《与日俱新—基于人力资源数据分析的人力资源数字化转型》

  培训讲师:马超

讲师背景:
马超老师——组织与人力资源管理专家15年企业人力资源管理实战经验西安交通大学(双一流)硕士国家二级心理咨询师曾任:上海罗兰贝格(全球战略咨询市场前十)|咨询项目经理曾任:UT斯达康通讯(上市)|UU大学执行校长、运营管理部总经理曾任:深圳泰 详细>>

马超
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《与日俱新—基于人力资源数据分析的人力资源数字化转型》详细内容

《与日俱新—基于人力资源数据分析的人力资源数字化转型》

与日俱新—基于人力资源数据分析的人力资源数字化转型
课程背景:
随着企业规模发展,业务形态的复杂度提高,企业经营决策越来越依赖多维的数据支撑,数字化转型已经成为现代企业发展的必然趋势,在人力资源领域,数字化转型同样迫切。一些知名企业在进行数字化转型后取得了显著的成效:
◆ 荷兰银行数字化转型后,员工工作效率提高了20%,员工满意度提高了10%;
◆ 通用电气数字化转型后,招聘效率提高了75%,面试时间减少了60%;
◆ 宜家数字化转型后,培训效率提高了50%,员工满意度提高了30%;
◆ 微软数字化转型后,绩效评估时间减少了75%,绩效管理准确性提高了30%。
然而根据调研显示,直至2022年,仅有7%企业将人力资源数字化转型提上日程。究其原因,一方面是企业的所有者没有看到数字化转型带来的价值,错失发展良机;另一方面是企业人力资源管理者对人力资源数字化转型了解较少,准备不充分,使得部分数字化转型项目和企业水土不服,无法有效落地。
本课程通过三个篇章:理念方法篇、实战应用篇和数字系的统篇讲解,旨在帮助企业管理者和人力资源专业人员为企业的数字化转型打好认知基础、淬炼关键技能,从而帮助所在企业科学、合理、有序地进行人力资源数字化转型和变革。
课程收益:
● 学习人力资源数字化转型的基础知识,帮助学员科学认知人力资源数字化转型的价值;
● 学习8种人力资源数字化数据分析的应用场景,帮助学员掌握实战的数据分析能力;
● 学习人力资源数字化分析的6个流程步骤,帮助学员建立从战略、业务、客户角度出发落脚在人力资源数据领域,通过人力资源数据改善解决和人有关的企业实际问题的思路;
● 学习数据分析的常见工具和4种方法,帮助学员掌握人力资源数字化转型的基本技能;
● 学习图表的使用场景和基本应用方法,提升学员基础工具的应用能力;
● 熟悉人力资源数字化解决方案,强化学员对数字化转型项目的主导能力。
课程时间:3天,6小时/天
课程对象:人力资源部门各模块负责人(或BP)、各部门管理者
课程方式:启发式互动教学、案例教学,现场模拟练习
课程大纲
理念方法篇
导入:认知人力资源数字化转型
一、人力资源数字化转型的发展
1. 人力资源信息化、数据化和数字化的关系
2. 数字化转型的四个发展阶段
二、人力资源数字化转型对企业的重要价值
1. 人力资源数据驱动业务决策
2. 人力资源数据提高员工价值
3. 人力资源数据改进工作体验
案例分析:张伟丽被罗斯K.O.的数据分析、李娜教练的数据化决策原则
三、评价企业人力资源数字化管理成熟度
1. 企业人力资源数字化管理成熟度的四个阶段:入门阶段、规范阶段、成熟阶段、文化阶段
2. 人力资源数字化管理成熟度评价“四问”
四、支撑企业人力资源数字化转型的三要素
1. 清晰的人力资源数据量化体系
2. 落地的数据收集和处理工具
3. 熟练的数据分析与解释技巧
五、实施企业人力资源数字化转型的四原则
1. 满足重要与充足分析矩阵原则
工具1:重要与充足分析矩阵
2. 保持敏捷性与低成本原则
