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    必读:HR如何在不成为数据专家的情况下提高自己的分析能力 How you can improve your analytical abilities without become a data expert 本文的作者是来自犹他州立大学的Mike Ulrich教授,ThinkTank学术负责人和Victory Through Organization的作者。 人力资源分析不仅仅与分析有关 - 您可以在不成为数据专家的情况下提高分析能力。 我曾经与一支训练有素的统计人员和人力资源教授一起从事人力资源分析项目。我们的目标是梳理数十万个观察结果,以预测员工选择的健康保险计划。 在我们的第二次每周会议开始时,一位统计学家同事顺便提到她的机器学习算法找到了一个变量,它解释了超过95%的营业额差异。这是令人难以置信的 - 在短短两周内,她意外地找出了营业额的主要原因,公司和研究人员花费了数十年时间试图破译。 我的另一位人力资源同事和我立即开始梦想这些重大发现所带来的出版物和咨询机会。直到她告诉我们,公司是否提供宠物保险是一个神奇的变量,这让我们质疑我们的统计学家朋友对人和人力资源的了解程度。唉,经过一番探索,宠物保险并不是我们所希望的灵丹妙药。 这个故事突出了人力资源分析的一个重要原则,经常被忽视:分析不是分析数据或现代计算技术; 分析是关于使用数据获取洞察力,以实现更好的决策和绩效。没有结构化决策过程的分析就像试图在没有糖的情况下烘烤蛋糕 - 它可能在外面看起来不错,但最终会让你想要更多。 如果我有一个小时来解决问题,我会花55分钟思考问题,5分钟思考解决方案- 阿尔伯特爱因斯坦 您如何改善基于证据的决策思维? 无论您的正式角色如何,分析思维都可以改善您的绩效和决策。成为具有分析意识的人力资源专业人员不会在一夜之间成为现实,您可能永远不会成为分析的每个部分的专家,但通过刻意的努力和培训,您可以开始将分析和基于证据的技能融入您的日常工作中。日活动。 虽然每个分析项目都不同,但研究表明有些原则可以产生更好的结果。 请记住,分析应该用于收集和评估证据,以便做出具有实际业务影响的决策。循证管理可能不是时髦,但它会产生更好的结果。 花时间在项目开始时1)确定要问的正确问题; 2)理解,重构和定义项目希望解决的问题; 3)如何实施项目的结果; 4)从决策者那里购买 了解数据和统计数据的局限性。糟糕的数据可能会产生有趣的结果,但无法改善业务。例如,主观数据(例如,参与度,净推动者得分)远远低于客观数据。 偏见是所有科学中固有的,但不要让它阻止你倾听那些偏见与你不同的人。当我们只听取同意我们现有意见的人时,我们会失去视角并限制创造机会。 并非团队中的每个人都需要擅长数据科学或统计学。仅仅因为有人在大学中对统计学或傻瓜研究方法的介绍失败并不意味着他们无法为分析项目增加价值。我最有用的同事之一并不知道平均值和茄子之间的区别,但却具有提出问题和重构问题的难以置信的能力。 如果您无法讲述数据的故事,那么找到惊人的结果并不重要。没有伴随故事,数据不会改变思想。 这些只是您开始为人力资源分析建立更好的个人能力和业务能力的众多方法中的一小部分。 人力资本分析论坛希望能够更好地了解这些主题以及您可以使用分析来实现真正业务影响的其他方式。   以上由AI翻译,仅供参考。
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    2019年07月27日
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    数字时代,你老板比你想象的更了解你!各种数字化的信息收集以及分析工具,如何在隐私和组织之间做好平衡 编者注:我们不妨看看下面这个观点,数字时代,各种原本不相干的信息,或者之前线下的信息很容易通过线上的方式数字化存储,同时可以很方便的对应到每个员工个人。可以说你一天的痕迹和工作毫无秘密可言,尤其通过数据分析更容易得到一些结论。我们一起来看看这篇文章。 以下由AI翻译完成,旨在快速传播资讯,具体可以参考文末的英文。 作者: Sarah Krouse --雇主正在挖掘他们的员工生成的数据,以确定他们应该做什么,以及与谁合作。而作为员工的你几乎无能为力。 您的雇主可能比您想象的更了解您。 在会议中你的声音。你经常离开办公桌的频率。您多快回复电子邮件。你在办公室里漫游的地方。你的电脑屏幕上有什么。 成为美国大公司的员工现在通常意味着成为一个劳动力数据生成器 - 从早上在床上发送的第一封电子邮件到午餐时使用的Wi-Fi热点,再到回家之前添加的新业务联系人。雇主正在解析这些互动,以了解谁是有影响力的,哪些团队最有效率,哪些是飞行风险。 在美国拥有广泛法律自由度来监督员工的公司并不总是告诉他们他们追踪的是什么。当McKesson公司的高管想知道为什么它的一些团队有更高的营业额时,药品批发商去年与一家人事分析初创公司一起检查发件人,收件人和超过1.3亿封电子邮件的时间 - 而不是邮件的内容 - 来自超过20,000名美国员工,看看它可以连接关于人际关系的点。 分析公司TrustSphere发现,营业额较低的团队通常在公司内部和外部联系人的指挥链上下有各种各样的内部联系,而营业额较高的团队在公司外部拥有更强的关系,与之关系较弱。公司内部或同等级别的同事。McKesson表示,它只关注员工群体,而不是尊重员工隐私的个体员工,并且当时没有向员工透露分析,因为它没有查看电子邮件内容。 McKesson的劳动力规划和分析副总裁RJ Milnor说:“我们从中获得的信息就是让我们的团队更好地运作的信息。” McKesson尚未确定调查结果将会发生什么变化,但考虑采用更开放的办公计划来鼓励员工之间进行更多讨论。它还在探索如何根据关系模式预测哪些团队面临失去成员风险的方法。 这不仅仅是正在计算和分析的电子邮件。公司越来越多地通过文本,Slack聊天,以及在某些情况下,在移动设备上记录和转录电话。 微软 集团 相符就利用自身的Office 365服务来衡量员工的工作效率,管理效能和工作生活平衡的聊天记录,电子邮件和它的员工和客户之间的会议频率数据。 跟踪电子邮件,聊天和日历约会可以描绘出员工每周平均花费20个小时的工作时间的情况,专注于工作场所分析的微软总经理Natalie McCollough说。该公司只允许管理人员查看五个或更多工人的团体。 今年早些时候,微软销售团队成员收到了个性化的仪表板,展示了他们如何花时间,经理们无法看到的洞察力。该门户网站提供了有关如何建立联系网络以及将更多时间花在客户而非内部会议上的建议。 微软还向其他公司销售这种类型的工作场所分析软件,例如 Macy 公司, 该公司通过衡量员工花费多少小时发送电子邮件并在工作时间以外登录来处理员工工作与生活平衡的数据。抵押贷款巨头 房地美 使用微软的分析来衡量工人在会议上花费的时间,并试图确定其中一些聚会是否多余。 在工作场所使用监控技术的倡导者表示,这些洞察力可以让公司更好地分配资源,更早地发现问题员工并使高绩效员工脱颖而出。批评者警告说,激增的工具可能不会有足够的细微差别,导致公正,公平的判断。 “为了维持与员工的信任关系,你需要做些什么是合法的,你需要做些什么,而且他们并不总是一样的,”劳动力研究和咨询公司RedThread Research的联合创始人Stacia Garr说道,该公司为公司提供研究和建议。与人力资源有关的问题。 戴安娜·哈伯德(Diana Hubbard)是德克萨斯州沃思堡市一位41岁的用户体验设计师和研究员,她根本没有在工作设备上谈论她的私人生活 - 甚至没有在网上预订晚餐。除了工作发布的手机和电脑之外,她还拥有一台个人智能手机和两台个人笔记本电脑 - 一台专门用于游戏的笔记本电脑。当她去上班时,Hubbard女士有时携带两部手机和两部笔记本电脑,并避免将她的个人电话连接到任何企业Wi-Fi,除非她建立虚拟专用网络连接。 戴安娜·哈伯德(Diana Hubbard)除了工作发行的手机和电脑外,还有个人智能手机和两台个人笔记本电脑,以保护隐私。 照片: JONATHAN ZIZZO为华尔街日报 “我不是所有的锡帽或任何东西,”她说,并指出她试图避免在线共享个人数据。“数据非常有价值,我不想免费赠送它,无论是谁试图接受它或访问它。这真的是它归结为什么。这是我的。我拥有它。“ 多年来,公司已经让工人签署技术协议,详细说明流过工作机器或计算机的数字传输是公司财产的。就业律师说,美国雇主在法律上有权获得在工作场所或他们为雇员用于工作的设备上创建的任何通信或知识产权。 HR是否考虑下你应该了解和学习以及掌握这种数字分析或者人力资本分析的方法?起码你知道边界在哪里,在组织和员工之间找到一种平衡。否则数字时代我们是否会被抛弃?   现在,公司越来越聪明地分析他们拥有的工人数据库。其中一个最新的领域是解析电话和会议室对话。在某些情况下,音调分析可以帮助诊断团队中的文化问题,显示谁主导对话,谁反对,谁拒绝参与情感讨论的努力。 Life Time Inc.经营着一系列健身设施,使用由两年前名为Ambit Analytics的公司提供的语言处理来评估新雇用的俱乐部经理如何能够解决小组中的问题。训练练习可以显示一个人与他人交谈的程度以及对他们的语音和音量进行评分的信息。 