然至关重要。 专注于技能 随着机器学习、自动化以及人们工作方式和时间的日新月异的来临,我们一直在思考现在和将来在Workday需要的不同技能。对我们来说,从组织中已经拥有的技能中受益至关重要,同时也要了解不断变化的业务需求和员工的利益如何相交,以便我们可以明智地进行技能提升方面的投资。 鉴于我们运营的几乎每个地方的人才市场都很紧张,这也影响了我们继续倾注多少精力来创造出色的员工体验。因为当人才因体验不足而离职时,这不仅浪费了更换人的时间和资源,而且还浪费了机会。您不仅会失去一个人的所作所为,而且还会失去在适当的机会和学习经验下他们可以做的事情。(了解更多:https://hrtechchina.com/)   包容性的领导渠道和途径 在公司的各个级别拥有多元化、包容性的工作场所是正确的做法,但研究表明,这也可以改善业务成果。我们会定期衡量和检查我们的领导能力,以确保我们不断关注人们如何发展为领导角色。我们知道我们还没有所有答案,但是我们会努力确保提出正确的问题:领导力的道路是什么样的?我们领导层的多样性是什么?我们在整个公司中都有良好的代表吗?例如,如果从我们的数据中得出的见解表明,在Workday某个特定的员工人口统计小组中出现的领导者比例相应地减少,那么我们可能需要解决一个问题。在这种情况下,我们可以考虑解决方案:例如创建赞助计划或有针对性的指导。 我们会定期衡量和检查我们的领导能力,以确保我们不断关注员工如何发展为领导角色。 为了保持对话的前沿性和中心性,拥有一位领导者是非常重要的,而领导者的主要重点是提高组织中的多样性和包容性。根据最近的数据,在标准普尔500指数公司中,有47%的公司雇用首席多样性官(CDO)或具有相似职称和职能的领导者。尽管这个数字正在上升,但我们集体还有一段路要走。我很荣幸与Workday的CDO Carin Taylor紧密合作,后者正在帮助我们在今年的某些计划中投入更多的力量,以确保我们为所有人创造一个卓越的工作场所,例如,在各个层面,跨地域、跨性别、跨种族。   未来十年 当我回顾2010年代的时候,我很感激从中获得的教训和挑战,它们帮助我们成为更好的自己。我也很感激能成为这个组织的一员,这个组织优先为世界做出积极的改变,不仅为所有人提供一个繁荣的工作场所,而且为所有人提供一个繁荣的社区。 当我期待2020年代时,我计划继续以意识和责任感为重点,努力完善我们的交响曲并采用各种不同的演奏方式。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Ashley Goldsmith 来源:workday
    数据驱动
    2020年03月12日
  • 数据驱动
    人力资源数字化转型的“方式”和“原因” Adeptia主管Sunil Hans写道,人力资源数字化转型涉及通过自动化和数据驱动的方法来改变人力资源运营流程的过程。 在过去,人力资源被视为具有提供员工服务的支持功能。但是,随着技术的介入和快速的数字革命,人力资源已经发生了转变。  人力资源的转变为专业人士提供了机会,以证明他们是整个业务生态系统中主要的战略差异化因素。让我们探索数字化转型并确定“如何数字化转型”和“为什么数字化转型”。   人力资源数字化转型 人力资源数字化转型可以概括为用自动化的、数据驱动的机制代替人工的,可操作的人力资源流程的过程。  德勤的报告说,人力资源团队必须通过改变人力资源运营以及员工队伍和工作方式来迎接数字革命。该报告表明,人力资源转型不仅包括人力资源,还包括整个组织。换句话说,对于人力资源转型,公司必须经历一系列的变态,并且这种变化需要在组织和结构层面上进行。 (了解更多: https://hrtechchina.com/)   为什么要进行人力资源数字化转型 人力资源转型的主要目的是使专业人员能够发展和扩展人员以及企业组织方面的视野。它提供了建立战略计划,通过职业发展培养人才,改善员工敬业度并最终简化业务增长的机会。  对于试图对其人力资源团队进行数字化转型的公司而言,交付功能是第一位的。它必须简化基本原理并加强人力资源管理职责,并最终提高了组织的整体效率。更不用说,间接成本得以降低。简而言之,人力资源转型通过提供更好的领导力和培养创新文化,可以推动组织发展。    如何进行人力资源数字化转型 在了解了HR数字转型是什么之后,有必要知道它是如何完成的。人力资源数字化转型涉及5个基本步骤。他们是: 步骤1:增强整个业务生态系统中的HR能力: 在这一步骤中,组织沉迷于通过自助式HR工具的支持来增强其员工的能力。他们需要这样做以简化流程并释放人力资源以实现数字化转型目标。  步骤2:磨练人力资源决策技能: 在增强人力资源能力之后,公司需要使用分析来提高其决策技能。这有助于企业确定人力资源管理中的问题,从而提高生产力和敬业度。