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利用數據預測和塑造未來

作者: 時間:2020年04月21日 信息來源:

   利用數據預測和塑造未來

 
  到這里的時候,應該會感到非常震驚,震驚于發現利用數據是我們構建和經營人力運營部的核心。但我們的起點則是一些微小的事情。我們的分析團隊最初只有三名分析員,是我從不同小組中(人力、福利和運營部門)請來合力協作、互相交換意見開始的。
 
  最初他們是抗拒的,對彼此的領域不太感興趣。但是很快運營分析員就開始向其他人傳授如何編程,員工分析師開始向其他人傳授高級的統計方法。他們一起打下了我們目前分析團隊的基礎。
 
  塞迪認為分析學的進化是從描述性到分析和洞察,再到預見未來,他用員工人數減少作為例子進行了闡釋。在大多數公司中都有一些看似簡單的問題但卻很難回答,比如哪些人已經得到離職的通知但是還沒有到最后離職的日子?我們有多少員工?或者人都去哪兒了?員工數據儲存于多種電腦系統中,各個系統更新的頻率各不相同,而且系統之間可能互相也都不連通。
 
  薪酬記錄系統需要了解員工所在的位置,以便確定稅務問題,但是員工所在位置可能與其工作地點并不相同——比如,一名英國雇員在紐約執行一個為期兩個月的任務。即便是“現有員工”這樣基本的概念在不同部門之間也經常有所區別。
 
  財務部門可能將每周工作超過一小時的人都算作現有員工,但是薪酬福利部門則只會將一半以上時間在部門工作且有資格享受福利的人算作現有員工。招聘團隊則可能將已經接受工作邀約但尚未開始工作的人算作現有員工,因為這樣更容易掌握他們距離完成招聘目標還有多遠。
 
  因此第一步是統一所有員工數據的相關概念,這是很重大的一步。只有統一了概念,你才能精確地描述公司的模樣。分析和洞察的關鍵在于更加精細地切分數據,發現其中的不同。比如,通過分析可以發現員工保留度會隨著工作年限的增加而降低。這項發現很有趣,但是并不具備啟發性。
 
  隨著時間推移當然會有越來越多的人離開。真正的重大發現是當你比較兩個類似的群組時,梳理出哪些方面有利于提升其中一個群組的保留度,但對另外一個群組卻沒有影響。對于銷售新人來說,如果績效影響、薪水和員工水平等方面恒定不變,造成保留度降低的最大因素就是升職機會較少了。事實上,經過16個季度仍然沒有得到升職的人肯定會辭職的。
 
  有了這種洞察,你就可以開始預測未來了。現在我們意識到某人升職的節點相比他人有所延后的時候,他辭職的可能性就更大。不僅如此,通過更加復雜的分析或許可能揭示他辭職的概率增加了多少,辭職風險提高最大的是在第七或第八個季度之后。了解了這些之后,你就可以行動了。
 
  大多數公司,包括幾年前的谷歌都會向升職的人道賀,但卻毫不關注那些沒有得到升職機會的人。這是非常愚蠢的行為。只需要一兩個小時的時間找出你認為可能會因此沮喪的人,告訴他們如何才能得到持續發展。人們都希望受到這樣的待遇。
 
  這樣做從程序上講更公正,有助于員工認同流程的開放性和可靠性。這樣遠比導致某人辭職,失去他們帶來的產值,再尋找新人替代,聘用新人,引領新人走上高速通道這個過程對公司更有利。而且,在某人職業生涯非常脆弱的時刻,你這樣做是幫助他們理解了發生的事情,利用一個消極事件激發他的動力。
 
  要構建這種能力需要花費一些時間,但是不管你所在組織的規模大小,開始這項工作都不是難事。從小處開始。聘用一兩名剛從學校畢業的組織心理學、心理學或社會學博士,或是請來財務部門或運營部門的人,請他們證明你的項目帶來了不同。一定要確保他們非常擅長統計學且對人力資源問題有好奇心。對瘋狂的想法要保持開放的心態。想辦法說可以。我們最終的創新源泉正是全公司的谷歌人。他們會帶來數十萬的評論和點子,從不羞于向我們表達他們的看法。
 
  平等同性伴侶福利、兒童護理中心以及正念課程等重要的項目都是由谷歌人發起。然后進行實驗。規模大帶來的好處之一是可以創造更多的機會,可以檢驗我們搜集到的信息。
 
 
 
  有了5萬名員工,我們可以選出200人甚至2000人來測試一些想法。正如在第七章中介紹的,我們在調整績效管理體系的時候,選出了幾百人的早期嘗試者群體,進行了第一次測試,后又選出5000多人進行了第二次測試,之后才將改革推行到整個公司。即便只有5個或10個人參加的實驗也比沒有任何實驗要好。
 
  僅在一個團隊中實驗一個想法,或是同時在全公司嘗試一種想法,但預先宣布這僅僅是一次為期一個月的測試,之后要根據員工的反應決定是否將其設定為永久政策。不管丹娜·莫里斯在奧多比進行的摒棄績效管理體系的實驗有沒有成功,我都要為他們勇于嘗試的做法鼓掌。
 
  文章來源:重新定義團隊:谷歌如何工作 作者:【美】拉斯洛·博克
 
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