五到八个参与者和一个小组辅导员在他们的手机上下载应用程序并按下按钮开始录制。通常会给他们一个假设的问题来解决。Life Time的教育副总裁David Pettrone Swalve说,Life Time随后为其新员工提供有关工作技能的建议,无论是成为更好的倾听者还是更频繁地说话。他说,有些人发现更容易听到基于数据的反馈,而不是另一个人,这似乎是主观的。 “黑镜在我们身上,”Swalve先生说,指的是流行的未来派Netflix秀。 使用电子邮件解读客户和内部关系模式帮助位于印度钦奈的软件制造商Ramco Systems减少了在新泽西州普林斯顿到新加坡等办事处培训新销售团队工作人员的时间。例如,当销售主管离开公司时,Ramco可以识别出该人50个最强的客户关系,并迅速将信息传递给他们的替代品。该公司表示,这样做意味着花费数周而不是长达五个月的时间才能让团队中的新员工加快速度。 Ramco使用TrustSphere来帮助分析数字交互。TrustSphere首席执行官Manish Goel表示,他的公司不会查看电子邮件或聊天内容,但它仍然可以突出显示组织的内部影响者,通过识别那些消息得到快速响应并且与整个公司的同行建立强大,持续关系的人。Goel先生表示,在尊重员工隐私的同时,可以从道德,透明的方式收集数据中收集有用的线索。 公司转向TrustSphere来帮助他们分析数字交互。TrustSphere首席执行官Manish Goel表示,他的公司不会查看电子邮件或聊天内容,但可以确定哪些员工与同行有很强的关系。 照片: 华尔街日报的DAVID VINTINER 一些高管和研究人员警告说,工作场所中的人工智能和自然语言处理技术仍在不断发展,雇主可以捕获的数据只能描绘工作日或人际关系的部分情况。虽然很容易识别喜悦或愤怒,但很难发现更细微的情绪。 对工作场所分析的需求催生了许多其他创业公司,如Bunch.ai,它分析了Slack渠道的基调,以衡量团队的化学和士气。它拒绝透露其客户的名字。全球运营副总裁Eli Sutton表示,包括医疗保健,能源,法律,汽车和政府在内的2000多家雇主现在都在使用位于佛罗里达州Aventura的Teramind监控技术。许多人特别注重保持文件和知识产权不会找到竞争对手的方式。 Teramind部署了一套软件,可以实时查看员工的屏幕,捕获实时击键,记录他们活动的视频,并分解他们如何花时间。一些雇主选择设置警报系统,以便如果工作人员打开某些文档并尝试打印它们,软件将尝试阻止此类操作并通知管理员。Teramind还可以根据滚动浏览Facebook等活动将员工的工作时间分类为高效或无效。 Sutton先生说,这项技术向公司展示了如何实现工作,大多数客户都会通知工人他们可能受到监控。许多公司也在使用Teramind来监控他们的远程工作人员。泰拉姆德拒绝透露其客户的名字。 其他人正在测试隐私工作者将放弃多少的界限。麻省理工学院的科学家,波士顿创业公司Humanyze的联合创始人Ben Waber带领一群麻省理工学院的研究人员测试了配备麦克风的徽章,以记录工人的声音和感受到的压力水平的变化。该技术由美国财富500强银行和日本的几家公司进行测试,其中工作场所压力引发的自杀是一个问题。Waber先生说,这些徽章虽然难以扩展,但证明是有效的。 “你的雇主控制着你的生活,如果他们说'给我这些数据',就很难说不,”瓦伯先生说。 在研究项目期间,配有记录徽章的员工报名参加实验,并知道他们正在受到监控。 Humanyze将注意力转移到蓝牙徽章上,这些徽章可以追踪整个办公室工人的行动并获得成功。它将该数据与其电子邮件频率信息配对,以帮助公司衡量员工协作和生产力。Humanyze不会透露其客户的身份。Waber先生说,美国仍需要更清晰地监管员工监控和数据收集。 通信提供商8x8 公司的高管 表示,他们可以确定员工何时开始使用雇主补贴的移动设备,当他们停下来吃午饭时以及他们在晚上发送最后一次聊天或电子邮件时。其客户包括CondéNast,它用它来分析手机与台式电话和阿尔茨海默氏症协会的通话次数,阿尔茨海默氏症协会用它来研究患者及其看护人的来电。 该高管表示,8x8的工作场所通信服务可帮助雇主衡量绩效,并在员工离职时保持知识产权,因为电话等通信可以转录。 “你怎么知道他们没有使用不好的语言?他们没有说出愚蠢的话,“8x8的首席产品官Dejan Deklich说道。 Laszlo Bock在Alphabet Inc. 的谷歌任职期间帮助创建了“人员分析”的概念,他 警告说雇主有可能通过监控他们的一举一动和信息来让他们的员工感到不舒服。他现在是一家名为Humu的员工调查公司的首席执行官。 他说:“你不必将每个员工都联系到MRI,以了解如何让他们更好地工作。” - Chip Cutter对本文做出了贡献 如何让你的私生活保持私密性 如果您想在工作场所保密您的个人数据,您应该怎么做?以下是隐私专家的一些提示。 1.维护单独的设备:仅使用雇主发行的电话和笔记本电脑进行工作,并保留单独的电话和计算机供个人使用。 2.避免将您的个人设备链接到企业Wi-Fi网络:“公司定期记录网络活动以保护商业利益,大多数政策都明确表示不会对公司设备的隐私产生任何期望,”华盛顿执行董事Marc Rotenberg表示。 ,基于DC的非营利性电子隐私信息中心。 3.请注意您在简历中分享的内容:隐私顾问Michael Bazzell告诉客户,预计在招聘过程中共享的每条个人信息都可能因数据泄露而公开。他建议使用谷歌语音或基于互联网的电话号码而不是您的手机号码,以及商店邮件接收地址,如UPS商店。 4.使用USB数据保护器:这些设备看起来像拇指驱动器,位于智能手机和充电线或底座之间。它们可以保护智能手机数据不被传输到公共充电站,租赁汽车或公司拥有的计算机。 5.避免泄露信息:不要在公共社交媒体帐户(如Facebook和Twitter个人资料)上发布有关您个人生活的信息,这些帐户可能会被您的雇主或您申请工作的公司挖掘出可能具有破坏性的信息。   以上由AI翻译完成,旨在快速传播资讯,具体可以参考以下原文链接。 原文来自:https://www.wsj.com/articles/the-new-ways-your-boss-is-spying-on-you-11563528604
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    2019年07月21日
  • People Analytics
    人力资本分析:释放员工潜力 如果您希望从员工中获得更多,人力资本分析是关键 人力资源部门经常面临的挑战是预测企业面临的潜在威胁,并确定业务可能面临的结果,以便制定战略来对抗这些威胁。 人力资本分析大量帮助人力资源部门提供更多基于证据的解决方案,这就是为什么近年来它在组织内部受到欢迎。 利用人力资源部门可以访问的大量数据,可以使用基本级别的人力资本分析来提高员工的参与度,积极性和士气。然而,研究表明,组织仍在回避人们分析可以提供的更高级的功能; 但为什么呢? 人力资本分析的当前状态 人力资本分析的基本用途是今天继续占据主导地位,这些领域包括绩效,福祉,生产力和保留; 这部分是由于数据整理和研究相当简单,尤其是当前可以处理和分析大数据的HR软件类型。 “ 78% 的大公司将人们的分析评为”紧急“或”重要“。只有7%的受访者认为他们的组织拥有“强大的”人力资源数据分析能力!“ 尽管人力资本分析在组织中获得了相当大的吸引力,但随着它进入预测分析,你可以使用强大的数据,专家系统和能力来猜测未来的趋势,甚至进一步进入规范性分析,在那里你应用数学和计算科学来“规定”战略层面的解决方案和想法,实施率下降。这显然是由于组织没有所需的技能,信心或专业软件来正确处理它。 “根据 最近的一份报告 ,具有先进人力资本分析功能的公司的利润率比不太先进的同行高出56%。” 人力资本分析可以使您的组织受益的方式如下: - 识别和留住顶尖人才 一个遭受顶级人才高流动的组织可以使用人力资本分析来预测问题并及时调整他们的激励措施以抑制人员流失。通过更好地衡量营业额的原因,可以制定计划,以保持公司内的顶尖人才。 - 管理部门表现不佳并找出原因 当一个部门正在执行时,无论是否达不到目标,期望或期限,都有办法找出导致问题的原因。 如果技能组和问题,当前案例量和截止日期或管理培训和参与之间存在相关性,人力资本分析可以帮助回答问题。多维人力资本分析可以帮助将表现不佳与可能的根本原因联系起来,并制定更好的计划来解决问题。 - 提高员工士气 组织可以通过衡量员工的幸福感和福祉来制定战略,从而减轻士气低落对组织失败的影响,而不是降低员工流失的成本! - 确保人力资源目标与组织目标保持一致 设计基于证据的干预措施,帮助人力资源目标与业务目标保持一致。例如,如果组织想要在就业的前6个月内减少50%的营业额,他们可以收集相关数据以确定辞职或终止的原因,并设计保留策略,这些策略已被证明有效地使员工留在船上。 - 支持绩效管理流程 拥有更多基于证据的数据将使管理层更容易提出员工的绩效问题,降低在没有数据时可能与之相关的敏感性和偏见。通过明确解决如何最好地支持员工前进的问题来解决问题,将反过来看到改进。 良好的绩效也将得到更快的识别,使管理层能够及时识别和奖励与员工敬业度,士气和保持力相关的员工。 - 支持基于数据的决策文化 发展基于数据或基于证据的文化的组织正在制定组织决策,其中包括使用事实,专业知识和道德判断。 