• Cole Napper
    如何执行有效的人力资本分析(People Analytics)项目   如何更好的执行有效的人力资本分析项目。 执行有效的项目 作为人力资本分析领域的新领导者,执行有效的人力资本分析项目对于展示您为组织带来的价值至关重要。我不记得我在哪里遇到过它(原谅缺乏归因),但是“你知道的越多,你使用得越少”这句话真的让我印象深刻。在讲授人力资本分析时,我用这句话来引用OLS回归和相关性在人力资本分析中的价值,但我想重新应用它来向科学方法及其与执行有效的人力资本分析项目的关系致敬。关于这个主题有很多文章,这些文章帮助指导了我为运行有效项目而建立的模型,但我担心真正的归因会回到科学本身。科学方法是组织干预的真正OG,在我看来,它还没有被取代。你知道的越多,你使用除科学方法之外的任何东西就越少。 Alec Levenson和Alexis Fink非常有先见之明地谈到了人力资本分析的真正价值如何位于分析和OD之间的连接点,因为分析和组织开发对于有效地对业务产生持续影响是必要的。真空中的人力资本分析没有多大作用。在执行有效的人力资本分析项目之前,您必须知道通过哪些步骤解决问题。伊恩·库克(Ian Cook)最近发表了一篇关于如何确定合适的人力资本分析项目的文章。这是确定解决问题的正确条件的良好入门书。我个人对如何解决问题的看法如下,我称之为“人力资本分析问题解决步骤”。这些步骤是我遇到的多种解决问题方法的混合体,但主要与科学方法有关。 人力资本分析问题解决步骤 确定业务问题/研究问题 回顾以前的发现 选择要检验的变量和假设 收集数据 数据分析和建模 展示结果并采取行动 检查和调整 在文章的后面,我将通过注释详细介绍这些步骤。但是,在这样做之前,这里有第二个资源用于运行有效的人力资本分析项目,新人力资本分析领导者会欣赏:“人力资本分析项目范围模板”,如下所示。有效地确定人力资本分析项目的范围是一种未充分利用的秘密武器,以确保项目成功并对业务产生影响。有效的范围应包括以下内容: 人力资本分析项目范围模板 在研究问题上保持一致 哪些研究问题需要回答? 我们如何知道研究问题是否得到明确回答? 每个研究问题需要测试的具体假设是什么? 数据收集 需要哪些数据和分析来检验每个假设? 时间表 — 签到、里程碑和关键决策 什么时候需要完成项目才能有时间采取足够的行动来解决手头的问题? 我们将如何跟踪项目的进度? 谁是所涉及的主要利益相关者和决策者? 将从结果中采取哪些措施? 利益相关者是否愿意根据研究结果采取行动/改变方向?如果答案是否定的,就不要做这个项目*** 他们愿意采取什么行动?成功是什么样的?如何衡量成功? 结果如何在未来持续下去,需要进行哪些持续的衡量? 为什么这个范围模板如此重要?根据我的经验,大多数人力资本分析项目等到“呈现结果并采取行动”步骤(来自上面的“人力资本分析问题解决步骤”)来考虑将从结果中采取哪些行动。这为时已晚。在就项目达成一致意见之前,适当范围的项目应了解将从结果中采取哪些行动。如果没有预先提交任何操作,请不要执行该工作。就是这么简单。不过,你可能会想,“但是,如果我们不知道分析结果,我们怎么可能知道我们将采取什么行动呢?对这种有效批评的回答是,大多数(如果不是全部的话)研究问题和假设都可以被括入一个决策树中,根据结果采取什么行动。这种决策树的一个例子,简单地说,是“假设1指出变量1将上升(或下降)。如果它上升,我们承诺做ABC来解决这个问题。如果它出现故障,我们承诺执行 XYZ 来解决它。”很简单,对吧? 同样,回答“你怎么知道你正在做的事情是有效的?”这个问题也非常重要。我开玩笑地说,我以回答这个问题为职业。Adam McKinnon在概述使用R衡量人力资源项目影响的技术方面做得很好。但是,引用范围模板,在项目开始之前回答诸如“如何衡量成功”之类的问题非常重要。创建和嵌入测量机制以确保此项目永远不需要再次完成,这是需要考虑的下一级解决方案。这就是我称之为“项目到流程”的转变。学习它,爱它,使用它。 评论 有很多文章指出了如何在理论世界中运行一个成功的项目,在这篇文章中,我对做同样的事情感到内疚。但是,在实际世界中运行人力资本分析项目呢?为了好玩,我想分享一个关于“管理人力资本分析项目的真实步骤”的有点滑稽的评论。我以前从未见过这样的主题,所以我希望你喜欢它。 管理人力资本分析项目的实际步骤 1.