此外,公司必须使用诸如集成之类的技术创新来简化数据驱动的见解生成过程。  步骤3:与灵活的员工队伍进行协作: 在此步骤中,组织需要参与员工队伍规划,还需要创建员工队伍预测结果。结果,提高了公司的透明度。因此,公司可以识别继任计划和特定技能保留所带来的风险。组织需要让其员工了解包括工具、功能和其他重要方面在内的变更。  步骤4:促进员工敬业度和协作学习: 简化员工敬业度流程对于公司增强人力资源系统至关重要。他们需要对员工敬业度和协作学习进行投资,以支持长期人力资源战略的计划执行。(了解更多: https://hrtechchina.com/) 入门方式  尽管了解人力资源转型的步骤被证明是有帮助的,但实际的实施方式可能会有所不同。一个良好的开端需要一些主要手段。  定义目标: 制定计划而不确定最终想要什么不仅冒险,而且代价昂贵。在进行人力资源数字化转型之前,公司必须定义一个明确的目标。为了定义新的目标,需要考虑网络组织框架、数字领导模型和组织网络分析等因素。  统一: 然后,应将每个员工召集在一起。必须做到这一点,以影响组织的各个方面,并取得成功,使所有人保持同步是必不可少的。  正确的技术: 公司需要用现代的B2B集成技术替换旧系统,以推动人力资源转型计划。通过更好的连接性和透明度,公司可以轻松满足员工的期望。  绩效评估: 绩效评估对于公司衡量其增长率并找出差异是必要的。一旦了解了陷阱,便可以找到解决问题的方法。    以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Sunil Hans 来源:hrtechnologist
    数据驱动
    2020年02月27日
  • 数据驱动
    招聘不衡量新员工失败率的6个原因 大公司有成千上万的业务流程,但我怀疑您是否听说过一个流程有50%的失败率。因此,当你的公司高管得知招聘流程(对业务影响最大的人力资源流程)经常有50%的失败率时,他们会大吃一惊。这种惊人的失败率发生在每一个工作级别,从小时工到经理,甚至是执行层。 您不必是首席财务官即可计算每一次招聘失败所带来的巨大成本、负面业务影响和生产力损失。因此,假设你是一名公司高管,然后考虑一下当你看到下表时,你的反应会是什么。 上面介绍的六个工作级别的报告失败率是由五个不同的独立组织报告的。这这种一致性表明,高失败率并非统计异常。   招聘中到底发生了什么? 如果你了解常用的业务流程成功衡量标准六西格玛,你就会知道,用外行的话说,这意味着每百万次尝试中会出现三个以上的错误。这五个工作级别领域的失败率从低的40%到高的82%(或者平均每百万个雇员有50万个错误)。显然,即使报告的失败率大幅下降,大多数企业招聘流程产生的结果也有严重问题。如果生产、客户服务、市场营销或产品设计的业务流程与这些失败率有任何接近的地方,就会出现人头攒动,削减预算。然而,招聘负责人却无视这些坏员工对公司造成的损害。   这些新员工录用失败率过高的原因 招聘中没有衡量失败率的原因有很多。然而,六个最具影响力的原因包括: 无法衡量不好的招聘成本 -所有级别的管理人员仅在看到变化会导致收入损失时才要求进行更改。如果他们意识到招聘失败的成本很容易达到该职位薪水的三倍,那么他们将要求立即采取行动。而且,如果新员工与客户互动,则成本会更高。 流程设计不科学 -几乎所有公司的招聘流程都是根据过去的体验或直觉设计的。不幸的是,很少有基于相关数据从头开始设计招聘流程的信息,该数据揭示了哪些流程元素可以准确预测工作的未来成功。如果不使用流程再造原则,招募结果将不可能得到改善。 基于直觉而不是数据的决策 —在我的研究中,我发现在大多数公司招聘过程中做出的决策中,有超过75%的决策是由人们根据自己的直觉而不是数据做出的。不幸的是,即使向招聘高管提供了数据,他们也很少立即采取行动。 招聘流程更新不及时 -大多数公司的招聘流程实际上从未根据业务流程工程原则定期进行重新设计。相反,仅在出现重大问题或出现新的供应商产品时,才单独添加、删除或修改流程的元素。 无法衡量招聘失败率和招聘质量 -尽管这是标准的业务流程步骤,但我估计不到10%的公司招聘职能会系统地衡量和报告其流程失败率。而且,如果您不衡量招聘失败,就无法使用“根本原因分析”来找出并修复失败的原因。而且,由于大多数招聘职能甚至都无法衡量聘用质量(新员工的在职表现),因此他们也无法知道新员工何时获得成功。 HR不具有一个数据驱动的功能——因为HR中很少有东西是数据驱动的。人力资源部的招聘和所有其他流程都没有转向数据驱动的方法,这并不奇怪。如果没有其他人力资源部门的压力,招聘人员就没有理由主动成为数据驱动型员工。   招聘中的其他高影响力失败 即使您选择忽略新员工的失败,招聘在其他许多领域也会失败。