大數據時代的人才管理

陳果

基于數據分析的對標、關聯等應用越來越多用在企業人才管理，未來CHRO的工作方式會越來越像采用社交和大數據分析做精準營銷的CMO。

前幾年在某大型跨國公司管理團隊時，我意識到“大數據”在HR管理中的作用。在管理團隊薪酬時，IT系統不僅處理薪酬流程，還提供對標數據支持決策：調薪周期開始時，公司把調薪預算從上到下分解到各級經理，經理會具體分析每個下屬員工應該分配多少預算。一般會考慮：一、員工當期績效表現，二、目前在公司內同類工作崗位中所處薪酬水平？三、與同行和競爭對手的同類崗位相比處于什么水平？經理根據業務需要確定是否要努力保留一位員工，通過預算分配使員工處于合理的薪酬水平。這個系統不僅提供了公司內按職位角色細分的薪酬分布曲線，同時提供了行業薪酬分布曲線，使管理人員能直觀看到員工調薪前后在公司內及市場上的薪酬“分位值”。

公司如果有規范的職位職務體系基礎容易統計內部薪酬分布，行業的數據一般來自大型HR咨詢公司的薪酬數據庫。做跨公司的職位職務對應匹配卻是件有挑戰性的事情——你怎么知道A公司的八級軟件工程師相當于B公司的十級咨詢顧問呢？傳統上，我服務的那家公司是定向的對標指定，即人工對應到具體同類型公司的同類型崗位。隨著技術的發展，現在時髦的基于文本分析的“大數據分析”能夠解決更廣泛的職位匹配問題，再結合薪酬數據庫，能夠提供更準確做薪酬對標。可以預計，這種對標方法會成為一種更加普及的應用。

HR咨詢公司薪酬數據庫的客觀性和準確性往往存有爭議，大企業做對標時一般會購買幾家咨詢公司的數據，相互參照使用。然而，現在互聯網上各種“曬工資”網站越來越多，例如GlassDoor.com，基于互聯網的大數據分析可能顛覆傳統的薪酬數據庫服務，企業能夠更加實時、準確地做職位薪酬對標，提升人才管理水平。

HR部門的價值從后臺服務職能，發展到幫助業務部門挖掘、培養、發展人才，成為企業業務的驅動者，人才相關數據的分析為這樣的工作方式轉型提供了可能性。不僅是薪酬數據分析，從下圖所示的HR相關數據可以產生很多分析機會。

例如某些專業崗位招聘如何選擇候選細分人群，需要在用人成本、人才質量、使用風險以及細分人群供應量等不同因素中平衡，可以通過數據挖掘方法，根據不同人才尋源策略確定相應的候選人細分對象；又如雇主品牌建設，通常員工敬業度調研結果中薪酬是一個抱怨因素，可是，實際薪酬水平以及期望薪酬水平與員工的敬業度、員工績效之間有多深的關聯？不同的薪酬或者獎金結構方式會對敬業度產生什么影響？再例如提高招聘質量，國外某保險公司對數百例初級銷售人員聘用后的實際業績分析發現，應聘人資質與業績相關度較高的因素有：簡歷文本質量（語法準確、表述清楚）、教育經歷完整性、高端產品銷售的經驗、過去類似工作的成功、不確定環境下工作的能力等，并有意思地發現大學檔次、大學成績、推薦人資質等因素與業績相關度不高。除此之外，在員工保留因素、銷售人員績效、出勤率預測、繼任計劃、人才管道計劃、高潛力人才挖掘等人力資源管理領域，數據分析都有廣泛的應用。

HR總監向管理層解釋工作計劃是件比較麻煩的事情，如果他在預算會上拿出一份人員自然減員率分析、招聘預測、人員管道與業務增長相關性、不同績效水平的薪酬增長比率和市場對標水平等數據的分析報告，可以設想這會多么有說服力。

在移動、社交和互聯的今天，與消費者開展“傾聽、理解、使能”循環，加上精準效果評估，是新一代首席營銷官（CMO）的工作模式。如果把人才和員工看做HR的營銷對象，首席人力資源官（CHRO）的工作方式會越來越像CMO，通過社交媒體的多向信息溝通特點，建立內外部人才協作、目標設定和績效跟蹤、職業生涯管理、人才尋源等，并準確評價HR投入產出效果。