據分析驅動的人力資源管理
——中國傳媒大學皇甫剛教授
本文為中國傳媒大學經管學院教授、博士生導師皇甫剛教授在深圳市人力資源管理協(xié)會第三屆人力資源創(chuàng)新與變革論壇中主題演講《數據分析驅動的人力資源管理-HR Analytics》中分享內容。
內容摘要
HR Analytics：數據分析驅動的人力資源管理
HR Analytics的出現是人力資源管理實踐領域的一個飛躍！
HR Analytics最主要的應用領域是：員工離職預測的預警，高級員工的心理和行為特征 。
谷歌、百思買Best Buy、寶潔P&G和賽斯科Sysco等利用HR Analytics來改進吸引和留住人才的方法 。準確了解如何確保最高的生產率、員工投入度和留住頂尖人才，復制它們的成功。
人力資源管理的職能：主要通過招聘、培訓、績效管理、薪酬與人工成本管控和員工發(fā)展等工作，滿足組織對人力資源配置的需求；另一方面，是及時發(fā)現員工問題，采取對策，改進激勵措施，調動員工積極性、提高工作績效、工作滿意度和降低員工離職率。后者的工作是準確診斷和預測員工心理和真實想法，全面掌握員工的個性化的特點�？墒荋R做到了嗎？
如果人力資源管理能夠用數據來證明自己的貢獻將是質的飛躍，可是長期以來人力資源一直沒有突破這個質的飛躍。
HRM內心的期盼：HR工作能否象財務會計一樣，用數字說話，但是，一直以來，人們認為對員工心理進行診斷與預測，是不能用數字來說話的。 如果人力資源管理能夠用數據來證明自己的貢獻將是質的飛躍，可是長期以來人力資源工作者一直沒有突破這個。 德魯克：人力資源管理既不做跟人有關，又不做跟管理有關的事，人力資源部門似乎是一個沒有用的部門，因為它不能用數據證明自己的貢獻。 很多人力資源管理者經常會引用德魯克的話，一是對人力資源這個職業(yè)弱點的表達，二是對告訴自己——HR應該用數據說話，不僅用數據來證明自己有用，還要用數據找到績效的推動力。 一直以來，人們認為HR不用經過什么專業(yè)訓練，有基本的文化知識就可以從事這個職業(yè)，因為大家認為人力資源管理工作大部分是定性的、事務性的，這也表達了對人力資源工作者的看法，當然，這僅僅是對傳統(tǒng)人力資源工作者的認知。 當代管理學專家在人力資源管理、組織行為學和相關學科包括心理學、心理測量進行了大量的研究，提出了很多的理論，闡釋各種影響和決定員工績效、工作態(tài)度、離職和組織績效等因素，這是管理實踐的指導原則和思想。 但是，如何在不干擾員工正常工作的前提下準確收集這些心理變量數據，診斷問題，做出預測，上述的理論大多無能無力。理論很精彩但無法操作。很難收集到客觀的數據來進行診斷分析作出預測，人類在機器大工業(yè)以來，一直都在努力著。
用傳統(tǒng)思路來了解員工心理，就象存在一個心理黑箱：由一道一道防火墻——象長城一樣將員工的內心與HR隔離開來，HR很難了解到員工的內心，這是一直困擾人力資源管理工作的問題。
人力資源管理使用數據分析進行診斷、預測的歷史：
泰勒《科學管理原理》：從了解初期員工的操作動作，如何更規(guī)范、更省力來提高效率，研究科學化、規(guī)范化的行為規(guī)范；
菲茨-恩茲《怎么去衡量人力資源管理》：提出評估人力資源系統(tǒng)的30個測量指標，平衡計分卡和人力資源計分卡的發(fā)明，試圖用一些數據來分析、量化我們的人力資源管理。
另一方面，現代IT技術迅猛發(fā)展，eHR的誕生，各種人力資源信息系統(tǒng)處理軟件層出不窮，功能越來越強（如SAP（世界上最大的軟件公司）、Oracle的產品），大大提高了人力資源管理處理各種事務的效率。 使人們擺脫了很多手工勞動，提高了人力資源管理的辦事效率。
最近幾年，互聯(lián)網和移動互聯(lián)網又推動Digitalization HR(DHR)發(fā)展，如數字化工作場所、數字化辦公、網絡化團隊協(xié)作等，促進了工作便利和有效溝通。
