班组管理：如何量化你的组员
来源/作者：未知 发布时间：2013年09月05日 阅读次数：次
班组管理：如何量化你的组员
几乎所有的企业管理者对于自己的手下爱将都会有一个基于经验的直观印象，尽管人力资源部门也会采用一些定性定量的工具方法来帮助公司了解和调配组员，不过，这类分析工具显然并不精确，在“用人”这件事上，经验和感性认识在大多数企业仍然起着决定性作用。
不过，一些在知识管理上走在前沿的公司和班组正在试图采用十分精确的方式来分析它的组员和潜在人力资源：星巴克和百思买可以精确地评估出一家店内组员敬业度是否有哪怕0.1%的增幅。对于百思买来说，这就意味着一家店的年营业收入将增加大约10万美元；而为了保证购买正确的球员，意大利的AC米兰队组建了自己的生物医学研究团队，这一团队给每位球员收集的数据信息高达6万多条，以帮助球队评估球员的健康状况，从而做出是否签约的决定。
这些新的高精度分析工具有时候也许会提供跟直觉和经验很不一样的结论。比如就优秀组员有什么样的潜在特质这个问题来说，美国的专业服务公司Cognizant通过分析社会媒体的影响尤其是组员博客发现，那些写博客的组员比其他人更投入也更满意自己的工作，他们的平均业绩比一般组员高出10%；科技公司往往青睐那些有着名校学历背景的应聘者，可AT&T和Google公司通过定量分析认为，面试者如果表现出做事积极主动的能力，在今后的工作中更有可能创造出色的业绩。
是什么因素推动着企业进行量化的人才分析？本刊曾经介绍过的哈拉斯娱乐公司（Harrah‘sEntertainment，详见本刊2007年9月号《从数据管理中获益》一文）是那些最早从对客户数据挖掘中尝得甜头的公司之一，随后他们将类似的量化分析工具用在了自己的组员之上，并且利用数据得出的深入看法把组员安置在适合其能力发挥的工作岗位。哈拉斯娱乐公司还发现，心情愉快、身心更健康的组员会让客户更满意。
本质上，分析人才与分析客户关系或者供应链管理没有根本区别。如今的公司希望凭借人才获得更多收益，这就是一些公司重新设计整套人力资源政策的原因。Netflix公司废除了传统的缺勤规定，百思买公司总部设定了标准工作日程。这些新的管理举措也许正出自分析法的指导。同时，知识管理体系和社交网络的大范围“数据跟踪”如今也可用于人才分析，Google、百思买和西斯科等公司都在着手确切地了解如何保证最高的生产率、组员敬业度和顶级人才的留任率，以及随后复制这样的成功。
曾经共同创建“流程再造”理论的知识管理专家托马斯·达文波特（ThomasHDavenport），与两位合作者珍妮·哈里斯（JeanneHarris）、杰瑞米·夏皮罗（JeremyShapiro）一起，在10月号的《哈佛商业评论》杂志提出了高精度量化人才分析的六种应用，按照从简单到复杂的顺序，这六种应用依次是：收集人力资本事实、分析人力资源、人力资本投资分析、劳动力预测、人才价值模式和人才供应链。
人力资本事实是反映个人业绩以及组员总数、使用临时劳工、组员流动、招聘等企业层面的数据。公司应仔细考虑什么样的事实会带给自己真实的反馈，对有些公司而言，一两个关键数据点就可以体现整体的健康状况，如果要做出恰当的分析，数据不需要太完美，只要能理解相关趋势就足够了。哈拉斯的许多经理已经在公司中观察并记录那些与客户面对面打交道的组员微笑的次数，因为这样的举动与客户满意度有很大的关系。
分析人力资源这一方法会收集或解析人力资源数据，由此深入了解具体的部门或具体的职能。比如，一位经理可能会发现，组员流动率对评价东海岸的销售团队很重要，但评价西海岸的团队时就不会需要它。分析人力资源结合了关键成果领域的个人成绩这类个人业绩数据、成本与时间这些人力资源流程衡量标准、敬业度与留用率等成果衡量标准。