确定一个需要解决的真正的业务问题 — 四处打听。人们会告诉你什么是坏的。这是最重要的一步。在这里获得采取行动的承诺。 2.评估最小必要力和 80/20 规则**,以帮助确定要修复的正确问题和正确顺序 — “大多数研究人员都错过了这一步,这浪费了大量的精力。在进行任何数据分析之前,请先执行此步骤。**找到占影响80%的20%的问题。 3.检查内部(政治)或外部(出版/供应商研究)是否有人以前试图回答过这个问题 — 很可能有人以前试图解决这个问题,通过检查,你会知道你通过解决这个问题的真正目的。 4.找到哪些数据可以回答问题 — 如果数据存在,即使数据不完善,也要提供快速的分析和结果。仅针对有足够时间回答的大型复杂问题收集新数据。此外,展望未来,创建数据收集机制,收集数据以本地回答多个未来业务问题,以便在问题出现时,您将准备好快速回答它们。 5.分析数据 — 在分析和可视化数据时,始终牢记您计划如何呈现结果。在分析时制作你的叙述/故事,而不是在分析之后。 6.介绍结果 — 将建议的行动和这些行动的预期结果纳入介绍。可悲的是,几乎没有人在乎你的分析有多“酷”。他们只想知道发生了什么,如果他们对此做些什么,将修复什么 - 以及可能要花多少钱。请记住,利益相关者应该已经承诺根据结果在第1步采取行动。 7.跟进并协助变革管理 — 大多数人跳过这一步。这就是为什么在他们展示结果后什么也没发生,他们“坐在架子上”。找到使解决方案制度化的方法,并尽可能帮助其他人做出改变。 8.衡量你的建议和行动是否真的有效 — 直到你走到这一步,你才能切实证明你工作的投资回报率。大多数人在两步前停止。忍耐。这就是人力资本分析的美妙之处。执行此步骤可以让您展示自己如何支付费用。利润中心>成本中心。   作者:Cole Napper 往期系列文章: 第一期:如果你正在领导人力资本分析(People Analytics),现在该怎么办?创建人力资本分析仪表板  第二期:如果你正在领导人力资本分析(People Analytics),现在该怎么办? 人力资本分析的战略和实施 
    Cole Napper
    2022年06月20日
  • Cole Napper
    如果你正在领导人力资本分析(People Analytics),现在该怎么办?创建人力资本分析仪表板 人力资本分析从业人员所熟悉的话题:人力资本分析仪表盘。 设定场景。 "你刚刚在人力资本分析领域找到了你的第一份重要工作。你一直在努力工作,而组织刚刚抓住机会,让你建立他们新的人力资本分析梦之队。你虽然紧张但又充满能量。你想迅速引起轰动。你会怎么做?" 许多处于这种情况的新的人力资本分析领导者,在对组织进行评估后,会决定采取行动,创建一个人力资本分析仪表板。这是个古老的东西,但也是个好东西。如果你是一个新的领导者,并且专注于速度-价值商数,你可能会从这里开始。但为什么呢? 如果你是一个雄心勃勃的、前卫的领导者,在领导你的第一个人力资本分析功能的情况下,你可能会想:"我从组织和人力资源部门的领导那里得到了坚定的职责和积极的授权,以满足他们对前沿人力资本分析的需求。组织领导期待着一个巨大的突破,而我在ML和AI方面的技能已经磨练了多年。让我们给人们他们想要的东西--通过先进的预测性分析来实现工作的未来!" 我祝愿你在这项工作中取得好成绩!这听起来很了不起!我唯一担心的是一旦你遇到创建一个新职能的组织实际情况,你的成功几率就会降低。它们包括但不限于:糟糕的数据、没有数据、缺乏系统、争夺预算、领导不知道如何处理数据、文化冲击,有时甚至更糟糕的数据。 你可以做一些事情,大大增加你的长期可扩展成功的机会,为你和你的团队建立带宽,并以增加人力资本分析的可信度的方式使数据民主化。你可以开发一个人力资本分析仪表盘。 从我的角度来看,开发这样一个仪表盘需要(宽泛地)三个步骤。数据,背景,和故事。 第一步:数据 你可能在想,我很快就淡化了人力资源部门对AI/ML的需求。我没有。在我的职业生涯中,一些最有价值、最有洞察力、最能激发智慧的工作需要先进的技术。然而,在一个人力资本分析职能部门的新领导人的背景下,直接的挑战是可能的事实,即客户没有,从来没有,也不习惯于拥有他们需要的数据来做决策。因此,一个新的领导者的第一步必须是获取、构思和增强数据的民主化。 诚然,人们分析的 "极客"(即可能有编程、数据科学/工程和/或数据基础设施背景的人)会最喜欢这一步,在不灵活的情况下,会卡在步骤1,这可能是他们的死穴。