跟亚马逊学从数字中挖掘人才金矿
大数据、商业智能和人力资源分析，你真的知道它们的意思吗？大数据和商业智能给人力资源领域带来了什么附加值？
作者： 刘宇翔 （ 亚马逊云中华大区人力资源总经理） 来源：领教工坊（ID：ClecChina）
人力资源如何依靠数据，更客观地去做与人和组织相关的决策呢？
在数据化时代背景之下，作为人力资源，我们应如何以事实为依据，而非人云亦云地做重要决策呢？
经营业务大部分是需要数据作为支撑，在人力资源上，我也想提出一个新话题，把人力资源当成业务来管理，而不是当一个职能性的辅助部门。
1
依据数据来决策
在谈到人力资源的数据的时候，大家就会说数据太多了，好像金矿一样。
那么我们平常会处理哪些跟人力资源相关的数据呢？
招聘，Recruitment / Hiring data
薪酬，Compensation data
培训，Training data
出勤，Absenteeism figures
绩效，Productivity / Performance data
人才发展，Leadership development data
能力素质，Competency profiles
员工满意度，Employee satisfaction data
……
以上数据仅仅是开始，除了传统的人力资源数据集合之外，是不是有其他更多的数据。
比如在新时代的背景下，我们可以找到员工社交媒体数据、健康数据。在销售过程中，我们也可以了解到员工拜访客户的数据；员工的情绪数据。特别有意思的是，HR还可以通过内部行政的数据，分析出员工离职的倾向。
举个例子，有些公司，员工在打印的时候是需要刷员工卡的，每一个员工都会有自己的员工卡，那么员工刷卡打印的时候，实际上这就是一个数据。
我们发现某一个员工，在某一个阶段会频繁打印公司的一些规章制度，公司的管理流程。同时，还有人会对以上数据进行数据备份及下载，如果公司能有这样的系统去跟踪这些人力资源内部的行政数据，就可以很好地预测，这个预测实际上是与判断员工的离职风险有关系的。
HR不缺数据，并且数据是HR非常重要的资产。
与此同时，也有很多的不一样的声音。在这样一个新的数据时代之下，在法律和道德上，使用人力资源数据具有挑战性。
比如说员工的社交媒体数据、健康数据、拜访客户数据、情绪数据，特别是健康数据，薪酬数据，这些数据到底是属于员工的，还是属于公司的？我们在使用这些数据的时候，会不会有其他风险？
事实上，这些数据背后都代表着巨大的价值，如果我们HR能够运用这些数据去做出更有价值的判断的话，就能够为业务的发展贡献战略价值；更重要的是，人力资源数据，更多的是被用来改善公司决策、提升公司氛围、提高工作效率、优化流程的，同时让员工更加快乐，员工的绩效也会更高。
合理的，合法的运用这些数据，会为公司增加不可估量的价值。
在很早的时候，人力资源部门就开始依据数据来做决策，特别是与人相关、与组织相关的决策，依据数据来做决策有一个发展历程。
Level 1 – 生成人力资源报告
这也是最简单的方式，人力资源部门生成人力资源报告，这些报告都是与基础运营相关的，当时也是由于公司法务的一些要求，HR需要去做的数据跟踪。
Level 2 – 多个报告进行数据比较
我们将数据分析进行升级，不仅把报告备份，同时还可以对多个报告数据进行比较，发现问题，对将来可能产生的风险有更好的预测。
我们也能够把自己公司的数据，与市场的数据去做对比，与竞争对手去作对比，由此发现公司内部的问题，同时也可以发现新的市场机会。
Level 3 – 数据分层，运用数据而决策
我们会把数据做一些分层的运用，进行决策。
人力资源数据，能够证明我们在流程上、政策上、客户体验和服务上、以及公司业务经营上出现了一些问题，我们根据发现的问题，要去做调整和改善。
很多组织变革也是通过数据的反馈和分析进行调整的。那么怎样去使用这些数据，我们将人力资源、财务、运营部门、还有售后服务部门的数据拿过来之后，统一全盘去做分析和比较，在第三层面做数据分析。
Level 4 - 预测风险，与战略规划相结合
在这一最高层面，我们会利用过去和现在的数据，去规划未来，与将来的战略规划相结合，做一些有关创新和未知领域的经营决策。