所有关键决策者每天都能获得实时性能数据,并且通常遵循以下四种做法: 他们建立了一个无可争议的绩效数据来源; 它们为各级决策者提供近实时反馈; 他们有意识地阐明他们的业务规则,并根据事实定期更新它们; 并且他们为定期做出决策的员工提供高质量的指导。 人力资本分析的下一步发展是什么? 使用人力资本分析时,无穷无尽的可能性和结果,特别是与AI,自动化机器和区块链等创新技术协作时。 例如,在招聘中,通过整理大数据,我们能够加快识别哪些技能与人员规范和工作描述最接近的过程与自动化工具。从这些结果中,AI可以在没有偏见的情况下进一步列出应用程序, 这是明确设计的(这是一个重点)! “下一代性能管理技术已经能够集成来自销售,营销或客户管理等领域的数据。机器学习和人工智能可以帮助将这些数据转化为有关促销,薪酬,发展机会和职业发展的可操作见解。“  - Josh Bersin, 合并绩效管理和人力资本分析 由于技术的新发展,不同的工作方式和业务需求的变化,人力资源领导者最近的文章中出现了人力资本分析中的组织网络分析(ONA)的另一个发展(尽管不是新科学)允许它克服扩展和成为主流的障碍。 ONA提供了一种不同的方式来查看通信,信息和决策如何在组织中流动,否则这些方式可能是不可见的。组织结构图不再局限于正式或缺乏洞察力,而是继续偏离传统的层次结构模型。 通过这种在组织内部可视化网络的新方法,可以确定新的见解,从而解锁创新,提高生产力并提升员工体验以符合当前趋势。 “通过查看每个员工的网络,其独特性,隔离性和重叠程度,ONA帮助组织找到那些对管理关键内部和外部网络至关重要的员工,以及实际应该进行继任计划工作的人员。” - Greg Newman ,人力资源分析Storyteller @ TrustSphere ONA的增长被认为是人力资本分析中“最令人兴奋”的发展,并且是人们分析领导者想要了解的最重要的分析技术之一。 这绝对是我们会关注的事情! 如您所见,人力资本分析是您的组织实施的一个很好的工具。但要充分发挥员工的潜力,您应该考虑提高组织内部使用的人力资本分析水平,通过开发技能,功能和人力资源软件将其提升到新的水平,以更好地支持功能并摆脱传统的层次结构模特真正看到惊人的结果! “知情见解等同于明智的决策,而这可以通过人力资本分析来实现。” 考虑因素: 人力资源领导者已经强调了这方面的一些风险,这恰恰是与数据隐私和GDPR相关的,特别是如果您可以访问被动数据 - “在没有数据提供者参与的情况下收集的数据。参与者(数据提供者)甚至可能不知道正在捕获数据。“ 随着去年五月推出GDPR,访问所有这些员工数据需要经过深思熟虑的方法,以确保数据如何保持安全的保护,使用和存储。  人力资源部门需要警惕他们将收集和分析哪些数据,并提前与员工明确沟通,说明数据的用途,服务的目的以及分析的好处,以帮助缓解任何数据违反规定。 让我们知道您如何在组织内使用高级人力资本分析 - 我们很乐意听取您的意见!     作者:Julianna Gordimova 原文标题:People Analytics: Unlocking the Potential of Your Workforce 以上由HRTechChina AI翻译完成,仅供参考交流。转载请完整保留信息 原文来自:https://www.linkedin.com/pulse/people-analytics-unlocking-potential-your-workforce-gordimova/  
    People Analytics
    2019年06月29日
  • People Analytics
    英文阅读:PEOPLE ANALYTICS UNCOVER THE OPTIMAL SPAN OF CONTROL 英文阅读,HRTechChina每周会选取一篇HR科技专业方向的英文原版文章供大家学习。 The HR-functions of more and more companies have started a journey to establish and use people analytics – as a response to make HR more data-driven and in an effort to combine HR-activities and decisions closer to the top and bottom line. People analytics is many different things and can do many different things. I will just address one of the many areas where HR-analyses can move the company from one level to the next. SPAN OF CONTROL Imagine a company that wants to reduce the number of managers because they want a more flat and hence, agile company structure. At the same time, they want to cut costs by saving on wages to a list of managers. In other words, the company wants to change span of control, i.e. how many employees the managers supervise. It can surely be a reasonable decision to work with span of control. But does the intervention also have negative consequences that the company should be aware of? Here, HR-facts can provide insights so that top-management can make a more intelligent decision on a much better foundation. RESEARCH THE CONSEQUENCES UP FRONT The most obvious consequence you do not need analysis to see is that the remaining managers will have more employees to supervise. But it is less obvious how it will affect the employees’ well-being and productivity and hence, the top line and bottom line of the company. At Ennova, we have done a number of analyses of span of control across more than 12,000 teams all over the world. A couple of the overall conclusions are: The more employees a manager supervises, the lower the assessment - particularly immediate manager and top management The larger team size, the lower engagement and lower willingness to recommend the workplace to others (eNPS) Span of Control UNCOVER THE MORE COMPLEX LINKS However, when we study the numbers a little closer it is much more differentiated. Some specific types of managers are able to handle a large span of control. For example, in several companies we have seen that managers in units close to the customers can easily supervise more than 15 employees, yet still receive a good score from the employees, and still have a high level of engagement in the team. On the contrary, some groups of employees, e.g. talents, thrive better in teams with a lower span of control. Among other things, the explanation for this