但是，從eHR到DHR，時至今日，仍不能解決準確診斷和預測員工心理動態(tài)和員工個性化特點的問題。癥結在哪？對于員工的研究，專家們投入了大量的精力，建立了理論和模型應用到實際工作中，使用定性的方法如問卷測量、定量的方法如人事記錄等收集數據，這些是用傳統(tǒng)的思路和方法進行員工心理診斷與預測，難以保證準確和客觀，如對于工作滿意度的了解，讓員工保證客觀準確、真實的回答是比較難的，工作中試圖通過定量的數據統(tǒng)計是很難洞察員工的心理，諸如：員工績效表現、個人的工作績效、生產的產品數量和質量、出勤情況等，用傳統(tǒng)思路來了解員工心理，就象存在一個心理黑箱：由一道一道防火墻——象長城一樣將員工的內心與HR隔離開來，HR很難了解到員工的內心，這是一直困擾人力資源管理工作的問題。
所以，人力資源管理工作一直保持在傳統(tǒng)的工作狀況中：制定制度，人力資源配置，但是很難做到了解員工內心的想法和需求，了解每一個員工的秉性和個人特質，精準用人，做到真正意義上的人崗匹配，因為，人很復雜，很難真正了解。
IBM人力資源部門和Waston合作開發(fā)員工離職傾向預測系統(tǒng)，能夠預測哪些員工即將離職，能夠讓公司知道哪些員工正在尋找其他的工作機會，IBM開發(fā)的員工離職傾向預測系統(tǒng)準確度高達95%。
2019年4月，在紐約的一個人力資源峰會上，IBM的CEO羅睿蘭（Ginni Rometty）宣布IBM人力資源部門和Waston合作開發(fā)的員工離職傾向預測系統(tǒng)，能夠預測哪些員工即將離職，能夠讓公司知道哪些員工正在尋找其他的工作機會，而且預測準確度高達95%。有時候，員工還沒有說我要離職，公司能提前預知到，甚至員工還沒有強烈到要提出離職，但公司可以報預警，他可能離職。
IBM聲稱這個秘密武器，公司可以及時發(fā)現員工的辭職念頭，馬上可以找員工進行交談，如果是核心人才，他的離職可能給企業(yè)運營帶來很大的影響，HR部門發(fā)現這個念頭后，可以主動找他們面談，商討能留下來的條件如加薪、獎金、補貼、升職等，探討出雙贏的對策。
IBM測算過，由于使用這個系統(tǒng)，不但留住了人才，截止到目前節(jié)省了將近3億美元的人工成本。但IBM拒絕透露更多關于該系統(tǒng)的信息，只是表示是依靠公司內部的大量數據研制成功的。
IBM在預測員工、診斷員工離職傾向方面，確實影響很大，是一個很大的突破。
北美NBA球隊和歐洲著名足球隊俱樂部用HR Analytics評估球員的競技狀態(tài)和身體狀態(tài)。
隨著體育事業(yè)的商業(yè)化、職業(yè)化，高水平的籃球、足球隊的大腕級運動員，對一個球隊來講價值連城，他們身價非常高，那作為一個運動隊的每一場球，包括每一年在再續(xù)約的時候，應該不應該續(xù)約？續(xù)約的價格？都來自評估這個球員的競技狀態(tài)和身體狀態(tài)。
AC米蘭足球隊有自己的生物醫(yī)學研究部門。根據每個球員約6萬個數據點，動態(tài)評估球員的健康及身體合適度和競技狀態(tài)、心理狀態(tài)，每天都在監(jiān)測，狀態(tài)如何？是否可以保證好的狀態(tài)？為每一次簽約決策時，提供依據。這個狀態(tài)怎么樣，在簽約后的前五年，或前二年，是否可以保證原來的狀態(tài)，這直接決定了他的身價和合同費用。
這種技術應用到每一場比賽該上誰，都不是通過教練員感性地判斷每一個員工的狀態(tài)，專門有一個部門來提供這些數據，每一個數據是怎樣的情況。
中國的體育界，也在開始使用這些方法。
那么，從上述思想出發(fā)，人力資源管理實踐領域，能否對我們員工，尤其是核心骨干員工，通過觀察、搜集、整理得來的數據，幫助進行用人決策？