人力资源是可以贡献有关战略决策的数据，比如说绩效评估、招聘，通过这些可以更加客观的进行人事管理。
同时在数据的指引下，我们就能够更好地做一些与以人为本（people oriented）相关政策的制订和业务决策。
2
事实为依据VS人云亦云
HR的任务是由数据来驱动的。
不论是业务部门还是HR自己的部门，我们都会有自己的关键绩效指标，与组织或者人相关的目标，还有一些需要必须实现的目标。
例如组织架构的设计，我们在第一线需要多少个汇报层级，在第二线需要汇报多少个层级；像矩阵式的这种汇报，在有些公司内部是有政策规定的。从政策最后看结果，最后去管理我们的目标。
那么除了传统的KPI、矩阵式管理、HR的目标外，HR还能从数据中有哪些新发现？
1. 了解和评估人对业务的影响
每年年初，人力资源部门都会与业务部门一起商定当年的编制计划（Headcount Plan）。
大多数的公司会提出，业绩指标的增长是否会与人数的增长直接挂钩？简单来讲，如果我的销售任务在明年是100%的增长，那么我在第二年是否需要增长100%人数？
如果按照传统的方法做计算，每增加一个销售，他可以给业务带来多少收入（Revenue），以这样的一个公式计算，我们最后得到整体的编制计划。
但人力资源部门还可以用多维的角度利用数据（Data），例如，我们可以对做出巨大贡献（Contribution）的客户（Client）进行排名，而这些客户是对我们的收入(Revenue)和指标(Quota)有着很大影响的。
我们发现，在公司里面，我们只用了20%的销售人员（Sales）支持了公司15%的客户，但是这些客户却贡献给公司80%的收入（Revenue）。
那我们就会提问说，过去剩下的80%编制（Headcount）投入，是否投入到最重要的这些客户（Client）的业务增长上。只有做过这样的分析之后，人力资源才可以同财务说，在第二年的人头增长上，是否还会像过去一样计算，一个人可以带来30%的业务增长。
人力资源使用数据的时候，不能单单只看财务收入（Revenue）的增长，还要通过头部客户（Top client）和销售队伍（Top sales）的绩效，去分析编制（Headcount Plan）的增长。
2. 提高领导层在人事决策方面的能力
第二点就是HR的数据能够帮助领导层提高在人事决策方面的能力。
我也给大家举一个例子。
比如在销售的绩效表现（Performance）上面，我们会对销售流程进行改进。
过去销售去拜访客户，只是销售自己去管理并完成，当我们需要对销售流程的数据进行分析，首先要做的就是收集销售过程数据。
我们会要求所有销售人员，在日历上标注与客户沟通的日期及时间，如与客户电话会议的时间、拜访客户的时间，每次会议时长，拜访客户的周期，每次见客户见到的是同样的人还是不同的人，客户的职级是什么样的；
遇到哪个职级的客户就可以牵涉到我们自己公司内部的高层，当牵涉到我们公司自己内部高层的时候，这个销售订单是不是就可以关单（Close）了，或者这个单子就已经生效转成我们自己的指标（Quota）了。
这样就可以记录从销售到关单到底花了多少时间。
如果能事先收集以上数据，从HR的角度来讲，我们就可以用这些数据告诉员工，他们的效率（Productivity），也就是他的绩效和产出。
同时，我们也可以通过以上数据计算出，我们需要投入在这些客户上的人力成本和时间成本；还可以计算从发现销售机会到最后销售机会转换成收入的转换率（Conversion Rate）；
同时可以用数据说明销售人员的的绩效评估，可以发现销售人员在哪个环节自己解决问题，哪个环节需要领导支持，需要的支持是什么。
这样的数据收集及分析如果做得很专业的话，就可以帮助公司领导提高人事决策方面的能力。
3. 提高人力资源流程和运作的效率和效能
招聘的本质是选对人，或者招聘到一个合理价格的人。
如何利用数据提高招聘的品质和流程？
我们公司目前的招聘流程，从财务审批到开始招聘，最后到人员上岗，有将近13个步骤，平均耗时183天，其中最短的步骤是1-2天，最长的步骤会耗费3-4周的时间。如果把这个招聘流程反应到人员的工资成本，对财务的影响是巨大的。