他们会发现这一步对智力的刺激很大,原因是需要解决大量的问题,比如:整合来自多个来源的数据,清理数据流,建立数据处理程序,创建数据字典和定义,试验不同的技术来存储数据,处理数据,和自动化数据处理。这可能是一项永无止境的工作,有些团队从未离开过这个步骤。 尽管有前面提到的注意事项,让你的数据 "正确 "是基础的一步。一个新的领导者将需要一些基础数据源来创建一个有目的、有意义的人力资本分析仪表板。这似乎是一个平淡无奇的话题,但我已经看到整个人力资本分析会议联盟致力于凝聚标准化的人力资源指标,每个企业和企业领导人都应该通过人力资本分析仪表盘来关心这些指标。事实上,适合你的公司的最有意义的数据来源很可能不是标准的,而是针对你的行业、员工构成、你的客户价值主张和你的组织的。尽管每个公司都是不同的,但这并不意味着创建人力资本分析仪表盘的一些数据来源/系统在各组织之间不一致。这些系统包括但不限于以下系统:核心HCM(招聘、人数、营业额、薪酬等。这可能是你最广泛的数据源),销售系统(Salesforce等),运营系统和吞吐量(ERP系统如SAP,自制的内部系统等),安全,技术和工程数据(Jira,Asana等),甚至更多的实验数据(例如,Zoom会议,日历邀请和Slack互动)。 无论数据来源和系统如何,一个新的领导者将需要某种类型的数据库来汇编和存放这些数据。在中长期内需要哪种类型的数据库的决定,通常会归结为新技术的传统 "建造与购买或借用 "的决定。但不可避免的是,我愿意赌上几个硬币,几乎每一个刚接触人力资本分析的团队都可能开始使用Excel/Access或GSheets,至少在他们进行实验/原型设计的时候,将他们的数据整合到初步的可视化中。如果我的经验是指示性的,再加上我遇到的许多其他领导人,在人力资本分析领域更广泛的现实,许多团队从未离开这个原型阶段。我想这并不是世界末日,但对于一个新的人力资本分析团队来说,这绝对是一个早期的高原期。从我的角度来看,这个高原期可能是一个负面的原因,因为它可能会留下 "钱/价值"。使用Excel等工具推送原始和/或汇总的数据报告,并期望企业/人力资源部门的领导用这些数据做一些有价值的事情,这种循环从根本上来说是有缺陷的。我们将在第2步中进一步讨论这个问题。 如果你的团队有兴趣超越一个简单的Excel报告/仪表盘,持续改进产品的周期应该是这样的:集中数据,数据可视化原型,获得用户反馈,投资于与业务影响相关的数据/可视化,重复。这个过程松散地基于敏捷方法论、最小可行产品(MVP)和软件开发(关于资源,请看这样的地方),但显然这个过程应该根据你的团队的技能组合、你的组织、团队/技术的投资水平等进行调整。 与此相关,这里有一个关于前面提到的 "建设与购买 "路线的简单对比。如果你决定走 "购买 "路线,有许多成熟的供应商,如Visier和One Model,以及新兴的供应商,如eqtble,都可以竞争你的业务。所有的供应商都有优点和缺点。相反,如果你决定走 "构建 "路线,你可能会考虑通过R Shiny这样的开源产品,或通过购买的产品,如Tableau或Looker,来创建你自己的网络应用程序来承载你的人力资本分析仪表板。这条路也有它自己的优点和缺点。 第二步:背景 不是所有的人的分析仪表板都是平等的。你猜谁决定了仪表板的价值?是解决方案的架构师吗?还是数据分析师?仪表盘的客户--通常是业务领导、部门领导、人力资源领导--决定它的价值,并最终决定它的使用。决定仪表盘所产生的价值的,或任何被共享的数据的,是背景。然而,背景不能在分析员所隐喻的小房间里得到,而是要在组织决策的舞台上得到。在我看来,有两种背景,它们都是赋予固有的无价值数据以价值的先决条件。 1.组织背景 2.数据背景 首先,作为一个新的领导者,你必须了解组织的背景。这一步是人力资本分析走出纯粹的数据分析领域的地方--因此,这也是 "极客 "们可能感到最不舒服的领域。对许多员工来说,人员成本占公司运营费用的70%左右(显然,这可能因公司和行业而异),这让人感到惊讶,但对任何财务主管来说,这并不令人惊讶。如果你真正考虑到有时是数十亿美元的企业,这是一个惊人的资金和投资数额,而这些是大多数人力资本分析机构所居住的组织。因此,我想的方式是,人力资源组织的汇款是正确投资和衡量组织70%的运营成本的投资回报率。