谷歌、百思買Best Buy、寶潔P&G和賽斯科Sysco等利用HR Analytics來改進吸引和留住人才的方法 。準確了解如何確保最高的生產率、員工投入度和留住頂尖人才，復制它們的成功。 HR Analytics觀點：如果你想得到員工更好的績效——他們是你的最大資產，也是最大人工成本，支出。相比直覺、定性的分析，HR更應該進行HR Analytics。員工是企業(yè)最大的資產也是最大的人工成本 ，Google人力資源高管會積極幫助表現最差的5%的員工，他們認為員工績效差，可能放錯了地方，或者管理不善。
Google使用員工績效數據分析來確定最適當的干預措施，以幫助高績效和低績效的員工獲得成功。 Google人力副總監(jiān)Laszlo Bock“我們不使用業(yè)績數據來查看平均值，而是監(jiān)控分布曲線上表現最好和最差的員工。我們積極幫助表現最差的5%的人。我們知道我們雇傭了每個人都是有才華的人，我們真心希望他們成功”。他們績效差，其中許多人可能被放錯了地方，或者管理不善。 Google的Project Oxygen（養(yǎng)氣計劃）項目，使用HR Analytics揭示優(yōu)秀經理的8種特征行為和所有管理者都應該避免的5種行為，提取出來后，將其用于培訓課程，以改善表現不佳者。 Lockheed Martin建立一個員工績效管理的數據分析系統(tǒng)，通過數據分析，識別員工的高績效潛質和需要改進的員工。 AT&T和谷歌的HR Analytics發(fā)現招聘中積極主動能力比較強的，能更好地預測求職者就職后的工作表現。 Sprint使用HR Analytics確定了最能預測哪些員工將在較短時間內離職的因素。Sysco通過跟蹤分析配送員滿意度，降低了20%的員工離職率。 微軟的WPA（Workplace Analytics，工作場所分析解決方案），通過對員工的郵件、會議各種表現等行為的追蹤、分析，揭示個人和組織的行為特征。 WPA方案是由微軟收購的員工大數據分析公司Volometrix開發(fā)的，利用大數據進行銷售人員的績效分析、預測。 星巴克、Limited Brands和百思買用HR Analytics能準確地預測其門店員工，敬業(yè)度每增加0.1%，年營業(yè)收入超過10萬美元。Harrah通過許多現場經理觀察、記錄員工面對客戶的微笑頻率，發(fā)現員工微笑頻率行為與客戶滿意度高度相關。
我們苦苦在探求，為什么始終沒有打破這個黑箱，翻過這個防火墻？ 1、HR Analytics的觀點：不求100%準確，鼓勵探索，決策參考。 以前的數據分析只是簡單分析員工的出勤率，這個不能說明什么問題，我們過去追求100%的準確率，一定要準確，其實很多員工的表現取決于各方面因素的影響，我們對員工的績效或表現，要從各個方面去分析，所以說，不求100%的準確性，如果追求100%準確性，這就意味著永遠不做決定。所以，以前在人力資源管理實踐，很少有實質性的進展。2、HR Analytics的實施，需要具備哪些知識技能及人員構成？ GoogleHR COE的PiLab團隊構成：人力資源管理、數學、統(tǒng)計學、大數據分析、計算科學，社會學、心理學、組織行為學、社會心理學、 經濟學、政治學等專業(yè)博士學位出身，30多人。長年對谷歌積累的員工數據，從各個角度進行分析，開發(fā)出一個系統(tǒng)，能夠預測員工的離職傾向，3、HR Analytics的原理： 日常觀測、記錄員工各種表現的數據變化，如員工打卡，一定程度可以反應出某個員工的特點，有的員工到了下班的點就急急忙忙，有的員工不緊不慢，很從容，總是留有寬裕的時間，可以根據每一個員工在公司的出勤表現，畫出一個常態(tài)的曲線，一旦有一個員工，最近出勤情況曲線發(fā)生變化，這種變化說明背后一定有原因：是否反應了他內心或個人情況發(fā)生了變化，如個人生活、或身體出現了問題，另一方面是不是因為員工感受到了別人對他的看法、認同度，組織認同等方面出與變化，而出現情緒或內心變化等問題，或員工的工作滿意度出現了問題。 