释放人们数据的力量

珍妮罗

增长联系起来

让我们的员工被授权并富有成效是任何人力资源领导者的首要议程. 但我们如何大规模实现这一目标?

这一切都始于人的数据. 在一起 Winningtemp, 我们举办了一个现场会议，与投资者探讨这个话题, 顾问, 以及谷歌专家负责人约翰·埃里克森.

这里是完整的回顾.

人力资源分析是一个秘密的超能力

人员分析是收集和转换人力资源数据的实践. 使用它可以帮助我们了解公司文化的趋势, 员工敬业度, 以及员工如何定义一个好的工作场所. 最后，指导人们和商业决策.

但启动一项新的人员分析功能并不容易. 在一个繁忙的人力资源团队中，找到创造新事物的能力是很困难的. 从哪里开始呢? 例如，团队如何获取经验分数，并使用它们来指导业务策略?

发掘新的人力资源见解

一个可持续发展的企业不能依靠休假时间来维持员工的精力. 公司需要知道如何一年四季都能最好地照顾员工. 持续的客户满意度需要持续的员工满意度和 充满活力的团队. 但是，有哪些信号可以帮助公司主动支持员工呢? 以及我们如何在照顾团队的同时创造出客户喜爱的产品?

这就是人员分析可以提供帮助的地方. 人员分析可以帮助人力资源团队探索看似不相关的领域之间的潜在相关性. 以社会关系和生产力为例. 也许社交日程越忙的员工精力更充沛，工作效率更高? 充满活力的员工对高速增长的公司至关重要. 知道社交活动产生正能量可能会让你组织更多的团队活动. 洞察力驱动战术.

测试驱动人力资源结果的假设

以这种方式使用数据来驱动决策是非常强大的. 但前提是数据准确且我们解读正确. 没有坚实的基础，我们就有可能落入容易获胜和误报的陷阱. 这是关于你的数据的质量，和你的问题的意图.

当你拥有权利时，对数据提出问题会更容易 工具和特性. 让我们想象一下，你正试图了解是什么驱动了员工的满意度. 使用正确的平台集成, 你可以理解员工满意度和休假时间之间的关系. 也许数据显示，你最高效的员工会休完他们所有的假期津贴，然后不上网. 这是另一个有趣的发现. 但你如何利用这种洞察力做出改变，帮助你的员工和公司呢? 现在你有一个假设，推动更多的员工休假将提高员工满意度.

那么如何验证这个假设呢? 同样，这都是关于集成的. 综合人力资源信息系统, 消息传递平台, LMS可以将触发到一个百分点的微学习自动化. 假设现在是一年的一半，有人只拿了他们零用钱的10%. 员工收到一个ping in Slack还是Google，促使他们预订更多的假期. 假设两周过去了，你的员工忘记预定他们的假期. 你的 集成LMS 提供微观学习，解释休假时间对个人的好处, 还有公司. 这种学习可以引导你的员工进入你的假期预订门户网站.

从你所在的地方开始

开始进行人员分析可能会让人感到不知所措. 我们说——从小处做起，然后迅速取得一些成功. 使用现有的数据集，提出明确定义的问题. 一旦你掌握了这些技巧，你就可以想得更大. 方法如下:

设置基线

所有的超级洞察力都从一个简单的基线开始. 从你手头的数据开始. 尽可能多地从你的人力资源堆栈中取出报告，看看有哪些可用. 经验, 休假时间, 完成的学习课程, 好处的使用, 出勤率——这些都有潜在的用处.

有了数据在手，问问自己:

• 今天你的人员分析能告诉你什么?
• 基于这些数据，你今天可以做出哪些改变?
• 看看你能做的这些改变——多一点数据能创造出更有价值的东西吗?
• 你还需要向你的员工学习什么?
• 这对业务有什么帮助? 从短期到长期，你看到了什么变化?
• 你的人力资源技术堆栈中是否有可以帮助你扩展洞察力的附加内容?

有了这些见解，是时候明白你下一步想去哪里了.

列出你最重要的10个问题

现在你知道了你的优势和差距，创建10个最重要的问题，人们的数据可以回答. 你觉得这些问题怎么样? 首先，相信你自己. 你知道哪里的改进会带来最大的不同. 问:

• 我看到了什么问题?
• 人力资源部门如何在问题出现之前帮助员工?
• 分析学如何衡量我的战略目标?

参与更广泛的管理——但只有在回顾了自己的需求之后. 当你准备好引入更广泛的利益相关者时, 问他们:人员数据如何加强和授权管理团队? 人们的数据可以帮助他们解决什么问题?

试而不猜

现在你已经准备好从有问题到想要答案了. 取得进步的最好方法就是开始测试你的想法.

也许你有一个假设，那些经常学习的人更有可能获得晋升. 以下是你验证它的方法:

1. 首先，写下你的假设. 例如, “我认为积极学习的人比适度学习的人更有可能更快地获得晋升。”.
2. 接下来，选择要测量的时间单位. 你可以用6个月，因为这段时间足以让模式出现.
3. 从LMS导出相关数据.
4. 你应该能够看到人们的参与度, 然后计算员工对学习的平均投入.
5. 现在，寻找异常值. 是否有人比他们的同龄人更投入? 有多少人??
6. 看看他们的人力资源数据. 这些人的晋升速度更快吗? 如果不是，你能猜猜原因吗?

如果实验超出了你的舒适区，把挑战重新定义为机会. 您将学习新的技能，并找到解决方案，使人力资源部门更容易有效地提供支持, 在规模上.

拥抱最佳实践

不要落入速成的圈套

与数据打交道意味着学会对数据进行询问. 我们都是偏见的受害者，这意味着我们有时会看到我们想看到的. 在科学领域, 这就是所谓的“寻找数据”——寻找一个能证明你观点的发现.

以谷歌为例. 最近，他们注意到谷歌的用户满意度增加了大约10%. 这是一个很大的飞跃. 而且，尽管接受胜利是件好事，但这个数字具有误导性. 对数据的仔细观察显示，与平均水平的偏差有13%，有高有低. 除此之外，还有一个很可能的抽样偏差, 使年复一年的比较变得无关紧要. 因此，不仅实际数字不正确，而且隐含的增长也不正确.

如果你要处理人的数据, 每个人都需要知道他们的定量和定性. 安排数据素养培训，以帮助相关团队学习如何参与您的战略. 培训员工可以帮助团队在查看数据时保持好奇心和创造力. 好奇心很重要. 这就是超级洞察力所在.

构建数据仓库

获得数据支持. 使其可用. 整合你的数据将提高你的搜索能力, 尝试一下, 找到深刻的联系. 例如，将你的人力资源技术堆栈与 你的LMS 能让你看到新的模式吗.

Sana与Winningtemp的集成可以简化这项工作. Winningtemp的仪表板可以为用户提供员工敬业度的顶层视图. 有了这些见解，HR和L&D团队可以创造学习，这是“以人为本”人力资源战略的一部分.

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人力资源分析为人力资源团队提供了以新方式看待现有问题的机会. 在我们继续适应的过程中帮助每个人. 通过更多地了解我们的员工，我们可以改善他们现在和未来的幸福感.

再次感谢 约翰·埃里克森 和 雅各Osterberg 感谢他们的时间和见解.

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