后来，我们将以上的数据做了分析后，将招聘的流程进行优化与更新，把其中一些环节取消，另外有需要别的部门配合的环节，我们会把这个环节变成配合部门的KPI指标。
如果没有办法完成此招聘环节，我们人力资源就可以和配合部门对招聘的结果、因为招聘流程产生的财务的影响共同负责。
这就是一个提高人力资源的流程和运作效率的例子。
4. 提高公司员工的整体幸福感和工作绩效
HR也可以用数据提高公司员工的整体幸福感和工作绩效。
比如员工福利和医疗保险报销的结合，我们就在这个上面做了一些的改革创新。
我们发现一些员工在医疗报销费用上的支出非常大，还有一些员工，一整年都没有报销医疗费用。没有进行医疗报销的员工，我们就可以判断：第一，员工身体还是不错的，第二，员工工作效率也是高的。
那如何从这样的数据上反馈提高员工的幸福感呢？
我们把一年都不报销医疗险的动作，变成了员工健康奖。也就是员工全年没生病，没请病假，没有去医院看病，我们就会给员工现金奖励2000元。
同时我们也会去做内部沟通，让员工知道，可以拿奖金2000元钱去买健身卡，通过健身，提高身体健康指数，提高工作效率。这样的一个奖励给到员工，就会提高整个公司的幸福感。
费用报销也可以提高工作绩效，现在有很多的App工具也能作为数据来源对公司进行管理。
有家公司，与一个通用APP进行合作，员工打车可以通过APP，输入出发地和目的地，下车时填写公司的统一编号，由公司统一结账，员工就不在需要自己付钱了。
在数字化时代下，这也是HR可以去做的一个服务改进。
第一，减少了很多假发票的产生，公司层面更加合规。
第二，减少了员工贴发票的时间，也减少了财务去核实和检查这些发票的时间。
第三，可以根据App里的数据了解员工的行程及客户拜访时间，例如拜访时间的长短，也可以与员工的绩效相关。
人力资源如果能够利用相关的数据分析和并且应用到公司的管理，公司管理层及员工都会非常欢迎这种创新的改革。
3
把人力资源当成业务来管理
最大化HR的业务价值。
人力资源数据和分析，目的是在整个组织内增加价值和提高绩效，一直如此，而不仅仅是时不时地或在特定项目。
将人力资源作为一项业务进行管理，通过技术更新和流程优化来衡量，而不是通过人力资源人数的增长。
我们现在提到的更多的是如何让团队有更强的伸缩性（Scalability）。伸缩性指，今天完成固定的任务需要用到10个人，当任务工作量增长20%后，通过什么样的技术更新和流程优化，现有的人数还能继续完成增加的20%的新工作任务。
那如何实施人力资源的伸缩性呢？
1. 以客户需求为使命来创新
所有创新的源头都是以客户需要为准的，同时还要考虑业务部门的需求。
从人力资源的角度来讲，要与业务部门并肩作战，这是一个逆向思维法，根据客户的需求做伸缩性的创新，这是新的工作模式。
2. 设置极具挑战的目标
我们需要设置极具挑战的目标，例如今年的招聘是300个，明年的招聘目标增加到500，那么多出来的200个的招聘任务如何在不增加招聘专员的情况下完成？
这时候就要考虑是否在招聘流程上改进，而流程的改进又依靠我们的数据分析，到底在哪个阶段改进。
3. 制定详细的财务和运营计划
我们在业务运营时，会有财务支持，那人力资源作为业务伙伴，是不是也需要财务支持？答案是：Yes。
对于人力资源一把手，所有的人力资源规划，同样需要有专业的财务人员协助制定更详细的财务计划。
如果我们能从财务角度去看人力资源管理，我们才能更加利用好数据，管理得游刃有余。
4. 明确主要财务和业务指标
财务和业务指标实际上也跟人力资源相关。
比如今年要增加多少个人力资源的专员，增加的人对于业务的产出是什么？
把人力资源当成一个业务来管理，我们就要看到投入和产出的结果是什么？所以在做人力资源管理时，也要从财务角度考虑。
例：新招的人比老人的工资都要高，这个问题怎么解决？
从薪资上来讲，数字化的利用对人力资源是更有价值的，可以帮助我们做更好的决策。
上面的问题，如果不用数据分析的话，只是简单地去看一些个案，我们会发现，是啊，晚招的人，比老员工工资高很多。
如果说要解决这个问题，需要做如下几个方面：
1) 统计上一年新员工中超出正常薪资的员工比例（以10%为例）。