is that this type of employees requires more one-on-one feedback and a closer focus to support the development. This sets a natural limit for the number of employees the manager can handle. A third example that makes everything even more complex is that companies have different capabilities to handle span of control. Some companies are capable of having larger teams. The managers there are simply better equipped to handle the challenges that inevitably will occur with more employees on the team. THERE IS A STRONG BUSINESS CASE FOR SPAN OF CONTROL ANALYSES Hence, analyzing the specific conditions in your company will produce an invaluable insight into the consequences of employee engagement. And the engagement is a critical factor for both top line and bottom line. From a number of global analyses we know that engagement is closely related to the risk of voluntary resignations. The lower the engagement in a team, the bigger the risk that your employees resign. This will naturally affect the company’s top line and bottom line - particularly if key employees and talents resign. Recruitment and onboarding of new employees require a lot of resources. At the same time, there is often a void and deliveries are running at a lower level until the new employee has been fully integrated. Therefore, span of control analyses are also justified from a people analytics perspective, where the premise is the combination with business outcome. EVERY ORGANIZATION NEEDS ITS OWN ANALYSIS Hence, the conclusion is that there is not one optimum span of control. The context is absolutely critical for the number of employees a manager can reasonably handle. For example, whether the manager is extrovert or introvert has an impact. As mentioned, teams with a lot of talents require a lower span of control. Whether the team consists of employees with high seniority and employees who are more or less “self-managing” also has significance. Hence, all companies would benefit from conducting span of control analyses. The context in which managers operate is unique and specific. Hence, it is necessary to examine how you can optimize span of control across your particular organization.   Author  SØREN SMIT. DIRECTOR Søren wants to teach companies to use fact-based customer insights instead of gut feelings. He has written a Danish book on how professional customer insights can determine the difference between financial success and failure, and he is in charge of Ennova’s business development. 原文来自:https://www.ennova.com/en/employee-experience-insights/people-analytics-uncover-the-optimal-span-of-control
    People Analytics
    2019年06月22日
  • People Analytics
    高端前沿:人力资本分析论坛(HR&People Analytics Summit)将于3月29日在深圳首先举办 人力资本分析论坛  HR&People Analytics Summit 企业研究论坛的一项研究发现,69%的大型组织(拥有10,000多名员工的组织)现在拥有一个人员分析团队。 未来人力资源工作者技能需求中,People Analytics 成为核心能力之一,伴随企业数字化转型速度加快,从HR Analytics 到People Analytics的速度也在变化。 欢迎你,有远见的人力资源工作者一起加入到PA论坛中! 论坛时间:3月29日 深圳    8月9日 上海   12月6日 北京 深圳门票:http://umian.me/HLf8h 门票免费(企业HR负责人转发海报并邀请一位HR负责人参加可获得免费参会门票,不含午餐等) VIP门票 3月22日前,698元/人 (包含午餐、前排就坐)三人同行仅需1500元 VIP门票 3月29日前,980元/人(包含午餐、前排就坐)三人同行仅需2000元 以上仅限企业HR负责人参会,非企业HR门票价格为980元/人且名额仅剩3个。   时间:3月29日 9:00-17:30  (签到:8:30-9:00) 地点:深圳  马哥孛罗好日子酒店 七楼夏威夷厅 论坛规模:200人   论坛介绍 未来人力资源工作者技能需求中,People Analytics 成为核心能力之一,伴随企业数字化转型速度加快,从HR Analytics 到People Analytics的速度也在变化。 我们都知道人力资源部门拥有相当大量的数据信息,特别是数字化转型后的纷繁复杂的人员数据,社交数据,数据产生和使用的场景日益多样,大的计算能力出现后,使得看似不关联的数据会产生不同的解法。HR如何更加专业和技术的去使用、测量、分析从而使组织或业务受益! C级管理者与员工期望的提升,技术的巨大进步,会使得我们HR需要进一步的掌握新的技能和知识。尤其对于决策者来讲,从以往的模糊数据结论到目前的人力洞察。 我们相信这是一场前沿探索和改变认知和行为的交流论坛,我们邀请行业中优秀的探索和实践者们,他们通过他们的实践和观察以及工具来帮助人力资源工作者,帮助企业管理者决策者更清晰的获得数字化的概览的能力,结合所在行业、专业、经验、理论推动组织业绩增长! 欢迎你,有远见的人力资源工作者一起加入到PA论坛中!   论坛门票:http://umian.me/HLf8h 论坛收益: 了解最新人力资本分析方法、工具 学习掌握名企人力资本分析最佳实践 了解PA工具软件产品 占领专业发展先机,快人一步 超过200位PA专业人士,最前沿,最大规模   热点话题: 如何在企业内部创建数据驱动的文化 人力资本分析实践案例 人才全景画像 员工离职预测 数据分析在人力资源中的实战应用等话题   日程安排:     论坛门票:http://umian.me/HLf8h 赞助参展: 联系我们:Annie  获取详细合作方案 18621292818(同微信号) annie@hrtechchina.com 报名参会: 联系我们:Kelly 微信:hrtechina pa@hrtechchina.com 其他合作: 微信:hrtechgeek geek@hrtechchina.com