洛克希德·马丁公司建立了一套业绩管理系统，将每位组员的业绩与班组目标联系起来。这套系统自动运行，全年及时收集业绩审核的数据，再与知识管理信息作对比，那些具体某些领域参与了正式培训的人就会受到这样的比较评估。有了这套系统，洛克希德·马丁公司就可以确认专门项目的巨大潜力，或者监督在特定领域需要改进的组员。
人力资本投资分析帮助机构了解对经营业绩有着巨大影响的行为。这一领域的佼佼者是食品服务类公司的领先者西斯科公司。西斯科结构庞大复杂，旗下有将近100个自主经营的单位，约5.1万名全职组员服务于40万左右的客户。这家公司对每个经营单位进行劳动力分析是都采用了三大衡量工具：工作环境与组员满意度、生产力和留用率。它更深入地了解、衡量并管理其他七个层面的工作环境，其中包括一线主管的效率、多元化和生活质量。
西斯科的分析揭示出，组员满意度高的经营单位收入更高，成本更低，组员留用率更高，客户忠实度也更高。公司可以有效地确认管理层采用怎样的措施可以对企业产生最大的影响。例如，对于那些为客户提供服务和建立客户关系的组员，西斯科六年间的留用率从65%升至85%.西斯科跟进了解这批组员的满意度分值，一旦分数下降就立即着手改善，努力恢复组员满意值，让它回到正轨。通过留任这类关键人才，西斯科节省了近5000万美元的聘用和培训新人的成本。
劳动力预测分析组员流动率、接班人计划、商业机会的数据，以此确认关键能力方面可能存在的不足或过度表现，在它们显现以前尽早发现问题。维奈·库托（VinayCouto）、弗兰克·瑞贝罗（FrankRibeiro）和安德鲁·缇平（AndrewTipping）最近在《战略与经营》杂志中发表文章提到，陶氏化学公司过去十年不断完善其劳动力计划，发掘其4万名组员的历史数据，在整个化工业不稳定的经营周期中预计劳动力需求。他们预测了晋升率、内部转岗以及整体可用劳动力。陶氏化学以一种惯用的模仿工具将劳动力分为五个年龄群体、十个工作岗位等级，并计算每个经营单位未来的总人数和所属级别。这些具体的预测结果汇总后就形成了全公司的劳动力预测数据。陶氏化学将致力于假设性情景规划，设想改变组员晋升这类公司内部的可变因素，或者改变诸如政治与法律影响这样的外部可变因素。劳动力预测可用于关键性增长领域，也可用于明确离职组员正式提出申请以前公司存在的知识管理风险。
人才价值模式重视诸如“为什么组员会选择留在我们公司”这样的问题。一家公司可以用分析法计算出组员最大的价值，并建立一种可以提升留用率的模式。这样的模式可以帮助管理者设计个性化的业绩激励措施，评估它是否可以媲美竞争对手的用人待遇，或者决定何时晋升某位组员。
Google公司利用组员业绩数据确定最适当的干预措施，以帮助那些表现优异或者不佳的组员取得成功。Google的人力资源副总拉兹洛·伯克表示：“业绩数据方面，我们没有关注中等表现的组员，而是密切注意在数据分布曲线中显示业绩最佳和最差的组员。对于最差的5%，我们会主动给予帮助。我们知道雇用的都是人才，所以真心希望他们都能成功。”Google猜测，许多组员表现不佳可能是岗位配置有误，或者管理不善，而其后的一项详细分析结果支持了他们的这一观点。了解组员的需要和价值使伯克的团队成功地解决了许多难题。
人才供应链帮助公司在现实环境中对人才相关的需要做出决策。比如根据预计收货和组员个人的销售业绩模式，优化零售店次日的工作安排，或者预测呼入型呼叫中心呼入量，并允许有意早退的小时工提前离开。这是六种人才分析法中最复杂的一种，因为它需要极其高品质的数据和严格的分析，需要将广义的人才管理与其他班组流程相结合。人才供应链还在发展初期，但一些班组早期的成功，尤其是在零售业的成功，已经显示出其今后将进一步被推广普及。
优秀的班组不仅将组员视为独立个体，而且是收集数据的丰富资源，可以利用它更好地在人才问题方面做出更好的决策。未来的企业业绩绝对离不开公司组员的能力和激励政策。企业运用数据获得人力资本的远见，已经成为一种难以复制的竞争优势。