3. 业务结果导向原则
4. 容错与持续改善原则
六、人力资源数字化转型实践应用的八个应用场景
场景1:优化人力资源配置——人力资源数字化转型的起点
场景2:提升招聘引才效率——人力资源数字化转型的重点
场景3:挖掘人才发展价值——人力资源数字化转型的难点
场景4:管控组织绩效结果——人力资源数字化转型的原点
场景5:降低离职流动风险——人力资源数字化转型的痛点
场景6:强化流程运作效力——人力资源数字化转型的盲点
场景7:促进激励政策效果——人力资源数字化转型的亮点
场景8:提高人力资本收益——人力资源数字化转型的焦点
第一讲:人力资源数据分析的流程
一、明确数据分析的出发点:
1. 战略目标 2. 业务角度 3. 工作需要
4. 客户需求 5. 自身需要
二、准备基本数据
1. 构建数据指标库
1)梳理业务数据指标——数据分析的出发点
2)构建人力资源指标——数据分析的落脚点
a“一静一动+四定”构建基础数据信息
工具2:员工花名册模板
工具3:员工动态信息表
b“量比率度”构建指标库
2. 优化完善数据指标库
1)效率指标
2)效果指标
3)价值指标
工具4:常见人力资源数基础数据指标库
三、进行数据分析
397256044451. 4种实战人力资源数据分析方法
1)颗粒度分析
案例分析:离职率颗粒度分析
2)基准分析
案例分析:员工满意度分析
3)关联分析
案例分析:从离散到连接——员工离职率和敬业度关联分析
4)量化产出分析
案例分析:胜任能力综合分析
2. 3种数据分析呈现方式
工具5:Excel(2013版本以上非WPS)
表格——表格结构、五种常见函数的应用
静态图表——常见图表的数据呈现作用
277536751463动态图表
练习:常见数据图表与仪表盘演练
四、精准定位问题
1. 数量问题
2. 能力问题
3. 效率问题
4. 管理问题
5. 组织问题
6. 意愿问题
五、制定改变计划
1. 独立改变
2. 协同改变
六、进行复盘改善(4个维度)
1. 指标完整性
2. 逻辑关联性
3. 定位准确性
4. 策略有效性
实战应用篇
第一讲:优化人力资源配置——人力资源数字化转型的起点
一、明确业务变化的三种场景
场景一:业务扩容
场景二:业务拓展
场景三:业务差异化发展
二、根据业务分析人力资源数据
1. 业务变化对人力资源“量”的需求
1)线性分析法
2)工时核定法
4000992127673)比率分析法
案例分析:销售人员定员分析
2. 业务变化对人力资源“质”的需求
1)胜任能力
2)业绩能力
3)在编人员“业绩-能力”综合盘点
案例分析:某企业销售岗位分层需求、某企业生产岗位能力雷达图
工具6:岗位素质能力要素分级表
工具7:员工素质能力评分表
工具8:人才盘点九宫格模板
三、基于人力资源数据分析输出结果
1. 部门编制
2. 部门供需平衡计划
工具9:人力资源配置定编表
工具10:外部招聘计划需求表
工具11:内部人才梯队供给分布图
工具12:关键梯队人才培养需求表
第三讲:提升招聘引才效率——人力资源数字化转型的重点
一、维度一;提升招聘效率
1. 招聘准备度
2. 招聘漏斗
3. 招聘渠道
4. 招聘达成率
工具13:招聘工作准备清单
工具14:招聘达成率分析表
二、维度二;提升招聘效果
第一层:试用期通过率、流失率
第二层:一年留用率、流失率
第三层:年度绩效达标率、不达标率
第四层:面试官评价能力
工具15:数据化胜任员工人才画像
三、维度三;提升招聘价值
1. 招聘周期
2. 招聘直接成本、投入间接成本
3. 雇主品牌指数构建与
工具16:招聘数据分析仪表盘
四、基于人力资源数据分析结果的输出
输出1:招聘工作改善计划