    People Analytics
    2019年03月01日
  • People Analytics
    HR Analytics入门的5个步骤 文/ Debanjan Sen 随着人力资源在业务中发挥更具战略性的作用,人力资源分析在将人力资源战略与业务成果联系起来方面发挥着核心作用。以下是在您的组织中实施HR分析的五步指南。 作为传统上依赖直觉和其“直觉”来做出决策的功能,人力资源正在经历一次重大变革。快速采用不同的人力资源技术,使组织能够轻松访问有价值的员工数据,从而做出决策。凭借大量强大的数据,人力资源领导者和高级管理人员现在可以希望了解其人力资本战略对业务绩效的影响。 什么是HR Analytics? 人力资源分析是将统计建模和定量科学应用于员工数据,以实现更好的业务成果。分析为人力资源领导者提供了跨组织关键人员问题的可操作见解。那么,您如何开始使用人力资源分析? 第1步:集中所有员工数据 人力资源分析之旅的第一步是将不同的员工数据来源统一到中央存储库中。员工数据通常驻留在不同的HR系统,Excel电子表格和纸质记录中。跨越脱节系统访问数据是低效且耗时的。为了确保数据的准确性和一致性,拥有单一事实来源(集中式数据存储库)至关重要。一旦您整合了所有员工数据,您现在可以确定关键绩效指标,这将有助于您了解其绩效与业务成果的关系。 第2步:创建HR仪表板 数据可视化对您的分析计划至关重要。人力资源仪表板可作为所有内部和外部人力资源数据的一站式服务。所有这些数据的图形/视觉再现将使您能够监控数据并对其进行基准测试,以获得对定义成功的HR指标的洞察。您可以轻松获得有关关键人力资源指标的实时信息,例如员工人数,每FTE成本,流失率,填写时间和租用成本。 第3步:构建分析功能 大多数人力资源团队仍然是分析概念的新手,缺乏领导成功分析部署计划的必要技能。因此,必须通过与组织的商业智能团队一起进行培训,培养人力资源团队的分析能力。在组织内构建强大的分析技能后,您可以为人力资本决策建立更大的业务环境。 第4步:将HR分析付诸实践 下一步是确定需要解决的业务问题。它可以提高保留率,识别高绩效者,或降低每次雇佣成本。这里的关键是将分析与明确的业务成果联系起来。您可以根据两个基本标准确定业务问题的优先级:业务影响和所需的工作量。影响与努力矩阵应该是分析之旅的起点。从具有高影响力和低成本的想法开始。 第5步:推动持续改进 一旦您开始使用HR分析来解决业务问题,您必须持续监控分析过程中的效率低下,错误和风险,跟进重复出现的问题并实施结构更改以防止将来出现这些问题。在对流程进行微调以消除任何不一致之后,您将能够继续下一步 - Predictive HR Analytics。 从招聘到员工培训和继任计划,人力资源分析在使人力资本实践与更广泛的业务目标保持一致方面发挥着关键作用。然而,尽管一段时间以来一直处于高级管理层议程,但大多数组织尚未释放其人员数据的潜力。缺乏关于分析方法和工具的知识一直是人力资源分析广泛采用的关键障碍。此外,用于整理人员数据的团队资源不足以及人力资源分析与业务成果报告之间缺乏一致性已经减缓了人力资源分析的采用。 如果没有企业领导者在其他职能部门所需的同等水平的分析理解,组织就无法做出决策。拥抱HR分析只是构建更加数据驱动的HR功能的第一步。希望本文中概述的框架可以让您的组织开始进行人力资源分析之旅。 以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:5 Steps to Get Started with HR Analytics
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    2019年02月19日
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    人力资源分析如何帮助提高员工绩效 文/ Ritesh Patil 人力资源是全球许多企业的重要组成部分。这一角色在过去几年中不断演变。人力资源不仅仅局限于一个组织的招聘和退出过程,它还有更重要的作用。随着行业间竞争的日益激烈,人力资源管理者在组织中寻找和招募最优秀的人才变得越来越具有挑战性。从招聘空缺职位到寻找和雇佣人才,这是一项艰难的工作,招聘人员的任务直接影响到公司的底线。为了帮助人力资源部门验证它作为商业表现的重要角色,人力资源分析被应用了。 什么是人力资源分析? 人力资源分析是关于收集、组织和验证与人力资源运营相关的数据,如招聘、培训和开发、员工福利、员工关系和保留,以帮助他们在所有这些领域做出更好的决策。人力资源部门每天都在使用不同类型的软件和技术来创建大量的数据。然而,人力资源分析将这些数据转化为有价值的洞察力。 将人力资源分析应用到业务结构中有显著的好处,越来越多的企业都在争取更好的ROI。在这篇文章中,我们列出了5点,展示了人力资源分析是如何帮助你提高底线增长的。 人力资源分析如何帮助你改善公司文化 1. 重视员工培训计划? 对于企业来说,专业培训是雇佣和留住高素质员工的一个重要方面。如果对职业发展培训没有或几乎没有贡献,这可能会导致员工疲惫、士气低落和缺乏方向。 此外,一个专业发展培训计划描述了你正在帮助你的员工实现他们的全部潜力,并激励他们在他们的专业领域学习新的技能。这是一个成长中的企业重视员工和他们对公司的贡献的标志。 人力资源分析有助于识别员工的相关专业培训课程,衡量员工的进步。它分析了培训的有效性和培训过程中每个参与者的成本。 通过对参加培训的员工数量和所涉及的成本的深入了解,您就可以确定这对您的企业是否是一种具有成本效益的方法。 2. 改进招聘流程 招聘过程对雇主来说有点挑战性。通过人力资源分析,你可以通过收集员工之前的招聘信息来改善招聘流程。 例如:在面试你公司现有职位的10位候选人时,你发现6位候选人有不适合你公司文化的共同特点。利用这些信息,你可以自动删除这些申请人的特点,从空缺的职位在不久的将来,并改善招聘程序。 这是一种聪明的方法,可以减少用于评估不合适的应用程序的时间,并加快流程。同时,你有更多的时间来评估适合你的业务的候选人。 3.提高员工保留率 对于一家需要解决的公司来说,员工保留率降低可能是一个令人担忧的问题。虽然可能有各种各样的原因,但重要的是直接研究公司的文化、薪酬、结构和商业模式,以便更深入地了解裁员背后的原因。此外,您需要应用策略来限制员工数量的下降。人力资源分析可以提供数据驱动的理解为什么员工选择离开和工作的漏洞。 可能的原因包括表现不佳、缺乏技能、薪酬问题或其他公司政策。通过离职和留职面谈、员工满意度调查和团队评估,您可以发现组织中可能存在的影响员工自尊和归属感的问题。 不要忽视这些问题,你必须主动解决它们。这可以帮助你提高整体的底线,因为你将避免支付与招聘和培训新候选人相关的不必要的成本。 4. 为未来的前景让路 就像你可以提高员工流动率,避免聘用效率较低的员工一样,识别、聘用和提拔合适的员工应该是人力资源管理的重点。这就是人力资源分析帮助您识别那些可以预测组织成功的特征的地方。所以,最好是寻找人才,避免犯那些代价高昂、需要花费大量时间来改正的错误。 有时,如果个性和他们的技能以正确的方式结合在一起,这可以是一个完美的融合,以提高一个团队的效率。分析有助于优化流程,以更快地组装和释放高效团队。这不仅仅是避免错误——这是关于鼓励个人以最好的方式使用他们的技能。所有这些都是为了您的组织和客户的利益。 5. 数据收集 为了识别出相互响应良好的基本特性,以及那些不符合公司文化的特性,收集足够的数据非常重要。在这个有着复杂系统、大型企业中的团队动态和业务流动性的时代,您只需要数据。世界上的大公司投入巨资获取员工、竞争者和客户的数据是有原因的。这些组织知道数据在其合作伙伴和公众中的重要性,无论是好是坏。为了在激烈的竞争中茁壮成长,他们用数据塑造自己成功的未来。 结语 出于几个原因,企业中的人力资源分析是一个公司成功的关键因素。通过人力资源分析收集有价值的数据,可以更好地改善公司的支出、运营和生产率。 以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:How HR Analytics Can Help Improve Employee Performance
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    2019年01月28日
