随着数字化时代的到来，企业内部各项工作都在数字化转型中，HR也不例外。数字化的管理方式可以帮助HR更加高效、准确地进行人才招聘、员工管理和发展规划。同时，随着企业规模的不断扩大，HR需要处理的数据量也越来越大，如果没有数据管理的支持，很容易出现信息混乱、数据重复、数据遗漏等问题，影响HR的决策效率和准确性。众多人力资源管理在HR数据管理方面缺乏系统思维，同时也没有针对每个HR职能很好的监管，导致： ● 每次经营汇报工作时，只能做听众，感觉总是插不上话 ● 不知道如何具体量化HR的管理价值，提升影响力 ● 想要通过数据影响管理决策，获取资源支持及业务认可，不知如何下手 ● 想要与老板/业务部门决策层同频沟通，不知如何应用数据去表现 本课程将帮助各位HR管理者探究HR数据管理的基本路径，辅以大量案例与工具，从实际操作的层面帮助HR管理者做好数据管理工作，学会用数据说话，提升人力资源价值。
● 掌握HR数据管理的描述、解释、预测与呈现四大路径，培养数据分析思维 ● 学会进行人效数据建模，提升企业人效管理 ● 学会构建动态招聘仪表盘，监测并有提高招聘效率 ● 学会对培训进行场景化建模，多角度驱动培训效果提升 ● 学会利用数据模型做好人才流失预警管理，便于梯队建设与团队管理
第一篇：HR数据管理认知 第一讲：HR数据管理的本质 一、HR数据管理管什么 1. 作为成本，管控人力成本 2. 作为资源，提升存量价值 3. 作为资产，关注增量价值 二、HR数据管理的发展 第一阶段：事务阶段 工作1：工资核算 工作2：考勤统计 第二阶段：职能分工阶段 工作1：招聘管理 工作2：培训管理 第三阶段：业务下沉阶段 工作1：三支柱 工作2：政委 三、业务战略与HR数据管理 1. HR数据分析：业务战略与HR战略的联结 2. HR数据分析：HR战略与员工需求的联结 讨论：如何通过HR数据分析提升人效 第二讲：HR数据管理的路径 一、HR数据的描述 1. HR数据的分类分析流程 第1步：确定问题的重要性（“商业环境—企业战略—企业HR战略和HR战略执行”流程） 要点：“业务战略与人力资源战略”弱相关比较 第2步：切换视角（不同角色看HR数据） ——HR、老板、员工 第3步：确定提问方式（不同问法得到HR数据） 方式1：假设 方式2：反问 案例：针对奖金数据得到的不同HR数据描述 第4步：定义可用数据分析的问题（归因分析） 工具：两步纵横法 讨论：针对销售培训及领导力培训中老板关心的投入，如何体现其结果 2. HR数据选择的有用性及复杂性 要点：一致、精确、时效、可控 1）输入看定义 2）输出看情景 3. HR数据分类的原则 4. HR数据分类的典型框架 ——公式、过程、内容、要素 演练与呈现：把绩效评估工作的相关数据进行框架分类 5. HR数据的对比 方式1：直接对比 方式2：间接比较（指标类、维度类） 讨论与演练：绩效评估收集的各类数据应用何种数据形式呈现 二、HR数据的解释 导入：啤酒与尿不湿的故事 1. 用提问激发数据解释 1）细节式：对象，时间，地点，环境…… 2）对比式：为什么是……？为什么不是……？ 3）链接式：同期其他异常及异常形态总结 4）发散式：如果……会如何？ 工具：提问套餐（感知类+价值类） 演练：探究解释某工厂加班的原因 2. 