虎彩:以终为始,用数据助力管理问题的解决

发布时间:2020-10-23   信息来源:第二届People Analytics的发展与应用研究报告   浏览次数:

王斌 | 虎彩印艺股份有限公司 | HR 共享服务部总监

 

企业背景


虎彩是一家集研发、设计、生产、销售、 配送、服务于一体的高新技术企业,近年来虎彩不断进行技术创新,现已发展为中高端包装印刷、个性影像、按需印刷、个性化包装、安全印务等为一体的大型企业,旗下共有16 家子公司,员工数超2000 余人。近30 年来,虎彩发展迅猛,取得了令人瞩目的成绩。新的技术与管理理念对企业长期以来的发展有着重要的意义与价值,其中,People Analytics 是虎彩人力资源团队一直以来不断探索与尝试的领域之一。


对于People Analytics 的定义与理解


目前虎彩结合实践,对于People Analytics 的定义与理解主要集中在以下两大方面:


          提效:指在不改变人力资源三支柱或者职能模块分工的情况下, 搭建数据中台,帮助企业快速获得基于管理需要所要收集的数据, 制作成本结构分析报表,进行数据化的产品输出,旨在更精细化地去做颗粒度更小的成本管理。


          运营赋能:即通过管理数据去看到管理现场。先将业务数据化――将业务路径和业务行为先数据化,再将这些数据通过建模、分析实现数据业务化,管理者可以通过数据报表本身去检测、诊断每个管理现场,给予管理者更多的管理支持。

 

实现People Analytics 的前提条件


虎彩认为,要实现People Analytics,有三个要素必不可少,分别是专业人才、软硬件系统支持以及成熟的数据分析思路和框架。


          专业人才: 企业首先必须要有具备数据统筹规划、数据建模、数据清 洗、数据管道一体化建设的人才。

         

          需要涉及的两个核心技能:业务痛点的解码与人力资源一 体化解决方案的输出和设计。


          虎彩内部将这些人才组建为专业的团队,并且划分为专项 数据分析、人力资源选用育留管理行为数据化等团队等职 能。


          目前这些人才以内部培养为主,并且通过多年的探索实践, 虎彩基于自身的经验发现,从业务部门挖掘人才、培养人 才的成功率往往更高,原因在于作为核心技能之一的业务 痛点的解码难以在短时间内培养,而来自业务一线的人 员在该技能上通常具备天然优势。因此,虎彩现在更加倾 向于选择业务部门中具备人力资源发展潜力的员工,充分 利用其对业务场景的理解能力,并且在该员工后续的发展 中,逐步补充人力资源的专业知识与技能。


          另外,在技术实现方面,虎彩还拥有一支两百人左右的IT 团队,确保软硬件系统的支持。

           

          软硬件系统支持: 通过软硬件系统,企业可以完成数据采集、搭建数据体系、 维护数据质量等工作,从而更好地将管理需求和业务行为 通过数据反馈出来。


          虎彩在该要素上有较大的投入,目前企业内使用了多种系 统,包括招聘系统(作为招聘数据采集的工具)、OAERP 系统等,并且自行研发了大量EHR 系统,包括福利系统、 弹性福利平台等,以上系统在虎彩内部均已打通,这为企 业内数据中台的形成奠定了坚实的基础。


在打通、整合业务数据时,虎彩一直以来坚持以终为始 的原则。便是指围绕业务场景中的管理难题,人力资 源的发力点在何处,其具体的管理行为可以有哪些,这些管理行为如何数据化。明晰上述问题后,企业便会形成清 晰的数据清单,结合数据清单明确具体产品,IT 人员便可 以更好地实现相应的设计与功能。


在数据呈现阶段,虎彩会有数据集成的BI分析和面板展 示,可视化的呈现形式让数据结果在内部也更容易被接受 与理解。


 

  成熟的数据分析思路和框架: 即基于企业的实际业务运转状态,数据分析的层次、结构 和布局如何定义,如:为什么要做该项数据分析?该数据 分析要解决什么样的实际问题?企业现阶段在实际运营过程 中的天花板是什么?人力资源部门能否利用数据赋能的方 式形成数据产品?该要素是最为核心的,也是企业在短时 间内最难实现的。


  该要素的实现与专业人才的储备息息相关。一方面清晰的 数据分析思路要求人力资源和专业队伍要懂业务,即看 到业务管理场景中存在的问题;另一方面专业人员要懂工 具,借助工具将业务信息数据化,在海量的数据中清洗、 提炼出需要的数据,最后输出产品,再通过反馈验证,形 成管理闭环;最后,团队中的人员还需要懂设计,最终 把一体化的人力资源解决方案以产品的形式,通过营销让 客户买单。

