人效系列第三篇:数据精准把脉,人效稳步提升

作者:陈震、卫杰、刘宇晗、缪若予、关宇然、施珞琳

本文为“人效”系列的第三篇,我们将聚焦特定案例,介绍企业通过“人效实验室”T.O.P.框架内的数据抓手实现人才制胜、人效提升的有效途径。依托数据分析方法,企业从积累多年的人才数据中提取有效洞察,帮助自身更有策略地用好人、用对人,通过提升员工的人效将产能推向最大化。

企业在追求人效提升的过程中,通常会提出一些与数据相关的核心诉求。例如,充分利用数据手段解开人才问题、依托人才数据分析提升单个员工产能、充分发掘现有人才队伍潜力的关键洞察,如何在工时和成本保持不变的情况下,最大化推动产量及收益等。

麦肯锡认为,从数据角度实现企业人效提升,应以终为始,运用科学的手段找到最终能影响业绩与产能,即投入产出比的核心因素。在企业转型中,识别关键的价值创造群体,并发挥他们的影响,可释放超乎寻常的价值创造。本文叙述的人才数据分析方式,即帮助企业运用科学的手段找到最具影响力、绩效最优的员工队伍,这些先进人才与关键角色的有效匹配,必定是推动企业产能提升的关键策略。

纵观当下,中国多数企业已经有了一定程度的人才数据资产积淀,但一个普遍痛点是难以在数据库中找到有价值的侧重点进行分析。倘若缺乏数据科学的指导,企业很难获取与业务紧密相连的关键洞察,也难以充分发挥高绩效人才潜力,让人才有效推动企业产能提升。我们建议企业先挖掘对自身最有价值的用例,结合实际人才应用场景,通过数据“说真话”,进一步从人才的角度突破现状,促成企业人效提升和净利增长。

如何通过数据对人才队伍精准把脉,推动人效提升?

对企业管理层而言,用科学的数据手段把握员工整体表现,对企业业务发展及布局有着重大影响。通过引入高绩效人才分析,管理层可基于数据解读各部门的高绩效员工特征,并有策略地培养高潜力员工。在很多情况下,高绩效人才数据分析都可辅助人效提升。以零售及制造业为例,当企业有以下特性时,效果尤为显著:

  • 人员量级较大或存量员工数据在五千条以上,年招聘量千人以上
  • 个人能力对业绩差异影响大

人才分析是指企业依托数据,精准描绘高绩效人才特征,帮助管理层发现能够推动业务增长、提升营收的员工,基于数据分析结果进一步制定科学高效的人才引入、人才任用等管理策略。这是企业用人策略从模糊到清晰、从经验到科学、从单次到迭代的演进过程。

为此,我们提炼了以下原则:

  • 从小做起:企业数据质量参差不齐,数据积淀程度也有所不同,“准备就绪”并非人才分析的常态。因此,企业应优先聚焦高价值的业务、岗位,从轻量级的尝试出发,逐渐积累并丰富数据。
  • 以战养战:人才数据分析能力建设不可能一蹴而就,对此,企业内部的团队能力建设起着关键作用,例如,助力人才数据丰富后的优化迭代,不断指引企业在用人策略上往最优方向调整。
  • 业务指引假设:“数据分析洞察的天花板是高质量的假设能力”。团队需在管理层的支持下,得出具有战略指导意义的假设,这样才能让数据分析产出更高质量的洞察。
  • 干预决定结果:人才分析需在追求数据科学结果的同时,平衡和考虑企业对人才的干预与应用能力,避免数据洞察纸上谈兵。

遵循以上核心原则,企业才能打磨出自身的人才分析能力,为未来的招贤纳士提供强有力的支撑。

人才数据分析在实际案例中的效果如何?

一家零售门店型企业拥有众多前线销售人员(约两万人),年招聘数量超过三千人,零售网点也多达三千个。此外,随着业务量的逐渐增长,门店仍在持续快速扩张。

企业的业务增长和发展高度依赖前线人员创造的收益,然而,前线员工的销售贡献能力参差不齐这一痛点始终难以解决。企业希望依托销售业务链路上的各类销售员工的价值贡献进行分析,利用高效、科学的管理方式和工具,识别高绩效销售群体及了解其特征,找到优秀销售员工创造价值的方式与差异,持续优化和提升门店的销售业绩。当前已有大量的员工数据及业务数据,企业可充分应用现有数据,开展高绩效人才分析以获得关键人才洞察。

