数据驱动人力资源管理

数据驱动人力资源管理适合带着现有问题进入课堂,通过人力资源数据分析的关键把做法和跟进节奏校准清楚

1天,6小时 绩效管理

课程大纲

大数据时代人力资源变革

一、大数据下的人力发展
  • 大数据如何推动管理变革?
  • 人力资源数据分析与管理趋势
  • 从静态向动态发展
  • 从人事向人才发展
  • 从规模向效能发展
  • 人力资源需要哪些数据?
  • 如何获取?
  • 数据分析有何特点?
二、数据分析的概述
  • 数据分析的价值
  • 人力资源数据分析的难点
  • HR数据分析结果的应用
  • 经营视角下的HR数据分析关键维度
  • 三人力资源数字化分析的主要方法
  • 漏斗分析法
  • 预测分析法
  • 矩阵分析法
  • 演练:根据案例进行数据分析

人力资源数据分析的关键

一、人工成本水平和结构分析
  • 人力资本效益衡量体系
  • 衡量维度与内容
二、从人力资源管理的主要活动中来设定数据指标
  • HR关键数据指标
  • 实证式人力资源管理的五项原则
  • 现场
  • 演练:企业人力关键数据汇总
三、人力资本经营和企业绩效
  • 案例分析:业务人员流失的数据分析
四、人力资源规划数据分析
  • 案例分析:通过数据拟定规划
  • 人力资源规划的数据分析关键:解决供需矛盾
  • 工具:如何确定人才数量
  • 人力需求数量的确定方法
  • 劳动定额法
  • 回归分析法
  • 通过管理人员接替模型编制人力资源规划
  • 人员供给数量确定方法
  • 岗位工作分析

人力资源数据框架模型

一、人力资源分析指标体系框架模型
  • 数据挖掘在人力资源管理中的应用
  • 多维数据模型
  • 人力资源审计
  • 人力资源计分卡
二、人力资源投资回报率(ROI)
  • ROI在培训、薪酬福利、招聘上的应用
  • 数据指标
  • 如何收集数据
  • 相关工具
三、人力资本投资收益分析
  • 历史成本
  • 重置成本
  • 学历教育成本
  • 在职培训成本
  • 医疗保健支出与收益
  • 劳动力迁移成本
四、招聘管理数据分析
  • 招聘数据对HR的价值
  • 常用的招聘数据
  • 关键绩效数据
  • 招聘过程数据
  • 渠道效果数据
  • 招聘成本数据
  • 招聘规划数据分析
  • 人力稳定率分析
  • 人力替代率分析
  • 人力流动率分析
五、培训管理数据分析
  • 量化培训管理对培训价值
  • 常用的培训管理的数据
  • 利用静动态培训需求调查法进行需求数据分析
  • 培训需求饼分图分析
  • 培训需求曲线分析
  • 案例分析:某公司培训需求数据分析
  • 培训效果评估数据分析
  • 领先数据分析
  • 滞后数据分析
  • 培训成本数据分析
六、薪酬管理数据分析
  • 通过薪酬数据分析提高薪酬投入产出比
  • 薪酬预算数据编制方法
  • 薪酬市场竞争力数据分析方法:分位测算
  • 薪酬内部公平性数据分析方法:点数测算
  • 薪酬个体公平性数据分析方法:固浮比
  • 案例:某公司薪酬曲线分析
  • 通过薪酬竞争比和绩效等级设计调薪矩阵
  • 工具:调薪矩阵表
  • 通过数据测算进行封闭式年终奖的分配
七、绩效管理数据分析
  • 量化考核是绩效管理的关键
  • 绩效考核数据量化的5明确
  • 绩效目标的量化分解方法
  • 绩效指标权重与目标量化的设计方法
  • 绩效问题的分析和改进方法
  • 绩效结果的量化分析
  • 绩效结果量化应用的方法