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几乎所有的企业管理者对于自己的手下爱将都会有一个基于经验的直观印象，尽管人力资源部门也会采用一些定性定量的工具方法来帮助公司了解和调配组员，不过，这类分析工具显然并不精确，在“用人”这件事上，经验和感性认识在大多数企业仍然起着决定性作用。
不过，一些在知识管理上走在前沿的公司和班组正在试图采用十分精确的方式来分析它的组员和潜在人力资源：星巴克和百思买可以精确地评估出一家店内组员敬业度是否有哪怕0.1%的增幅。对于百思买来说，这就意味着一家店的年营业收入将增加大约10万美元；而为了保证购买正确的球员，意大利的AC米兰队组建了自己的生物医学研究团队，这一团队给每位球员收集的数据信息高达6万多条，以帮助球队评估球员的健康状况，从而做出是否签约的决定。
这些新的高精度分析工具有时候也许会提供跟直觉和经验很不一样的结论。比如就优秀组员有什么样的潜在特质这个问题来说，美国的专业服务公司Cognizant通过分析社会媒体的影响尤其是组员博客发现，那些写博客的组员比其他人更投入也更满意自己的工作，他们的平均业绩比一般组员高出10%；科技公司往往青睐那些有着名校学历背景的应聘者，可AT&T和Google公司通过定量分析认为，面试者如果表现出做事积极主动的能力，在今后的工作中更有可能创造出色的业绩。
是什么因素推动着企业进行量化的人才分析？本刊曾经介绍过的哈拉斯娱乐公司（Harrah‘sEntertainment，详见本刊2007年9月号《从数据管理中获益》一文）是那些最早从对客户数据挖掘中尝得甜头的公司之一，随后他们将类似的量化分析工具用在了自己的组员之上，并且利用数据得出的深入看法把组员安置在适合其能力发挥的工作岗位。哈拉斯娱乐公司还发现，心情愉快、身心更健康的组员会让客户更满意。
本质上，分析人才与分析客户关系或者供应链管理没有根本区别。如今的公司希望凭借人才获得更多收益，这就是一些公司重新设计整套人力资源政策的原因。Netflix公司废除了传统的缺勤规定，百思买公司总部设定了标准工作日程。这些新的管理举措也许正出自分析法的指导。同时，知识管理体系和社交网络的大范围“数据跟踪”如今也可用于人才分析，Google、百思买和西斯科等公司都在着手确切地了解如何保证最高的生产率、组员敬业度和顶级人才的留任率，以及随后复制这样的成功。
曾经共同创建“流程再造”理论的知识管理专家托马斯·达文波特（ThomasHDavenport），与两位合作者珍妮·哈里斯（JeanneHarris）、杰瑞米·夏皮罗（JeremyShapiro）一起，在10月号的《哈佛商业评论》杂志提出了高精度量化人才分析的六种应用，按照从简单到复杂的顺序，这六种应用依次是：收集人力资本事实、分析人力资源、人力资本投资分析、劳动力预测、人才价值模式和人才供应链。
人力资本事实是反映个人业绩以及组员总数、使用临时劳工、组员流动、招聘等企业层面的数据。公司应仔细考虑什么样的事实会带给自己真实的反馈，对有些公司而言，一两个关键数据点就可以体现整体的健康状况，如果要做出恰当的分析，数据不需要太完美，只要能理解相关趋势就足够了。哈拉斯的许多经理已经在公司中观察并记录那些与客户面对面打交道的组员微笑的次数，因为这样的举动与客户满意度有很大的关系。
分析人力资源这一方法会收集或解析人力资源数据，由此深入了解具体的部门或具体的职能。比如，一位经理可能会发现，组员流动率对评价东海岸的销售团队很重要，但评价西海岸的团队时就不会需要它。分析人力资源结合了关键成果领域的个人成绩这类个人业绩数据、成本与时间这些人力资源流程衡量标准、敬业度与留用率等成果衡量标准。
洛克希德·马丁公司建立了一套业绩管理系统，将每位组员的业绩与班组目标联系起来。这套系统自动运行，全年及时收集业绩审核的数据，再与知识管理信息作对比，那些具体某些领域参与了正式培训的人就会受到这样的比较评估。有了这套系统，洛克希德·马丁公司就可以确认专门项目的巨大潜力，或者监督在特定领域需要改进的组员。
