大數據時代的員工敬業度管理

陳果

隨著新一代職場人員的工作環境和工作方式越來越數字化，敬業度可以越來越被量化

越來越多的企業關注員工敬業度對經營業績的影響，研究表明，具有高敬業度的員工隊伍的公司的財務回報數倍于平均水平，同時令人沮喪的事實是，大多數國家的職業人敬業度并不高，2013年蓋洛普一份調研顯示，全世界僅有13%的員工具有高敬業度，中國員工這個指標僅占6%。“敬業度”是指員工在工作環境中的情緒狀態以及行為反應。情緒狀態包括員工對手頭任務的專注、激勵和熱情；而行為反應通常表現在員工對公司的正面評價、愿意持續為公司服務以及付出超越平凡的努力。

傳統測量員工敬業度的方法是通過問卷調研，根據設定的敬業度模型，對敬業度各影響因素設計相關問題，根據員工對問題的回答來進行分析敬業度要素。大數據分析的特點一是實時、動態，二是通過挖掘數據的相關性，實現面向未來的預測，與傳統的相對靜態、預設模型的敬業度分析方法相比，是一個全新的思路。從與員工、業務相關的各種數據中，采用大數據分析為發現敬業度風險，挖掘敬業度問題根因，評估敬業度提升措施效果等提供了可行性。

運用大數據管理員工敬業度的一個可行方式類似于網絡輿情分析、品牌口碑監控的應用。企業可以從不同數據源中，例如員工的社交媒體網頁、企業內網溝通信息、電子郵件等，提取并過濾出對敬業度有影響的信息，利用文本語義的情感分析模型，理解數據集合的積極或消極的語義，通過定制分析模型對不同維度的敬業度要素進行監控；通過文本聚類分析、不同維度之間的關聯分析、趨勢分析，發掘數據中隱含的信息，找到敬業度與管理措施、業務結果之間的因果關系，預測敬業度發展趨勢。例如，組織調整、流程再造、戰略轉型、兼并收購等企業變革通常會直接員工敬業度。在變革過程中，影響敬業度的因素一是控制，即員工感知到自我參與決策過程，與高層領導雙向溝通，二是能力，即員工自我能力能夠適應并勝任新環境，三是發展，即員工感知到職業生涯將不受變革影響，甚至在新環境中能發現新機會；有數據研究發現，高敬業度員工受變革的影響度較低，而中低敬業度員工則會因企業變革，敬業度水平進一步惡化，這種職業現象也正應了“世間本無事，庸人自擾之”的人性本質。運用文本分析技術監控員工情感、情緒，已經進入國內外一些企業的人力資源管理實踐。

另一個運用大數據管理員工敬業度的可行方式是通過對活動的實時監控，發現業務活動和敬業度趨勢之間的關聯，相應采取改進措施。既可以監控前導性的因素，例如某個員工在一段時間內持續的加班，或者外派工作時間超過一定的限度，可能會影響他的敬業度；也可以是結果性因素，例如業務信息顯示某個員工或某一組員工在某段時間內出現顯著的勞動效率下降，產品質量下降，客戶投訴增多，出現職業安全風險，這些都可能與敬業度有關。活動數據也可以來自人員之間的互動或者員工的行為，例如通過分析電子郵件系統的記錄，發現一個員工在很長的一段時間內沒有和直接經理發生一定頻度的電子郵件溝通，或者培訓系統顯示員工經常拖延公司規定的在線培訓完成時間，這些都可能是該員工敬業度下降的信號；此外，人際關系與敬業度也有關，經理的敬業度下降可能會導致下屬敬業度下降，特定員工敬業度下降可能會導致與他有良好私交的同事的敬業度下降。如果運用大數據手段，將前述的各種敬業度要素相關的活動信息整合起來，則能對員工群體或個人的敬業度產生更為實時的判斷。企業高管積極傾聽員工聲音，提高員工對公司決策的參與感，明確職業發展和績效反饋，提升雇主品牌價值等措施對敬業度的反饋也可以得到更準確的關聯。

隨著新一代職場人員的工作環境和工作方式越來越數字化，敬業度可以越來越被量化。例如員工在企業內的社交化協同、工作游戲化（Gamification）等時髦、新潮的人力資源管理做法，員工搜集的感謝、社交點贊，工作游戲積點和進度，本身就是敬業度促進要素，同時也使大數據分析敬業度具有了更多的機會。