2) 分析这10%的员工的岗位，并且做岗位分层。
3) 统计超出正常薪资的岗位情况，分析具体原因。
4)同时对比同地区、外部地区、亚太等国际市场的情况，或者是全球的情况，是否薪资高是一个普遍现象，或者是特殊现象，如果是普遍现象，那么我们就需要做一个整体的调整，包括财务和管理团队。
5) 继续分析外部原因，此岗位的新员工来源的公司，对比业务能力，如果来自的大多是几家相同的公司，就要深入了解下对方工资的薪酬范围，同时判断本公司是否要做调整。
作为人力资源，我们需要利用数据分层去影响决策。
4
智能人力资源
聊了很多的数据分析，那么我们应该如何构建这样的数据处理体系呢？
1) 安排人力资源的财务支持；
2) 计划高端人资技术分析岗；
这个岗位不仅是在员工的这个级别要有，我们也希望能够在领导层的职级放一个高端人力资源技术分析的岗位。
这个岗位上看到的是更加全局的，也能够把公司跨部门的数据整合，这样对于业务的影响会更大。
3) 重置人力资源业务架构；
4) 规划和推动没有HC（Head count）增长的计划；
尽可能使用数据为业务增加价值。
5
数据管理需要企业文化支持
数据分析的统计也需要企业的文化支撑，亚马逊的数据化管理是依靠于亚马逊的企业文化。
1) 顾客至上：领导者从客户入手，再反向推动工作。他们努力工作，赢得并维系客户对他们的信任。
虽然领导者会关注竞争对手，但是他们更关注客户。
2) 主人翁精神：领导者是主人翁。他们会从长远考虑，不会为了短期业绩而牺牲长期价值。
他们不仅仅代表自己的团队，而且代表整个公司行事。他们绝不会说“那不是我的工作”。
3) 创新简化：领导者期望并要求自己的团队进行创新和发明，并始终寻求使工作简化的方法。他们了解外界动态，四处寻找新的创意，并且不局限于“非我发明”的观念。当我们开展新事物时，我们要接受被长期误解的可能。
4) 决策正确：领导者在大多数情况下都能做出正确的决定。他们拥有卓越的业务判断能力和敏锐的直觉，他们寻求多样的视角，并挑战自己的观念。
5) 好奇求知：领导者从不停止学习，并不断寻找机会以提升自己。领导者对各种可能性充满好奇并付于行动加以探索。
6) 选贤育能：领导者不断提升招聘和晋升员工的标准。
他们表彰杰出的人才，并乐于在组织中通过轮岗磨砺他们。领导者培养领导人才，他们严肃地对待自己育才树人的职责。领导者从员工角度出发，创建职业发展机制。
7) 最高标准：领导者有着近乎严苛的高标准 — 这些标准在很多人看来可能高得不可理喻。
领导者不断提高标准，激励自己的团队提供优质产品、服务和流程。领导者会确保任何问题不会蔓延，及时彻底解决问题并确保问题不再出现。
8) 远见卓识：局限性思考只能带来局限性的结果。领导者大胆提出并阐明大局策略，由此激发良好的成果。他们从不同角度考虑问题，并广泛寻找服务客户的方式。
9) 崇尚行动：速度对业务影响至关重要。很多决策和行动都可以改变，因此不需要进行过于广泛的推敲。我们提倡在深思熟虑前提下进行冒险。
10) 勤俭节约：力争以更少的投入实现更大的产出。勤俭节约可以让我们开动脑筋、自给自足并不断创新。增加人力、预算以及固定支出并不会为你赢得额外加分。
11) 赢得信任：领导者专注倾听，坦诚沟通，尊重他人。领导者敢于自我批评，即便这样做会令自己尴尬或难堪。他们并不认为自己或其团队总是对的。领导者会以最佳领导者和团队为标准来要求自己及其团队。
12) 刨根问底：领导者深入各个环节，随时掌控细节，经常进行审核，当数据与传闻不一致时持有怀疑态度。领导者不会遗漏任何工作。
13) 敢于谏言，服从大局：领导者必须要能够不卑不亢地质疑他们无法苟同的决策，哪怕这样做让人心烦意乱，精疲力尽。
领导者要信念坚定，矢志不移。他们不会为了保持一团和气而屈就妥协。一旦做出决定，他们就会全身心地致力于实现目标。
14) 达成业绩：领导者会关注其业务的关键决定条件，确保工作质量并及时完成。尽管遭受挫折，领导者依然勇于面对挑战，从不气馁。
作为人力资源，数据是非常重要的资产，我们不缺数据，我们需要的是做一个数据驱动的HR。
（扫描二维码了解详情）
（点击图片了解详情）
订阅咨询： 国宏老师 010-88232893，微信：13611104780