   

应用场景


劳动力规划与配置


管理场景中的具体问题


作为一家传统的印刷企业,有着较为明显的业务淡旺季,并且时常出现 插单现象,订单的波动对于劳动力的合理、及时安排带来了巨大的挑战。业务部门与人力资源部门在这一过程中常常缺乏管理共识――业务部门认为人力资源部门对于业务的了解度不及自身, 而人力资源部门又缺乏可以更好赋能业务部门的合适抓手。这给企业内部带来了巨大的沟通成本,业务部门与人力资源部门难以实现双赢。虎彩经过内部长期的摸索,发现造成摩擦的关键原因在于缺乏一套客观、合理的管理标准,即何时、在哪种业务场景下、需要增加还是减少劳动力。


数据分析及建模


基于以上管理痛点,虎彩结合公司内部的产品结构,将多年沉淀的经营数据汇总,并寻找关键变量,如:员工的出勤时间利用率、产值等,随之形成数据矩阵。随着变量具体数值的变化,数据结果会落在数据矩阵的不同象限。在不同的象限中,意味着业务部门当前的生产所处的阶段、相应关注的管理侧重点,从而形成人力资源的建议与措施,最后搭配相应的管理工具,在管理线上进行推广。通过这样的分析,人力资源部门和业务部门达成了管理共识,并且也能较好地衡量业务管理者是否充分挖掘了劳动力的使用效率。


注意点


该场景在具体实践过程中存在如下注意点:在进行人力成本分析时,不同工种之间的人员培养成本和可复制性均有所不同。所以相应的流程节点、处理节点要把不同工种的颗粒度再做细分,如果不进行这样的区分,最终体现为业务管理者的管理评价时可能会有失偏颇。


离职风险预测


管理场景中的具体问题

虎彩希望通过离职风险预测,提前了解员工的离职倾向,并且及时进行干预,避免关键人才流失给企业造成难以在短时间内挽回的损失。


数据分析及建模

          虎彩会定期提供离职风险评估报告给直线管理者,该报告包含的维度为5W+1,即:

         

 

后续干预


在提供离职风险报告给直线部门管理者后,若识别出高风险员工, 通常会采取以下措施:


评估高风险员工是否需要保留:人力资源部门会第一时间和管理者对称信息,评估该员工是否需要做核心保留。评估的标准包括: 该员工离职后是否会对公司有比较大的影响或者损失、是否有继任者。如果评估后发现该员工的离职会对企业造成很大的影响, 这名员工马上就会成为企业的重点关注对象。


直线经理与员工进行工作沟通:对于确定需要进行重点保留的员工,人力资源部门会直接安排直线经理与员工进行工作沟通,但在沟通过程中并不会直接指出该员工的离职倾向问题,而是以关怀和洞察员工情况为主。


针对性干预:人力资源部门会基于5W+1模型较为细分地拆解出哪些维度的得分较低,然后再在对应维度上进行干预。如:员工的工作强度出现了问题,人力资源部门会有意识地建议员工安排调休;若管理认可出现了问题,就会与该员工充分沟通给予相应工作评价的理由是什么;若员工出于薪酬水平问题出现离职倾向,在确有必要且合理的情况下,企业会考虑提升其薪酬水平; 若员工对职业发展平台出现不满,虽然短时间内可能难以给到员工晋升的机会,但企业会通过平调、丰富工作内容、项目增加等方式来改善员工的职业倦怠感。


密切关注员工工作行为:人力资源部门会持续去关注该员工外部简历的刷新频率。


赋能业务


对于虎彩而言,进行People Analytics 的开展目的是帮助业务部门的直线管理者更好地管理团队,而不是为做而做。因此,一切均是围绕业务部门的需求展开。当然,People Analytics 在业务管理中要真正落地并非一蹴而就。虎彩采用的是以点带面的形式,即先找到组织内部有配合意愿,并且相对而言业务路径较为清晰的业务单元进行试点。这样做一方面能够快速让组织内其他人员了解人力资源开展的工作,另外一方面在内部树立业务标杆后,也有利于组织内广泛地推行。


建议与经验


          虎彩认为,之所以现在在People Analytics 上有了一定的产品与成果,一个很重要的原因便是在于政策的延续性和不盲目追求热点。虎彩一直以来坚持的就是以终为始就是企业的管理现场――到底要解决管理现场的什么问题,以此为起点来输出产品。


          People Analytics 的实现是一项长期工程,只有当对业务的理解和数据基础的累积达到一定的量级后,才有可能量变引起质变People Analytics 才会显现出它对应的效果与价值。



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