直觉型HR还是数据驱动型HR?这将决定你的核心竞争力
WFM盖雅工场2019年7月11日

直觉偏好型HR,凭经验、凭感知、凭主观判断。
数字型HR,对事实感兴趣,依赖数据,尊重规律;并拥有结构化、逻辑化、系统化的思维模式。
在这个日益复杂的环境下,企业成本居高步下、劳动力存量和结构发生巨大变化,新生代理念变化,过往的经验和直觉,逐渐失灵。HR必须向数据分析型转型和迈进。
但中国只有12%的HR职位要求懂数据分析,你做到了嘛?

 

2019年7月11日,「第三届南京人力资本创新峰会」顺利召开,共同探讨数字化时代的人才赋能方略,从容应对未来挑战。

盖雅工场劳动力管理专家邱伸在大会发表「裁员优化、税改、老龄化……复杂环境下 HR 如何搞得定」的演讲,以下为分享内容:

 

 

当今,我们正在面临前所未有的复杂环境,居高不下不的企业成本,以及前所未有的新一代劳动力,HR职业本身也在面临巨大的挑战,在这样复杂的情况下,HR该如何应对?

新一代的HR要从直觉型HR向数字驱动型HR迈进,HR应该对事实感兴趣,依赖于数据,会尊重规律,拥有结构化、逻辑化、系统化的思维模式。要贴近业务,对多渠道的数据进行分析。

在过去的五年里面,亚太地区数据分析HR的人数增长是70%,而在中国只有12%的HR职位要求非常懂数据分析。如果你是一名懂数据分析的HR,就意味着你站在了时代的前沿。

 

 

那么在数字化转型的过程中,盖雅能提供什么帮助?

盖雅工场推出了数字驱动的 IPO 模型,帮助企业从洞察、预测和优化三方面提升劳动力效能,打造高效能团队和敏捷组织。

 

 

洞察的目的是了解现在。如今,大量企业的报告是滞后的,如果要洞察,我们需要做建模,可视化以及归因分析。

什么是建模呢?每天员工会做出大量的行为,很多企业都要考勤,员工的工号、时间和排班计划等数据整理好,就可以变成可视化的数据,就能看到我们需要看什么,什么在发生,以及如何让它更好地呈现。今天的出勤率,有多少人迟到、早退、没有打卡,有多少人这月加班超过了60小时,有多少人连续6天上班……所有的数据都直接从考勤机连到我们的屏幕上。数据收集完毕后,我们会进行归因分析,我们要基于这些数据来做判断:这些事情发生的原因、效率如何改善、风险如何控制、如何保证我们整个运作过程中的合规等。

 

 

预测我们谈两个方向:一种叫管中窥豹,看到事情的一部分真相;一种叫一叶知秋,通过这部分真相来推我们未来会发生什么。

那么,我们来举个例子:下图是我们为客户做的预测,图中红色曲线是实际业务量,绿色曲线是预测业务量,由图可见两种曲线高度贴合,其中劳动力的预测高达83%,这基于强大的盖雅智能算法云引擎,以历史数据和多种关联因素为支撑,企业可以预测业务量并智能排班、实时精细化考勤和工时统计、优化提升销售绩效和工时效率,让企业降本增效,塑造劳动力的竞争优势。

 

 

 

优化的目的是帮助企业提升效能,比如我们有一家这样的客户:某超市在国内有八百家门店,两千个全职员工,三千个兼职员工,那怎么组合排班更优呢?我们会给他三种可能性的排班,包括成本优先、效益优先、员工满意度优先三种不同的方向,企业可以根据自身情况选择合适的方案以完成排班。

盖雅工场利用神经网络算法和机器学习,可以测算出动态劳动力工时标准,这个标准会根据不同日期、时间段、业务量、门店或组织,以及工作任务等维度而动态变化,更贴近实际业务场景,同时也不像传统测量那么耗时耗力。

 

 

劳动力管理,盖雅搞得定。

 

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