输出2:面试官能力提升计划
案例分析:某企业年度招聘改进工作要点分析
第四讲:挖掘人才发展价值——人力资源数字化转型的难点
一、明确人才发展需求
1. “真”需求的四种类型
2. “伪”需求的三种表现
工具17:招聘需求调研问卷
工具18:招聘需求访谈提纲
二、提升培训效率
1. 培训准备度分析
2. 培训组织过程分析
工具19:培训准备清单
工具20:培训组织数据分析
三、提升培训效果
1. 培训运营过程分析
工具21:培训运营数据分析
2. 培训评价指标分析
1)课程组织和课程收获评估(极简二元评估法)
2)课程核心知识考核数据分析
3)课程转化数据分析
4)(周期内)人效/绩效变化数据分析
工具22:培训效果评价与分析表
四、提升人才发展价值
1. (级别以上)内训师发展/覆盖率
2. 分层岗位技能培训课程完善率
案例分析:某企业业务人员岗位内训技能提炼过程分析
工具23:“关键领域—关键动作”分级技能过关对照表
工具24:内训师技能课程萃取表
3. 人才发展项目出库率数据分析(包含轮岗、导师辅导、代岗、培训项目过程等)
4. 人才结构改善数据分析
工具25:培训分析仪表盘
五、基于人力资源数据分析输出结果
1. 内训师培养计划
2. 分级培训课程更新计划
3. 培训运营改善计划
案例分析:某企业培训运营改善要点分析
第五讲:管控组织绩效结果——人力资源数字化转型的原点
一、识别组织绩效差距
1. 梳理组织绩效分布
2. 组织绩效分布的3种异常情况数据分析
1)绩效分布两端集中
2)目标和绩效不统一
3)绩效和管理不同步
工具26:绩效指标关联性矩阵分析图
二、提升短期绩效结果
1. 绩效监控周期管理
2. 绩效过程指标管理
3. 绩效里程碑管理
案例分析:某企业强化控制短期绩效结果分析
工具27:绩效运营计划表
三、提升长期绩效结果
1. 通过绩效解码构建绩效指标
工具28:平衡计分卡
工具29:战略地图
工具30:年度工作要项进度表
案例分析:某营销部门固化绩效文化的实操分析
2. 设计绩效管理机制管理绩效体系
工具31:个人绩效辅导表
工具32:绩效复盘会议记录表
四、基于人力资源数据分析输出结果
1. 动态绩效数据监控透视图
2. 组织绩效纠偏改进计划
案例分析:某企业基于监控数据进行绩效纠偏动作的分析
第六讲:降低离职流动风险——人力资源数字化转型的痛点
一、离职指标的选择
1. 两种结果指标
2. 四种标记型要素
二、离职指标的分析
1. 颗粒度分析
2. 散点分析
三、离职原因分析
1. 离职人员的结构分析
2. 离职人员的画像
3. 离职预测模型的建设——气泡图
工具33:年度关键岗位离职画像比对表
四、基于人力资源数据分析结果的输出
输出1:部门关键离职原因分析
输出2:关键岗位离职风险等级评价及干涉计划
案例分析:某企业售后团队核心员工离职干预分析
第七讲:强化流程运作效力——人力资源数字化转型的盲点
一、流程与人力资源数字化的关系
1. 流程是人效发展的瓶颈因素
2. 流程是组织协同的核心要素
3. 流程是固化人力资源数字化转型成果的关键
案例分析:某企业财务部门通过数字化系统优化流程提升人效的案例分析
二、企业流程现状数据分析
1. 业务流程成熟度分析
工具34:企业业务流程成熟度分析问卷
2. 业务流程满意度分析
工具35:某企业业务流程满意度分析问卷
3. 业务流程效率分析
要素一:环节数量要素
要素二:时间持续要素
要素三:沟通要素
工具36:业务流程效率数据分析表
三、流程问题界定—降低人效的流程8大常见问题
四、基于人力资源数据分析输出结果
1. 流程优化方案
方向:调、剔、缩、分、标准化、信息化