也就是說，觀察日常記錄員工各種行為表現的數據變化，尋找分析高績效離職員工行為的數據及其變化規(guī)律。如通過日常的出勤、績效（數量、質量、合格率、出錯率）、病事假、郵件，內網互動數據（聊天、吐槽等）等大數據的積累和分析，這些數據需要是長期的數據積累，短期數據不能反應一個人的特點，就是我們說的需要大數據分析。 HR Analytics最主要兩個領域是：1、員工離職預測與預警，2、高績效員工的心理和行為特征，為企業(yè)招聘和培訓提供幫助。 4、信息技術、IT人工智能在人力資源中的應用：數據量大，必須具體掌握大數據分析技術，計算功能要強大，為什么人力資源出現了云計算，任何人都可以對大數據進行處理，如何解釋，要用各個學科（包括人力資源管理、組織行為學、心理學、社會心理學、社會學、政治學和其他相關學科的理論與原理）的理論知識，分析這些數據，通過數據總結出，離職員工的數據變化規(guī)律，找到行為規(guī)律，通過算法，建立了HRA系統(tǒng)。
上面這張圖的作者是一個在北美很有名的人力資源管理學者，在80年代人力資源管理第一本翻譯進入我國的書，當時國家還處于計劃經濟時代，書中提出了很多的方法和概念， 他認為傳統(tǒng)的方法一直很難翻過一個防火墻，中國長城擋住了什么？現在，由于大數據的存在，數據處理能力的提高，人們可以翻過人力資源管理活動和組織績效的防火墻，可以做因果預測。
實際上國內互聯(lián)網和IT巨頭，都在或多或少地開展與這方面相關的研究和管理實踐探索。 華為、騰訊、阿里巴巴、百度、美團、餓了么這些企業(yè)，都在做這方面的研究，關于人的 心理行為這方面的人工智能是目前最前沿的學科，大量的企業(yè)尤其互聯(lián)網企業(yè)很有錢，一旦把這個問題突破了，了解每一個員工的想法，了解每個員工的特點，對人力資源管理是夢寐以求的。 因為了解了每一個員工的想法，就可以針對性地采取措施，調動每個員工的積極性，用員工，所以，這是長期困擾人力資源管理的問題。深圳有大量的中小型企業(yè)，還有很多還是傳統(tǒng)領域的企業(yè)。
HR Analytics對傳統(tǒng)企業(yè)和中小企業(yè)人力資源管理有什么啟示？
如何實施HR Analytics？
理念上，接受HR Analytics的思想，把員工行為表現的數據及其分析結果，作為人力資源管理的工具和決策參考。重視數據，分析數據，選人或洞察員工問題的時候，作為參考，不是唯一的依據， 措施上，關注積累和整理歷年來員工表現的歷史數據，包括以前積累的數據，分析尋找規(guī)律；特別對于高績效員工，已有的客觀數據，包括出勤率、績效或其它表現的數據，包括病事假，有沒有規(guī)律，和普通員工有什么差別的規(guī)律？總結出規(guī)律，關注現有員工記錄數據的動態(tài)變化。一旦有類似表現，這是提醒，如有離職傾向的員工，行為發(fā)生了哪些變化，一定程度來作為參考，來觀察現有員工行為的動態(tài)變化，看看是否可以幫助我們進行決策，要注意保護員工隱私，數據搜集合規(guī)合法。
員工離職的主要原因是什么？是報酬，不是報酬的絕對值，而是報酬的相到值。
HR Analytics最主要的應用領域有哪些？員工離職預測的預警，高級員工的心理和行為特征 ，就是勝任力的問題，為招聘培訓提供幫助。 員工離職的主要原因是什么？是報酬，不是報酬的絕對值，而是報酬的相到值，報酬相對值的變化是預測員工離職的很準確的預測指標，員工的報酬與別人比較的時候出現了變化，和過去報酬比較，讓人感到不滿意，這種相對值是預測員工離職的重要的因素。（本文根據皇甫剛教授在“第三屆人力資源創(chuàng)新與變革論壇”上的主題分享整理，轉載請注明出處）