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    人员分析:为什么统计不是浪费时间 文/Erik van Vulpen 许多人力资源从业者都有人力资源管理研究或工业和组织心理学的背景,而这些研究严重依赖于向学生讲授统计数据。作为一名学生,通常很难想象为什么统计数据如此重要。特别是如果你不想成为一名学术研究人员,统计数据会让你感到浪费时间。我们大多数人都希望与人合作,只是“做”人力资源,与统计数据的相关性便开始缺失。 然而,正如大多数人员分析人士所知,人力资源中统计数据的应用是我们称之为人力资源分析的基础。了解统计数据,了解如何以不同方式查看数据,以及在需要时分析数据,有助于我们做出更好的决策。 事实上,这是我经常从统计学的学生那里听到的。在制定更好和基于证据的决策方面,没有什么比对基于统计数据的结论和基本理解更有帮助了。 人员分析统计 聚合多个系统的数据并创建HR指标的仪表板,如使用Excel,Power BI或R来制作可视化数据,是实现人员分析的重要步骤。 但是,如果事实证明您拥有的数据不具代表性,那么您的结论和决定会发生什么?如果您需要轻松检查数据的质量和准确性,并轻松删除偏差结果的错误异常值,该怎么办?能够系统地思考数据对于人员分析至关重要,并且知道如何检查相关性以及因果关系成为人员分析的核心。 统计上显着的异常值 统计数据是人员分析的重要组成部分,适用于各种分析。例如: 如果您的大多数人表现“满意”,您将如何区分好或坏的表现?对数据进行区分,以得出结论并充分理解,是人员分析不可或缺的。 或者,当您启动分析项目时,您是否发现数据有回归到正常平均值的趋势?分析项目通常是对组织中问题的响应,但这个问题可能是由数据中的偶发性异常值引起的。这意味着下次我们进行测量时,这个异常值将降低到正常水平,这被称为回归均值。 另一个例子是问卷的答复率。您上次参与调查是否在组织中的不同群体之间获得了相同的回复率?或者这是你没有检查的东西?要了解某些群体在您的调查中是否过多或不足,您可以使用一些相对简单的统计技术来检查这一点。 对于我们的读者,Daniel Kahneman的书《思考的慢与快》强调了对数据进行深思熟虑和系统思考的重要性。通常我们能够在看到信息后立即快速处理信息,但这会受到我们的偏见和其他情绪的影响。只有采取更加审慎和合乎逻辑的方法,我们才能开始做出更客观的决定。统计学的学生在这方面表现得更好,因为他们知道人们容易受到的许多谬误引导。   以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:People Analytics: Why Statistics Is Not a Waste of Time
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    2018年12月19日
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    人员分析:在人员流动模型中建立可解释性 文/Ridwan Ismeer 最近,我有幸与来自新加坡理工大学的一群才华横溢的学生一起工作。他们的任务是帮助构建一个非常普通的人员分析应用程序:预测员工流动率(此类应用程序的优点、相关性和伦理值得商榷,可以单独讨论)。 摘要:建立一个能够准确预测员工情绪的模型,在0-6个月,6-12个月和>12个月的时间范围内的周转风险。 这两项不可谈判的要求是: 1.准确性:真阳性高,假阳性低。大多数实践者会强调低假阴性,但我们有理由不这么做。 2.可解释性:在人员分析中,模型的可解释性是采用模型的关键。人员分析的最终用户通常想要理解为什么模型要预测它是什么。事实上,GDPR有新的规定要求人工智能的决定是可解释的。 现在,任何分析实践者都可以很快地指出,这两个需求之间存在一个内在的平衡。精确的模型很少是可解释的。可解释的模型很少是准确的。但我们想检验这个假设的二分法。因为在人员分析中,仅仅精确是不够的——它需要用户能够理解。 除了我们两个严格的要求外,我们还为团队提供了一个强大的人力资源指标列表、一个足够大的数据集以及评估以下算法所需的基础设施: 和往常一样,xgboost在预测营业额方面表现最好(引用Kaggle上最常用的算法之一)。事实上,它的TP和FP速率满足了我们对精度的要求。容易解释的模型,如GLM和逻辑回归只是没有比较。 然而,任何以前使用过这个算法的人都可以证明,要想弄清楚它的黑盒子里发生了什么是多么困难。我们可以告诉股东鲍勃的离职风险很高,但我们无法解释原因。 或者我们可以吗? 将可解释性构建到像XGBoost这样的算法中并非易事,但这是可能的。除了向涉众提供处于风险中的员工的姓名之外,我们还为他们提供了一个交互平台,用于修改现有的功能,并重新运行模型,以指向导致模型将其评为处于风险中的功能。如果鲍勃去年升职了,模特会得出同样的结论吗?是的,它将。如果Bob在一个较小的团队中,模型会得出相同的结论吗?是的,它将。如果他的工资比市场上的要高呢?不。瞧。 由于用户需要进行多次迭代才能更好地理解每个案例,因此需要进行大量的工作,但是它允许我们保持较高的准确性,同时为涉众提供必要的模型内部工作,以使其更易于解释。 一些免责声明:   1.本帖旨在解决可解释性和准确性之间的错误二分法,而不是鼓励使用个人离职模型。事实上,我甚至会说,诸如加薪和提供晋升等行动绝不应以离职风险为基础。这对精英文化来说可能是灾难性的。对一般离职动因的综合分析应该是离职模型所能做到的。 2.首先,关于可解释性的必要性有很多争论。埃尔德研究中心的约翰·埃尔德博士认为,人类过于依赖基于先前经验的确认偏差,无论如何都无法客观地解释模型的结果。辩论还在继续。点击这里了解更多内容。 3.图像中使用的数据完全是基于虚假数据,仅用于说明方法。 4.我有自己的看法。   以上为AI翻译,内容仅供参考。 原文链接:People Analytics: Building for Interpretability in Turnover Models
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    2018年11月30日
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    员工敬业度的未来:个性化福利和预测分析的好处 作者:Prarthana Ghosh 根据一项新的哈里斯民意调查,样本规模为2,257人力资源专业人员和CareerBuilder的招聘经理,错误的候选人选择使普通雇主在2017年花费了14,900美元。此外,10%的参与者表示缺乏足够的工具造成严重影响错误的候选人选择。这些数字说明了无处不在的招聘障碍,并指向甚至更大的保留障碍。难怪今天的每个组织都在升级员工敬业度!公司最终制定(或正在制定)将员工视为数字消费者的转变,他们需要能够以与家中相同的舒适度连接和插入工作。 例如,Deloitte的ConnectMe不仅利用Salesforce的一流CRM云解决方案,还通过富有洞察力的数据挖掘和基于需求的解决方案提供真正数字化工作场所的创建和维护,并改善员工体验,从而更好地参与。 个人风格 随着工作的概念不断发展,今天更多的员工似乎想要在家工作。无论是他们的工作地点,他们使用的工具,还是他们遵循的计划,员工都会寻求一定程度的个性化,使他们更好地与工作联系起来。 随着我们最近的数字飞跃,个性化现在可以达到一个全新的水平,因此是工作场所,行业和地理区域的普遍趋势。今天的体验式员工可能希望“会面”并与世界各地的同事进行面对面的交谈,并与新的AR(增强现实)工作场所不再是虚构的工作场所。员工现在可以在AI助手的帮助下将日程安排从日常任务中解放出来。他们可以通过充分利用直观的软件并使用分析来预测未来的步骤来更好地规划他们的工作。具有讽刺意味的是,非人为干预可以增加人类个人的触觉,这是今天不可避免的必要条件。 以下是不同参与程度的图示。个性化必须扩展到所有这些级别: 个性化创新的含义 因此,今天工作中的个性化不仅仅是允许员工引入他们自己的系统或咖啡杯。它还可以承认员工需要从“无干扰”的位置远程工作。目前,个性化的参与努力正处于从事后的困境转变为常态的过程中。 随着工作文化演变为相互联系,有凝聚力的生态系统,BYOS(自带软件)等新趋势越来越受欢迎。此外,这指向了一个更有趣的转变 - 允许员工自由个性化工作流程的组织 - 选择他们认为最有利于他们的企业应用和软件。 随着软件产品本身逐渐转向智能,个性化,特定和量身定制的体验,每个人都有权在工作中获得自己的个性化品牌。这对软件公司也有影响,因为他们现在不仅要保持领先地位,而且要确保他们的产品能够与客户收听的其他应用和软件相得益彰。对于试图适应这些新趋势的组织而言,这是一个关键的学习点,以便信息和通信在不同平台之间无缝流动。 工作中个性化面临的主要问题是安全性和合规性。监督的基本格式要求在保护公司信息,遵守不公开和其他此类协议方面进行变更。每个组织都要权衡允许BYOS环境的好处是否会抵消风险。 参与重新定义 今天有相当大比例的员工会选择生活津贴而不是更大的薪酬。劳动力行为方面的这些重大变化有助于引领我们今天在行业中看到的思想复兴。现代员工希望他/她各自的组织为他们的生活增加更多的财务价值。承认,个人和职业发展,幸福和健康,工作与生活的平衡是工作的其他方面,在参与和保留方面越来越重要。 根据Forrester Research的研究,员工体验为2017年的工作未来提供动力,除了因工作努力而得到认可外,员工还寻求技术驱动的体验式,身临其境的流程以及个性化福利等切实变革。美国海斯在2017年进行的调查显示,71%的参与者表示,他们希望接受较低的工资,以便在过去的经验,现有需求和未来计划方面实现更大的角色协调。此外,可定制的福利似乎对员工忠诚度产生直接和积极的影响,如MetLife,2017年第15期美国员工福利趋势研究报告所示。 