这些失败的一小部分样本包括: 申请流程退出 -“典型的《财富》 500强公司因这些繁琐的流程而失去了十分之九的合格申请人”。 面试无法预测 -我们查看了成千上万的面试结果……以及该人最终在工作中的表现。“ 我们发现零关系。这是一个完全随机的混乱局面 ”。 经理们对聘用决定感到遗憾  –“ 66%的招聘经理为基于面试的聘任决定感到遗憾”。 合格的申请人  -接受调查的大多数管理人员“相信他们面试的所有候选人中只有不到一半是合格的”。 简历排序  -在候选人发出的所有“完美简历”中,实际上只有12%的“理想候选人”被安排进行面试。 晋升的高管 —  “新晋升的经理和高管中有40%在开始新工作后的18个月内失败” 。   定义新员工失败 由于每种情况都不尽相同,企业招聘领导者需要与高管一起确定最适合其组织的“招聘失败”的定义。其他因素(在雇用失败的18个月内发生的负面事件)包括在其对雇用失败的定义中,其中包括: 终止-必须终止或强制离职的新员工。 离职率-表现高于平均水平的新员工的早期自愿离职率。 工作绩效-表现低于平均水平的新员工,或必须加入绩效管理计划的新员工。 培训-必须为新员工提供重大的意外培训。 加快速度—达到最低生产率标准(比平均水平高50%)的时间。 薪资成本-当工资高于中点的新员工表现不佳时,会浪费薪资。 调动-新员工必须重新部署,因为他们不适合他们最初的团队。 法律问题-员工聘用过程中的投诉或法律问题。 经理满意度-不满意的招聘经理比例很高。 多样性- 新员工在影响客户的职位上的多样性低得令人无法接受。   最后的想法 很少有公司衡量新员工的失败率,很多公司也无法解释为什么无法衡量新员工的在职表现(即员工的素质)。如果您的目标是增加招聘对业务的影响,那么衡量表现高于平均水平的新员工的百分比可能是一个更重要的指标。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:John Sullivan 来源:https://www.visier.com/clarity/measure-new-hire-failure-rates/?utm_source=PANTHEON_STRIPPED
    数据驱动
    2019年11月25日
  • 数据驱动
    人才发现平台Outmatch宣布将人工智能与人类专家融合 人才发现平台OutMatch宣布了其旗舰平台的下一阶段。该平台提供数据驱动的洞见,帮助企业挑选最优秀的人才、培养领导者,并发现隐藏的人才。 这一阶段是Wepow视频采访与OutMatch评估平台的整合。第一阶段已于2019年10月1日至4日在拉斯维加斯举行的人力资源技术大会上展示。 OutMatch首席执行官格雷格•莫兰表示:“在OutMatch,我们帮助公司、团队和个人发现他们拥有的才能,以及他们成功所需的才能。”即将发布的OutMatch平台将人才发现作为一种独特的人类体验予以表彰,并为重大决策注入适量的技术,以推动数据驱动的洞见。 集成提供: 候选人的评估结果生成的智能面试问题,在评估和面试之间建立联系,通过展示公司的品牌和过程中的人员来建立文化驱动的联系 高潜力的快速通道,可加快选拔速度,同时让顶尖的候选人通过一个用于评估,视频采访,分析等功能的软件来保持无摩擦的招聘人员体验 通过招聘渠道上的分析(包括候选人,下岗时间和完成时间)来扫除您的盲点 OutMatch首席技术官 Chris Gardner表示:“该产品结合了Wepow和OutMatch的优点,创建了以人类专业知识和专有技术为后盾的优雅软件解决方案。” 即使OutMatch扩展了AI功能,该公司仍致力于AI的“玻璃盒”方法,该方法为算法的构建以及预测的方式提供了清晰的透明度。OutMatch还拥有I / O和技术专家团队,以监控AI并确保所有算法的准确性和公平性。 OutMatch能够让公司做出关于员工的最佳决策,从招聘和发展到领导力和文化。我们的预测人才和文化分析为雇主提供了竞争优势,通过深入了解他们的候选人,他们的CultureDNA™,以及驱动成功的行为。其结果是出色的员工表现,将普通员工转变为高增长、高性能的公司。   以上由AI翻译,仅供参考! 作者:Mayuri Chaudhary 来源:https://www.hrtechnologist.com/news/recruitment-onboarding/outmatch-announces-next-phase-of-talent-discovery-platform-blending-ai-and-human-expertis/
    数据驱动
    2019年10月14日
  • 12
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