人力资本投资分析帮助机构了解对经营业绩有着巨大影响的行为。这一领域的佼佼者是食品服务类公司的领先者西斯科公司。西斯科结构庞大复杂，旗下有将近100个自主经营的单位，约5.1万名全职组员服务于40万左右的客户。这家公司对每个经营单位进行劳动力分析是都采用了三大衡量工具：工作环境与组员满意度、生产力和留用率。它更深入地了解、衡量并管理其他七个层面的工作环境，其中包括一线主管的效率、多元化和生活质量。
西斯科的分析揭示出，组员满意度高的经营单位收入更高，成本更低，组员留用率更高，客户忠实度也更高。公司可以有效地确认管理层采用怎样的措施可以对企业产生最大的影响。例如，对于那些为客户提供服务和建立客户关系的组员，西斯科六年间的留用率从65%升至85%.西斯科跟进了解这批组员的满意度分值，一旦分数下降就立即着手改善，努力恢复组员满意值，让它回到正轨。通过留任这类关键人才，西斯科节省了近5000万美元的聘用和培训新人的成本。
劳动力预测分析组员流动率、接班人计划、商业机会的数据，以此确认关键能力方面可能存在的不足或过度表现，在它们显现以前尽早发现问题。维奈·库托（VinayCouto）、弗兰克·瑞贝罗（FrankRibeiro）和安德鲁·缇平（AndrewTipping）最近在《战略与经营》杂志中发表文章提到，陶氏化学公司过去十年不断完善其劳动力计划，发掘其4万名组员的历史数据，在整个化工业不稳定的经营周期中预计劳动力需求。他们预测了晋升率、内部转岗以及整体可用劳动力。陶氏化学以一种惯用的模仿工具将劳动力分为五个年龄群体、十个工作岗位等级，并计算每个经营单位未来的总人数和所属级别。这些具体的预测结果汇总后就形成了全公司的劳动力预测数据。陶氏化学将致力于假设性情景规划，设想改变组员晋升这类公司内部的可变因素，或者改变诸如政治与法律影响这样的外部可变因素。劳动力预测可用于关键性增长领域，也可用于明确离职组员正式提出申请以前公司存在的知识管理风险。
人才价值模式重视诸如“为什么组员会选择留在我们公司”这样的问题。一家公司可以用分析法计算出组员最大的价值，并建立一种可以提升留用率的模式。这样的模式可以帮助管理者设计个性化的业绩激励措施，评估它是否可以媲美竞争对手的用人待遇，或者决定何时晋升某位组员。
Google公司利用组员业绩数据确定最适当的干预措施，以帮助那些表现优异或者不佳的组员取得成功。Google的人力资源副总拉兹洛·伯克表示：“业绩数据方面，我们没有关注中等表现的组员，而是密切注意在数据分布曲线中显示业绩最佳和最差的组员。对于最差的5%，我们会主动给予帮助。我们知道雇用的都是人才，所以真心希望他们都能成功。”Google猜测，许多组员表现不佳可能是岗位配置有误，或者管理不善，而其后的一项详细分析结果支持了他们的这一观点。了解组员的需要和价值使伯克的团队成功地解决了许多难题。
人才供应链帮助公司在现实环境中对人才相关的需要做出决策。比如根据预计收货和组员个人的销售业绩模式，优化零售店次日的工作安排，或者预测呼入型呼叫中心呼入量，并允许有意早退的小时工提前离开。这是六种人才分析法中最复杂的一种，因为它需要极其高品质的数据和严格的分析，需要将广义的人才管理与其他班组流程相结合。人才供应链还在发展初期，但一些班组早期的成功，尤其是在零售业的成功，已经显示出其今后将进一步被推广普及。
优秀的班组不仅将组员视为独立个体，而且是收集数据的丰富资源，可以利用它更好地在人才问题方面做出更好的决策。未来的企业业绩绝对离不开公司组员的能力和激励政策。企业运用数据获得人力资本的远见，已经成为一种难以复制的竞争优势。
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