基于人力资源数据分析的人力资源数字化场景实践

人力资源数据分析的流程需要接到岗位场景,张伟丽被罗斯K.O.的数据分析、李娜教练的数据…和人力资源数字化的发展阶段会帮助团队确认边界与后续动作

2天,12小时 绩效管理

课程大纲

课程总览

一、人力资源数字化的发展阶段
  • 1. 人力资源信息化、数据化和数字化的关系
  • 2. 数字化场景的四个发展阶段
二、人力资源管理场景数字化对企业的重要价值
  • 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、支撑企业人力资源数字化场景构建的三要素
  • 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
四、人力资源数字化场景应用的八个实践
  • 场景1:优化人力资源配置——人力资源数字化场景的起点
  • 场景2:提升招聘引才效率——人力资源数字化场景的重点
  • 场景3:挖掘人才发展价值——人力资源数字化场景的难点
  • 场景4:管控组织绩效结果——人力资源数字化场景的原点
  • 场景5:降低离职流动风险——人力资源数字化场景的痛点
  • 场景6:强化流程运作效力——人力资源数字化场景的盲点
  • 场景7:促进激励政策效果——人力资源数字化场景的亮点
  • 场景8:提高人力资本收益——人力资源数字化场景的焦点

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
  • 2. 构建人力资源指标
  • 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
三、进行数据分析
  • 4. 种实战人力资源数据分析方法
  • 1. 颗粒度分析
  • 2. 基准分析
  • 3. 关联分析
  • 4. 量化产出分析
  • 3. 种数据分析呈现方式
  • 工具: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
  • 动态图表
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

优化人力资源配置——人力资源数字化场景的起点

一、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
  • 3. 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
二、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

提升招聘引才效率——人力资源数字化场景的重点

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
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
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
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

挖掘人才发展价值——人力资源数字化场景的难点

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
二、提升培训效率
  • 1. 培训准备度分析
  • 2. 培训组织过程分析
三、提升培训效果
  • 1. 培训运营过程分析
  • 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
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
  • 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
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

管控组织绩效结果——人力资源数字化场景的原点

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
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
三、提升长期绩效结果
  • 1. 通过绩效解码构建绩效指标
  • 2. 设计绩效管理机制管理绩效体系
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

降低离职流动风险——人力资源数字化场景的痛点

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
  • 梳理二、离职指标的分析的适用场景、输入输出和使用边界
  • 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
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

强化流程运作效力——人力资源数字化场景的盲点

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场景成果的关键
二、企业流程现状数据分析
  • 1. 业务流程成熟度分析
  • 2. 业务流程满意度分析
  • 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
三、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

促进激励政策效果——人力资源数字化场景的亮点

一、激励政策的数据构建8大方法
  • 1. 比率激励法
  • 2. 项目定额激励法
  • 3. 项目收益激励法
  • 4. 增量分配激励法
  • 5. 组织增长激励法
  • 6. 权益型激励法
  • 7. 赛道比拼挑战法
  • 8. 多条件激励法
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
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

提高人力资本收益——人力资源数字化场景的焦点

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
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
  • 问题答疑

适合对象

人力资源部门各模块负责人

课程定位与主要问题

任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界会被放进具体任务里校准,便于参训团队形成同一套做法

核心收益

  • 对齐工具场景、输入要求和输出校验,先把训练目标落到真实工作场景
  • 围绕张伟丽被罗斯K.O.的数据分析、李…明确判断口径和处理优先级
  • 用人力资源数据分析的流程安排练习,检查方法、工具和流程是否可用
  • 带走人力资源数字化的发展阶段相关的复盘问题和跟进清单

课程背景与交付信息

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,数字化场景已经成为现代企业发展的有助于趋势,在人力资源领域,数字化场景同样迫切。一些知名企业在进行数字化场景后取得了显著的成效

◆ 荷兰银行数字化场景后,员工工作效率提高了20%,员工满意度提高了10%

◆ 通用电气数字化场景后,招聘效率提高了75%,面试时间减少了60%

课程时间

2天,12小时

授课方式

启发式互动教学、案例教学,现场模拟练习

课程内容重点

01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
02人力资源数据分析的流程
03人力资源数字化的发展阶段
04人力资源信息化、数据化和数字化的关系
05数字化场景的四个发展阶段

讲师介绍

马超 讲师头像

马超

AI赋能的组织效能与人力资源管理专家

17年经验AI赋能组织效能与人力资源管理专家,擅长人力资源战略规划、绩效管理及AI+HR应用。主导10+知名企业人力变革项目,服务国家电网等知名企业,致力于通过数字化手段提升组织效能

政府国企电力能源通信制造业互联网科技医药医疗
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课程差异说明

本课程页面围绕《基于人力资源数据分析的人力资源数字化场景实践》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 10 个主要模块,便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加?

人力资源部门各模块负责人。

学习这门课可以获得什么收益?

对齐工具场景、输入要求和输出校验,先把训练目标落到真实工作场景;围绕张伟丽被罗斯K.O.的数据分析、李…明确判断口径和处理优先级。

课程通常安排多长时间?

课程通常可按2天,12小时安排,具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式?

课程主要采用启发式互动教学、案例教学,现场模拟练习,强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗?

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长,对案例、练习和重点模块做适配