2. 流程再造方案
方向:价值链重构、战略调整、流程外包、组织再造
3. 流程再衡量办法
方向:增值判断法
案例分析:华为的流程变革发展之路
第八讲:促进激励政策效果——人力资源数字化转型的亮点
一、激励政策的数据构建8大方法
1. 比率激励法
案例分析:某企业降本项目激励分析
2. 项目定额激励法
案例分析:某企业生产团队产能完成激励分析
3. 项目收益激励法
案例分析:某企业研发团队市场收益激励分析
4. 增量分配激励法
案例分析:某企业阶梯式额外利润激励分析
5. 组织裂变激励法
案例分析:某零售企业门店裂变周期性激励分析
6. 权益型激励法
案例分析:某企业基础股权激励分析
7. 赛道比拼挑战法
案例分析:某企业生产团队激励分析
8. 多条件激励法
案例分析:某项目型销售团队绩效方案分析
二、激励项目运营数据分析
1. 参与度分析
2. 促进活动频率分析
3. 资格通过率分析
4. 应用程度分析
工具37:促动激励项目运营执行表
案例分析:某企业生产团队激励项目运营促进数据分析
三、基于人力资源数据分析输出结果的
1. 激励方案修订
2. 激励项目运营改善方案
案例分析:某企业激励方案失效分析和改善方案
第九讲:提高人力资本收益——人力资源数字化转型的焦点
一、人力资本的数据构成
1. 人力成本指标:取得成本、使用成本、开发成本、离职成本
2. 人力效益指标(6种):
3. 经营指标:人数、营业收入、营业利润、人力资源总成本
二、人力资本收益分析底层逻辑
1. 投入——人力、财力
2. 产出——收入、利润
3. 构建投入因素和产出因素的关联关系指标
工具38:人力成本-人力收益数据分析表
案例分析:某企业销售团队人员优化方案分析
三、基于人力资源数据分析输出结果
1. 组织架构和编制调整方案
2. 人才发展和培训方案
3. 薪酬和绩效分配放哪
4. 员工保留计划
5. 人力资源供需平衡计划
数字系统篇
第十讲:人力资源数字化转型的解决方案
一、企业人力资源数字化转型主要建设内容
1. 数字化工作场所—建设基于工作场景的社交协同平台
1)异地办公 2)居家办公 3)云办公
2. 数字化的人力资源全场景事务运营——建设端到端的运营流程解决方案
1)智能化全面自助员工共享服务中心(Shared Service Centre)
2)数字化的人才供应链发展
3. 数字化决策—建设基于战略、数据驱动决策的路径
1)人力资源可视化—数据化呈现:数据报表、动态图表、可视化大屏
2)人力资源智能分析—提供数据决策支持:数据仓库+数据挖掘+数据处理
3)人力资源决策预演分析—决策后模拟:薪酬成本趋势、人效与人数趋势等
二、常见企业数字化转型功能框架
1. 系统管理功能:系统管理+云平台
2. HR管理功能:业务应用+流程控制
3. 员工管理功能:服务应用管理
三、人力资源数字化的核心技术
1. 人力资源信息系统:人事管理系统+各模块信息管理系统
工具:SAP SuccessFactor、Oracle HCM Cloud、Workday HCM
2. 数据采集和处理工具:过程信息转化为数据
工具:excel、SPSS、R语言、Google Forms
3. 大数据和人工智能技术:挖掘和发现规律
工具:Tableau、Power BI、Python、IBM Waston
4. 云计算和移动技术:提供IT基础设施
平台:Dropbox、Google Drive、Microsoft Teams、WeChat Work
案例分析:某企业人力资源数字化平台应用分析
问题答疑

 

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