这就是为什么我发现,当讨论一个组织中运营成本较低的部分--如IT、财务、集中式数据科学、运营等--的财务投资时,这些组织往往不会对在技术、数据和基础设施方面投入大量资金以更好地了解其组织的行动背景感到惊讶。而人力资本分析往往要通过乞讨、借用和偷窃来试图建立、构建和实施基本电子表格之外的任何数据机制,以服务于组织最大的OpEx支出。然而,如果人力资本分析的领导者能够充分理解他们产生的数据如何与组织的优先事项保持一致并产生价值,这种不公正就会迅速消失。 其次,一个新的领导者必须了解数据的背景。我发现令人惊讶的是,有时我认识的非常聪明的人并没有意识到,没有背景的数据表面上是没有意义的,无法解释的。他们往往有一种 "梦境 "的心态,认为 "如果你建立了它[即,"它 "是一个可靠、准确的人力资本分析仪表盘,并具有视觉吸引力、动态、实时的方式],他们就会来["他们 "是企业和人力资源领导人]。这不是真的。这是风格大于内容,这个论点我将在其他时间讨论。当领导者看到这种类型的仪表盘时,双方(领导者和人力资本分析团队)都会感到疑惑。人力资本分析团队期望得到赞扬,并展示了仪表盘,而领导者的反应是 "这看起来不错,但我应该用这个做什么?" 在我看来,只有三种方法可以为数据提供背景,让大家觉得有意义。 - 一个目标 - 一个基准 - 与以前的自己进行比较(即,随时间变化的数据趋势) 没有这些,数据就只是数据。这三个提示给了任何人隐含地查看数据的背景(即,没有科学方法和试图证明因果关系)。它们还允许回答 "我们如何知道我们所做的事情是否有效?"这一问题的许多变种。我个人最喜欢的目标,允许观众以二分法的方式知道 "我们是高于还是低于目标?" 如果你有OKRs、成功指标和/或关键绩效指标,不假思索地规定目标对业务有意义,那就真的有帮助。基准,是我最不喜欢的,因为它很可能鼓励平庸,它可以让观众回答 "我是否与竞争对手/参考点持平 "的问题?一个与以前的自己进行比较的数据点,将你今天的位置与你过去的位置进行比较。这种背景是理想的,可以看到为解决一个问题所花费的努力和资源是否导致焦点变量随时间的推移而增加或减少。 当反思你的组织当前的人力资本分析仪表板时,请随意问自己一个问题:"这些数据是被我的客户推送的还是被我的客户拉动的?" 很可能,如果你的数据缺乏背景,你只是把它推给了不高兴的客户。然而,如果你的数据包括必要的组织和数据背景,你就会被拉去做更多的事情。这是一个很好的问题。 第三步:故事 光有背景还不足以让人事分析仪表盘产生影响。仪表盘中的数据有机会来追踪、告知和阐明组织的过去、现在和未来的故事。这个故事很可能具有任何好故事的叙事弧度。想象一下,如果你是一个组织的领导者,而你的组织内部有人能够用数据向你明确地展示你的组织的历史,你的组织现在在感兴趣的指标上的位置,组织在概率意义上的 "去向",甚至有时 "为什么 "你会看到正在看到的问题。如果做得好,你的组织的故事可以带来增值的 "自我服务的数据即产品",这是许多人力资本分析功能努力实现的。 理想情况下,随着前面提到的改进人力资本分析仪表板的迭代过程的发展,数据和延伸的 "故事 "变得更加复杂、细致和有价值。我有一个假设,在人力资本分析甚至更广泛的科学中,一个最没有被研究的概念是 "时间 "的概念(有时称为时间效应)。时间有什么影响?想象一下,能够在足够长的时间内讲述组织的故事,你可以对一路走到行政级别的初级员工进行队列分析。撇开幸存者的偏见不谈--这种水平的洞察力难道不令人难以置信吗?另一个让我感兴趣的概念是将影响、成功指标和投资回报率嵌入到这个改进人力资本分析仪表板的反复过程中。作为一个新的人力资本分析领导者,如果你能将实现的价值嵌入到仪表盘本身,为什么要去做六个月的项目评估,以确定你的工作价值? 想想你知道的任何一个好的故事。它是一个单向的对话,独白,还是独白?不是。所有好的故事都包括对话。人力资本分析仪表盘也应该如此。信息的流动不是单向的对话,而是一个持续的递归,数据通过叙述和背景流向决策者,而决策者根据组织的变化进行处理、校准和行动;这反过来又会导致对仪表盘所需变化的反馈,比如背景和所讲的故事。“球一直在跳动”,故事也不会结束。   作者:Cole Napper 往期系列文章:如果你正在领导人力资本分析People Analytics,现在该怎么办? 人力资本分析的战略和实施 
    Cole Napper
    2022年03月11日