预测分析:行为的水晶球? LifeWorks的分析,关注:如何开发和支持今天的员工,2017年,列举了组织如果未能调整他们的战略以提供个性化和真正吸引人的员工体验,他们将面临失去优质员工风险的风险。这就是使用预测分析的礼物发挥作用的地方。员工是人,分析人类行为往往造成困难,因为它的活力和需要考虑到个体差异。这些数据点不仅有助于跟踪工资单,福利登记或增长预测,还可以预测员工的成长和寿命。 “如果你有分析能够帮助你根据他们过去的表现,他们的技能水平,他们的个性和他们的文化契合来预测候选人的成功,那么它可以更好地描绘出他们如何适应你的公司,”Michael Fauscette说。 ,G2 Crowd的首席研究官。“如果分析能够预测候选人的成功,那么这对招聘流程来说可能是一个巨大的好处,如果合适,那么留住员工是一个巨大的好处。” 与工作中的任何技术组合一样,行为分析也伴随着一系列法律和道德问题,因为监控员工行为有其复杂性并需要得到承认。因此,它需要一定程度的员工教育,让所有员工了解他们的数据如何被使用以及用于何种目的。这也有助于更好地分析法律影响。此外,在组织实现转变之前,各级领导层和人力资源部门必须允许个性化和预测分析的渗透。 虽然员工参与空间会改变,变异和发展,但目睹未来的变化将会很有趣。公司是否会继续使用反应方法来回顾它,或者我们是否准备好进行直观,预测和主动的行动? 以上为AI翻译,仅供参考学习~   原文如下: The Future of Employee Engagement: Perks of Personalization and Predictive analytics According to a new Harris Poll with a sample size of 2,257 HR professionals and recruitment managers for CareerBuilder, the wrong choice of candidate cost the average employer a steep $14,900 in 2017. Moreover, 10% of the participants stated the lack of adequate tools contributed severely to wrong candidate choices. These numbers speak of a ubiquitous recruitment hurdle and point towards and even greater retention obstacle. No wonder every organization today is upgrading their employee engagement methods! Companies have finally made (or are in the process of making) the shift to regarding their employees as digital consumers who need to be able to connect and plug into work with the same comfort level they have at home. ConnectMe at Deloitte for example, not only utilizes the best in class CRM cloud solution by Salesforce but also provides for the creation and maintenance of a truly digital workplace through insightful data mining and need-based solutions and improve employee experience and thus look at better engagement. A personal touch With the concept of work having evolved, more employees today seem to want to feel at home at work. Whether it is the location they work out of, the tools they use or even the schedule they follow, employees look for a certain level of personalization that makes them relate better to work. With our recent digital leaps, personalization is now possible at a whole new level and is thus a pervasive trend across workplace, industries and geographies. The experiential employee of today might want to “meet” and have a face-to-face conversation with colleagues across the world and with the new AR (Augmented Reality) enabled workplaces that is no longer fiction. Employees can now free their schedules off routine tasks with the help of AI assistants. They could plan their work better by making the most of software that is intuitive and use analytics to predict the steps ahead. It’s ironic that non-human interventions could increase the essentially human personal touch that is an unavoidable requisite today. The following is a pictorial depiction of the different levels of engagement. Personalization must be extended across all these levels: Implications of personalized innovation Personalization at work today is thus more than just allowing employees to bring in their own systems or coffee mugs. It could also be acknowledging the need of an employee to work remotely from a “distraction-free” location. At the moment, personalized engagement endeavours are in the middle of moving from being an afterthought to being the norm. With work cultures evolving into connected, cohesive ecosystems, new trends like BYOS (Bring Your Own Software) is gaining popularity. Moreover, this points towards a more intriguing shift – organizations allowing employees the freedom to personalize work processes – to choose enterprise apps and software that they feel benefit them the most. With software offerings themselves moving toward intelligent, personalized, specific and tailored experiences themselves, everyone is entitled to their own slice of personalized brand of reality at work. This has implications for software companies too since they now not only have to stay ahead of the curve but at the same time, ensure that their offerings play nice with the other apps