这些人力资源指标会告诉你企业得了什么病

HR的专业悖论



近几年，随着互联网技术带来的商业趋势和管理趋势变化，人力资源专业也屡次被挑战。不能推动经营、不能理解业务、专业缺乏标准都成为了HR被诟病的软肋。如果说推动经营和理解业务是仁者见仁智者见智，专业缺乏标准就成了死穴。



任何一门专业，如果能够被称为专业，一定是高度数据化的。因为，专业背后都是科学，而科学是可以重复的事实，只有数据才能被一遍又一遍的复制。同样在职能体系的财务部，左手会计准则，右手杜邦分析法，两块“数据盾牌”就守住了自己的专业尊严。



但翻开任何一本人力资源经典教材，数据化的部分寥寥可数。在这个方向上，也有不少流派进行过尝试，但迄今为止并没有谁得到了业界的公认。老板们不认，那些复杂的指标体系似乎与他们无关。



HR们众说纷纭，今天学武当，明天学少林，好像都有道理，最后却迷失在了百家争鸣中……最尴尬的是，好不容易按照某流派方法做出来的数据结果，似乎对自己的工作并没有指引作用，数据几乎并没有太大价值。



因此，纠结中的人力资源管理被误解为一个没有门槛的领域，似乎谁都可以来这个“公海”指指点点，HR们仿佛赤手空拳。但真相并非如此，人力资源管理绝对是一门严谨的专业，绝对能对企业的发展起到至关重要的作用。HR们缺的只是一个将专业变成数据的方法。



在我的观察中，HR职业生涯的高光时刻（MOT）出现在三个场景里：



一是他们谈行业规律的时候，例如，核编定岗应该采用什么方法，薪资体系应该如何架构；



二是他们谈数据指标的时候，例如，通过人才储备率告知老板企业的人才状况；



三是他们谈Baseline的时候，例如，明确告知老板和业务，某项数据一旦超过什么水平，就代表企业必然存在什么问题。



但遗憾的是，第二三个场景更多存在于HR们的想象中。





HR的专业抓手



但倘若我们可以实现上述场景，HR就优雅地向老板和业务传递了一个信息——这是我的地盘，我是专业的，请别随便指手画脚。而老板和业务也会因此给予HR们足够的尊重。



事实上，我并不主张HR们对于老板过度俯首帖耳，专业的人都有自己的标准，有标准的人就必然有自己的坚持，坚持就是个性。老板们买的是你的专业，不是你的服务。



人力资源管理对于战略的贡献和经营的推动，都是通过三个层次来实现的：运行选、用、育、留等职能动作；打造出实力强悍和布阵合理的人力资源队伍；产生关键的人力资源效能。我和我的团队研究了中外知名的人力资源管理模型，发现几乎所有的观点，都跳不出这个框架。



但要注意的是，每个企业在这个框架里的的人力资源打法却不同，因此，他们需要定制自己的人力资源战略地图。



举例来说，一个在成熟到衰退期的劳动密集型企业，需要关注自己的生产效率，减少人员投入，尽量挤出产量；而一个在初生期的智力密集型企业，需要关注自己的营收规模，不求人数，但求精英，尽量获得未来的发展空间。两种打法在职能层面的操作、对于队伍的塑造方向、对于效能的关注重点，完全不同。



这是HR一把手的施政纲领，是应该与老板进行充分沟通并取得共识的。实际上，这也是对老板们进行“向上管理”，老板们受限于专业，通常是需要高段位的HR来为他们布局人力资源专业领域的思维模型的。




有了人力资源战略地图，就可以把地图里的关键操作数据化，形成一个人力资源效能仪表盘。这样一来，就可以监控战略地图的落地情况，并对于局部失控的地方进行定向干预，确保产出。我把这个工具叫做HR Efficiency Dashboard，简称HED。其实，HED应该是HR的HEAD。





专业里的杀招



在人力资源效能仪表盘里，有若干的指标，这些指标能轻易洞穿企业的病灶，应该是HR们的杀招。这里，我挑选几个例子来谈谈：



1.扁平化指数



大量企业做组织结构的调整都比较随意，似乎往哪个方向上走都有道理，但运作一段时间却发现组织结构里有大量冗余。于是，我用管理幅宽和管理层级造出了一个“扁平化指数”。从我们目前研究的样本来看，扁平化指数如果低于1，说明企业层级偏多，幅宽偏小，从构架上看，有大企业病的风险。



这个数据运用到企业里特别有穿透力。穆胜事务所在为某企业提供咨询服务时，被其高管告知企业在构架里没有充分配置管理人员，导致现有管理人员负荷过重。



但诊断后却发现其扁平化指数只有0.47，综合管理幅宽为2.82，即1个领导管理不到3个的直接下级。这显然不是管理人员配置不足的问题，而是组织协同不足形成的内耗问题。



2.能岗适配率



这个指标解决能人有没有被配置到合理职级的问题。大量企业能人升不上去，只能负气出走，这不仅浪费了人才的成本和才华，浪费了公司的发展机会，还造成了腐朽的组织文化，显然是企业不应该容忍的。




但企业在这个方面做得究竟如何，没人说得清楚。于是，我将员工的能力水平和获得的激励水平都变成了数据，并放入一个二维矩阵中，再建立了两条能岗匹配的红线，夹住的部分就是“能岗适配区”



穆胜事务所经过对20家企业样本的研究发现，能岗适配率优秀的企业多数为非国企，基本是TMT企业；而能岗适配率较差的企业多数为国有企业。这个研究结果背后的意义不言自明。



3.员工稳定指数



大量企业都很关心自己核心员工的稳定性问题，但他们往往在这类员工提出离职时才发现一切已经无可挽回。



马云说，员工离职通常是两个原因，要么钱没个够，要么是心委屈了。但你如果用这两个方面去探测员工，一定得不到真相。多少员工信誓旦旦之后却无情离开？



所以，我建议观测两个方面的数据。一是员工离职可能带来的损益。例如，员工如果在短期内有晋级、提薪、获得股权激励、获得绩效认可等，原则上，他们是不太可能离职的，他们正得到组织的认可，离开有沉没成本。



二是员工实际的离职预警行为。例如，不参加集体活动、频繁请假、加班量骤减等，都可能是对企业“不再上心”的表现。



我们用这两类数据形成一个员工稳定性指数，就可以排查出离职可能性较高的人员。在此基础上，定向进行沟通，相信一定会有挽留的效果。说白了，人家提离职之前还可以沟通，真要提了，挽留的可能性就大大降低了。




另外，我们还可以基于两类数据建立一个二维矩阵，就可以明确核心岗位上的人员保留策略。



当下，HR们当前遇到的挑战的确是巨大的，但机会更大。面对未来的不确定性，HR们手持人力资源战略地图、人力资源效能仪表盘、人力资源指标算法……去重塑这个行业的尊严，也为自己赢得无限的发展空间，不香吗？