用关系解释数据 1）相关关系：存在关联而非决定要素 2）因果关系：直接联系且为决定要素 技巧：单变量控制法 3）数据解释的几种类型 ——分布分析类、矩阵关联类、因素分析类、漏斗分析类 案例与演练：探究某公司培训出勤率比去年大幅下降的原因 三、HR数据的预测 方法：回归分析、费米推定 第一步：描述事实 第二步：加工数据 第三步：提炼信息 第四步：洞察判断 第五步：采取行动 要点：对预测的假设检验 案例：某公司盈亏平衡点的预测 四、HR数据的呈现 1. 整体状况的描述（基于数据基础） 2. 预测分析（查看数据情况（是否异常）） 工具：变化趋势数据研究 3. 核心问题的发现（寻找数据产生变化的根因） 4. 前后相关性的验证 要点：判断根因相关性 工具：六帽思考法 演练：基于现有提供HR数据优化企业交通福利设计 复盘：HR数据管理路径：描述-解释-预测-呈现 第二篇：HR数据管理实战 第一讲：透过HR数据分析提升人效管理 一、从员工能力指数看人效 1. 人工成本占销售比 2. 人均价值创造 3. 人均工资 结论：人力资本与投入比较 案例：某制造业金三年员工能力指数趋势与分析 二、人效数据建模（对应某公司案例进行建模模拟学习） 1. 人力资本数据整合——数据发现与描述 2. 人力资本数据分析建模——数据预测 3. 人力资本决策指导——数据呈现 案例：某公司基于历史数据建模匹配给予人效建议 第二讲：透过HR数据管理推动招聘效率提升 一、HR数据如何分析招聘效率 1. 人员及时供给数据 1）招聘按时达成率 2）超期已到岗、超期未到岗 工具：招聘仪表盘 案例：某公司各职级人员招聘录用占比动态仪表盘 2. 招聘渠道有效性 1）各渠道有效性分析：对应岗位简历收取率、下载率、录用率 2）各渠道高绩效人员分布：管理、销售、技术、专业类各渠道高效比率 3. 招聘人员贡献度 案例：三位不同招聘人员绩效评估 ——招聘周期、招聘成本、招聘工作量、招聘质量、招聘难度 二、招聘效率数据建模 第一步：招聘数据描述（对应指标） 1）招聘新员工质量分析：招聘合格率 2）招聘效率分析：完成及时性 工具：日常管理报表 第二步：招聘数据解释（对应指标） 1）人员素质考察：转正通过率 2）绩效追踪：绩优人员占比 工具：基础分析报表 第三步：招聘数据预测（对应指标） 1）到岗情况分析：招聘周期 2）成本数据分析：猎头使用率 第四步：招聘数据呈现 1）给予决策层辅助决策及管理意见：基于数据分析 工具：决策分析报表 讨论：老板关注招聘数据中哪些关键指标 第三讲：透过HR数据管理达成培训效率提高 一、HR数据如何分析培训效率 法则：培训利润中心制 案例：某公司培训利润中心实践 二、基于场景化的培训建模 案例：蓝领员工的培训 第一步：培养目标（一岗多能、效率提升、技能升级） 第二步：考评追踪 第三步：培养目标与策略的一致性 第四步：计划与执行时间监管 第五步：培训人员评估（成本控制、体量、满意度、效果） 第四讲：透过HR管理做好人才流失预警管理 一、人才流失预警管理的目的 1. 业务：关注人才流动，提前做梯队建设 2. HR：提供工具方法，引导业务做团队管理 二、人才流失预警数据 数据分析1：职业发展平台 分析1：公司行为考量（如晋升、调岗与降级） 分析2：个人自身行为考量（如任职年限） 数据分析2：薪酬竞争力 1）内部公平 2）外部竞争 数据分析3：管理认可 方式：绩效评估分 ——对管理者认可度 数据分析4：工作强度 1）加班时间 2）出差时间 数据分析5：家庭影响 1）婚姻情况 数据分析6：行为监测数据 1）刷新简历频率 2）请假频次 工具：5+1离职模型 案例：某公司人才流失预警数据监测分析结果 复盘与总结：懂业务、懂分析、懂工具、懂设计