and software that their customers tune into. This is a key learning point for organizations who are trying to adapt to these new trends so that information and communication flows seamlessly across platforms. Primary issues that confront personalization at work are that of security and compliance. The basic format of monitoring then calls for a change with regard to protection of company information, compliance with non-disclosure and other such agreements. It is for each organization to weigh out whether the benefits of allowing a BYOS environment negate the risks. Engagement redefined There is a sizable percentage of employees today who would choose lifestyle perks over a bigger pay package. Such crucial changes in terms of workforce behavior have been instrumental in leading the thought renaissance that we see around the industry today. The modern employee wants his/her respective organizations to add more than financial value to their lives. Recognition, personal and career development, happiness and wellness, work-life balance are among the other aspects of work that are of mounting importance when it comes to engagement and retention. According to Forrester Research, Employee Experience Powers the Future of Work, 2017, besides being recognized for their effort at work, employees seek technology-driven experiential, immersive processes and tangible changes like personalizing benefits. The Hays US What People Want Survey conducted in 2017 revealed that 71% of the participants indicated that they would be keen to accept lower pay for a job that allowed greater role-alignment in terms of what their past experience, present needs and future plans. Furthermore, customizable benefits seem to have a direct and positive influence on employee loyalty as seen in the MetLife, 15th Annual U.S. Employee Benefit Trends Study, 2017. Predictive analytics: the crystal ball of behaviour? An analysis by LifeWorks, Taking Care: How to Develop and Support Today’s Employees, 2017, enumerates how organizations run the risk of losing quality workers if they fail to tweak their strategies in order to provide employee experiences that are personalized and truly engaging. That is where using the gifts of predictive analytics come into play. Employees are human and analyzing human behavior often poses difficulties due to its dynamism and the need to take into consideration individual differences. These data points not only help in tracking payroll, benefits enrollment or growth projection but also allow for the prediction of growth and longevity of an employee.   “If you had analytics that could help you predict the success of a candidate based on their past performances, their skill levels, their personality and their cultural fit it could paint a better picture of how they will fit into your company,” says Michael Fauscette, chief research officer for G2 Crowd. “If the analytics can predict the success of a candidate, then it could be a huge benefit to the hiring process, and if that fits, then it is a huge benefit to retaining an employee.” As with any technological incorporation at work, behavioural analytics too comes with its set of legal and ethical concerns since monitoring employee behaviour has its complexities and that needs to be acknowledged. It thus needs a certain level of employee education where all employees are made aware of how their data is being used and for what purposes. This would also help in analyzing legal repercussions better. Moreover, before the organization is enabled in making the shift, all levels of leadership and of the HR function must allow a permeation of personalization and predictive analytics. While the employee engagement space modifies, mutates and evolves, it would be interesting to witness the changes yet to come. Would companies continue to work towards it in retrospect with reactive methods or are we ready for intuitive, predictive and proactive moves?
    People Analytics
    2018年11月25日