AI赋能人力资源,从经验管理到数据决策

一、打破误区:AI不是来取代你,而是帮你慧眼识人
  • AI不是科幻,是帮你看清员工的眼睛
  • (1)AI提供更全面的数据视角,助你精准判断
  • (2)AI能帮助各部门优化招聘、培训和人员配置
  • (3)案例:AI分析员工数据,识别效率瓶颈和高绩效模式
  • 数据是基础:你手上就有金矿
  • (1)你忽视的绩效、考勤等数据都是宝贵矿石
  • (2)学会清洗和整理数据,确保其质量和纯度
  • 工具:部门数据清单梳理表,助你盘点和整理现有数据
  • AI能帮你做什么:从经验判断到数据决策
  • (1)AI预测离职风险,助你提前干预
二、智能分析:让黑箱变透明
  • 绩效数据分析:发现隐藏的潜力和症结所在
  • (1)关联分析:交叉分析多维度数据,深挖绩效背后的原因
  • (2)趋势洞察:预测绩效走势,提前规划人员干预或激励
  • (3)案例:AI分析客户服务数据,提升投诉处理效率
  • 工具:员工绩效数据多维度分析模板,助你综合分析数据
  • 员工行为模式识别:了解他为什么这么做
  • (1)工作习惯分析:识别高效率员工习惯并推广
  • (2)团队协作分析:找出协作瓶颈和信息孤岛
  • (3)实操步骤:定义、收集、可视化、分析行为数据
  • 预测性分析:未雨绸缪,掌握先机

适合对象

企业各级管理者

课程定位与主要问题

内训师培养、课程开发或组织经验复制项目需要的不只是方法介绍,还要处理现场动作不稳定的问题

核心收益

  • 先确认目标要求、责任分工和过程反馈,让训练目标更具体
  • 大数据时代人力资源变革和人力资源数据分析的关键会被串成一组可练习的管理动作
  • 反馈辅导有抓手:沟通辅导、任务推进和复盘改善检查方法是否适合团队日常任务
  • 团队复盘有依据:业务人员流失的数据分析相关的试点清单、检查点和下一次复盘安排

课程背景与交付信息

人力资源是一项系统工程,是企业开展战略管理必不可少的路线图,也是目前很多企业管理中的薄弱环节,是解决当前困扰许多管理者疑难问题的根本和基础,那么,如何用数据解决人力资源问题?人力资源工作中有哪些具体的数据支持?又是人力资源中的一个难题。完善了人力资源的数据分析后,它将确定一个企业如何从人力资源的角度进行战略管理以实现企业的战略目标,同时提供了依仗通过人力资源管理获得和保持竞争的优势的发展思路

管理大师彼得.德鲁克曾经说过:不能量化,就不能管理!所以管理的前提就是量化。只有量化,才能发现管理的短板与瓶颈,只有量化才能明确HR工作的改进方向。所以,作为VUCA时代和大数据时代的人力资源管理,必须利用数据分析工具才可以挖掘出潜在的、有价值的数据规律和信息,人力资源管理部门的管理活动才能够达到预期的目标

本课程从数据价值出发,按照人力资源管理规划、招聘管理、培训管理、薪酬管理和绩效管理、人力资源成本控制七个方面讲解数据分析的工具和方法,帮助HR人员提升人力资源管理的效能

课程时间

1天,6小时

授课方式

讲解、课堂互动、案例分享、实操练习、工具运用、小组讨论

课程内容重点

01大数据时代人力资源变革
02人力资源数据分析的关键
03业务人员流失的数据分析
04通过数据拟定规划
05人力资源数据框架模型
06某公司培训需求数据分析

讲师介绍

苏毅 讲师头像

苏毅

组织效能与数字化管理专家

18年世界500强及名企HR实战经验,专注组织变革、人才发展、战略落地及AI赋能管理。独创闭环方法论,助力企业构建高效能组织,累计服务客户50余家,培训学员逾5000人。可结合AI+人力资源方向补充授课视角,聚焦AI在招聘、绩效、培训等HR模块的应用

互联网科技制造业金融银行电力能源房地产消费品零售
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课程差异说明

本课程页面围绕《数据驱动人力资源管理》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 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?

企业各级管理者。

学习这门课可以获得什么收益?

先确认目标要求、责任分工和过程反馈,让训练目标更具体;大数据时代人力资源变革和人力资源数据分析的关键会被串成一组可练习的管理动作。

课程通常安排多长时间?

课程通常可按1天,6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?

课程主要采用讲解、课堂互动、案例分享、实操练习、工具运用、小组讨论,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