实现途径

定性分析,产生上百条数据假设,并结合现状进行数据采集

结合内部实际情况与外部高绩效人才特征定性分析,该企业做出了针对自身情况的数据假设。例如,高绩效销售顾问通常具备独特的销售能力与风格,在消费者需求洞察、流行趋势信息分析方面较为敏锐,且十分乐于开展团队协作。

基于上述数据假设,该企业开始在内部推进人才分析所需的数据收集。在此过程中发现,虽然自身已建立起了初步的数据仓库,并基本覆盖了基础结构化数据,但数据在深度、质量及广度仍存在缺失。这会对分析结果产生一定程度的影响。

我们认为,人才数据多且复杂是普遍现象,实现 “数量”与“质量”的兼顾可谓漫漫征途。在高绩效人才分析项目的推进过程中,企业可以“从小做起”,应用已有数据尝试产出,并在未来持续进行数据完善和迭代更新。

建立模型进行分析,得出洞察

该企业采用了机器学习等大数据分析方法,通过数据输入对高绩效人才进行了分类。

高绩效人才的分群特征天差地别。以占比最小的养成型人才为例,虽然他们缺乏销售经验,职业年限较短,但在公司的平均工龄较长,对企业的忠诚度相对最高,认同感也最强。对企业而言,养成型人才是需要着重识别、挖掘与培养的高绩效群体。由此可见,企业需针对不同群体,结合场景制定相应的策略,以充分发挥人才的优势及长处。

企业应采取自上而下的策略,在人才分析的过程中建立更完善的保障机制,提供贯穿各流程的资源支持和指导性的假设输入,这样才能通过模型获得有效洞察。

结合选定场景,找到效率提升及价值增量点,形成下一步计划

基于模型产出的数据洞察,该企业开始着手规划选定场景的应用。通过分析发现,招聘、培训及人岗匹配是企业现阶段最能快速实现人效提升的HR场景。以招聘场景为例,企业在招聘流程中结合高绩效人才特征和画像,针对性地识别和筛选有潜质的候选人,并有计划地制定优化举措的落地路径图,最终实现效益提升。

高绩效人才分析能力的打造是个长期过程,其中,团队的构建及其能力的培养,对效益的最终落地和持续提升至关重要。为顺利推进人才分析,该企业从各部门选派最适合的人员,组建了高质量的项目团队。此外,该企业还招募了一些专业的数据科学家,以保障数据模型产出的精确度。在我们的建议下,一批人才分析的“先锋队”得以建立,并将该能力逐步拓展到多个应用场景之中。随着数据的不断更新迭代,新的洞察随之产生,最终形成能力培养的良性循环,为企业的人才策略提供长期坚实保障。

最终成效

通过逐步在场景中落实最终提效举措,并不断完善数据以推动模型的迭代更新,该企业依托更精准的分析结果,成功实现了效益的最大化。在选定的三个主要场景中执行15项细化举措,为企业带来了以下三大核心收益:

  • 提升招聘质量,从源头控制人才输入,将招聘对口销售人才的精准度提升约3%,精准引入约90名高绩效销售人才;新引入的高绩效人才预计将为企业带来约0.5%的营收增长(约1亿元人民币)。
  • 实现人效裂变,帮助3%的现有员工向高绩效员工转化,发掘人才潜力,优化培训结构,将内部人才培养的投入花在刀刃上,预计可将营收提升2%(约4亿元人民币)。
  • 识别能够显著改善公司业绩的员工,针对性地进行人才布局规划,推动产能提升、收入提升及最终的整体人效提升;预估结果显示,高绩效销售人员布局最终可实现约5%的营收增长(约10亿元人民币)。

人才分析是助力企业摆脱内耗、减少迟滞性、提升人效的科学举措。我国众多企业已经积累了一定体量的数据,已经为人才分析奠定了良好基础。面对后疫情时代质量增长新机遇,企业应紧抓这一科学提效抓手,在探索人效提升的征程上一马当先,才能在竞争日趋激烈的环境中抢夺先机,稳步发展。

作者简介:

陈震(Oliver Chen),麦肯锡全球董事合伙人,常驻香港分公司

卫杰(Jack Wei),麦肯锡全球副董事合伙人,常驻上海分公司

刘宇晗(Alex Y Liu),麦肯锡咨询总监,常驻北京分公司

缪若予(Morris Miao),麦肯锡咨询总监,常驻上海分公司

关宇然(Abby Guan),麦肯锡咨询经理,常驻香港分公司

施珞琳(Caroline Sze),麦肯锡咨询顾问,常驻香港分公司

作者诚挚感谢林琳、许达仁、侯德诚、郑文才、刘恒、于梦、颜杨洋、陈潇、朱颖仪、杭青莉、罗家豪以及其他同事对本文的贡献。