麦肯锡如何利用数据分析留住顶尖人才

人资数据的进阶分析已成为近来数据分析最热门的潮流,如何应用人才管理方面的新技术与新思维已逐渐成为主流。

人资数据的进阶分析已成为近来数据分析最热门的潮流,如何应用人才管理方面的新技术与新思维已逐渐成为主流。

这样的趋势对企业影响甚巨,因为人才管理在许多行业仍是以传统的个人关系或经验为决策基础,而非深入分析,至于风险规避与法律合规等问题更是不常被提起。其实,先进的分析技术就是人资专家的一项利器,可以协助他们进行以事实为基础的分析,成为公司高层的策略伙伴,利用顶尖的技巧招募与留住优秀经理人与创新人才,进而为公司创造不凡价值。


据我们所知,有些领先企业已开始在某些领域运用人资分析技术进行人才管理,并获致良好成效。例如一家领先医疗公司就利用分析技术省下一亿多美元的成本,同时又提高员工的向心力。该公司发现薪资水平的高低差异与不平等是员工一大困扰,也是造成离职率居高不下的原因。在透过数据分析找出最适合的薪资上下限之后,该医疗集团成功提高员工整体的向心力与生产力,员工离职率与总薪资支出也因此双双降低。

我们所知的另一家公司也因为采用了行为预测分析工具,得以减少发放2,000万美元的留任奖金,员工离职率也降低一半。在经过人资数据分析之后,该公司发现,对管理阶层与员工教育训练的投资不足,以及未能适当表扬优秀人员,才是员工离职的主要原因,和公司原本的假设完全相反。而过去公司在情急之下付出的高额留任奖金效果其实十分有限,充其量只是个花钱却只能暂时止血的手段。

许多公司利用员工离职的机会进行深度访谈(所谓的出口访谈),来试图了解并解决员工留任的议题。相较于出口访谈的传统做法,新分析技术的一大优点,就是可以透过分析进行预测,而不仅是被动反应。这样的分析所产出的资讯较一对一讨论得出的质化(qualitative) 结果更为客观。

为此,麦肯锡自己发展出一套留才方式:为了侦测以前没观察到的行为模式,我们结合各种不同的数据来源与机器学习演算法则。作法是先透过研讨会与访谈激发想法、形成假设,然后将逐步收集的数百笔数据进行测试,接着套用不同的演算公式,归纳出组织层面的洞见,进而辨识出特殊的员工群体,并进行个人行为预测。最后,透过研讨会与焦点座谈来验证模型导出的洞见,据以拟定一系列具体的行动。

模型产出的洞见往往出人意表,有时甚至与常理相悖。例如,我们原本以为个人考绩评等或薪资是留不住人才的主因,但数据分析结果却显示资深人员的带领与指导(mentoring and coaching)不足,以及欠缺与志趣相投同事的「连结」,才是离职的主因。更进一步分析,我们发现当员工对资深同仁的带领与指导感到满意时,全公司的「跳槽风险」可以降低20%~40%。

麦肯锡在北美地区的顾问如果有特定的职能归属,或参与营运、行销与销售、或企业金融等领域的能力养成计画,他们留在本公司的机会要比没有选择这么做的同事高出三倍。而选择这么做的顾问不但获得了专业培训,还能享受与志同道合的同事交流的园地,更有机会与高阶领导阶层互动。

最后,我们利用收集到的数据设计新的方案来监督与进一步强化辅导与师徒关系,针对年轻同仁,我们主动采取行动,留下有「出走风险」的人。由于麦肯锡每半年考核一次绩效,专案周期通常也很短,因此我们的人才预测/挽留演算法每六个月更新一次。

关于数据分析如何提升人事决策,我们仍在累积相关知识,但这些新技术除了用于留才之外,我们也应用在从人才获取到绩效管理、人才多元性等各个层面。

麦肯锡的研究显示,尖端技术能力虽然重要,却不是唯一良方。用对人才──不管是风险、行销、或行为经济学专家──来解读分析数据并采取行动,也同样重要,而领导团队的参与及共识同样不可或缺。

此外,人资数据分析工具终究无法取代与员工的面对面沟通,以实际了解员工真正的想法、挑战与需求。但人资分析做得好,我们就可以针对不同部门产出数据导向的洞见,让公司高层与人资专家做出更有策略意义的人事决策。

(作者:麦肯锡公司台北分公司全球副董事 工商时报)


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