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创业核心逻辑,每一个创业团队都应该有一个核心

发布时间:2022-06-17 15:01:09 本站作者 【 字体: 】 浏览:20 次

  

     

  

  作者:,穆胜头像图片来自:视觉中国   

  

  目前,的人力资源专业面临着两个最大的挑战:一是缺乏专业,'s选择常规模块如教育和保留等。更多的是由于,和缺乏标准而沦为形而上学;第二,方向性丧失。很难通过选择教育和保留等常规模块来支持业务战略,也无法在管理层创造价值。   

  

  因为HR无法应对这两个挑战,直接引老板和业务部门质疑这个专业。如果你在手工打造一个专业的,又不能推动,的运营,为什么还要成立这样一个部门呢?最近,,字节跳动整体取消了人才发展中心,而实际上是这种质疑爆发的一个案例。,字节跳动“大家庭”的行动,尤为典型。人给出了一个明确的信号——我比,有钱,但这不是风吹来的。   

  

  一、人力资源专业数字化   

  

  应对这两大挑战,人力资源专业的改革应该是一个完整的逻辑链条:   

  

  一方面,重塑了“专业”,即以数据量化专业,将人力资源专业从“语文问题”改为“数学问题”;另一方面,正在校准,的“方向性”,即以专业推动的运营,让人力资源专业真正成为一门生意。   

  

  但是回到现实后,'s的野心似乎真的太大了。因此,大量的研究者和实践者把心思放在前一个方面,形成了三个方向进行尝试(如图1所示):   

  

     

  

  图1:人力资源数字化的三个尝试方向   

  

  来源:穆胜咨询公司   

  

  第一个尝试的方向是“量化人”。   

  

  典型的学校如敬业度、能力、领导力等等。这些概念已经被公众广泛接受,并且's定量方法趋于统一。无非是它自己的表现形式,.   

rong>实质都是差不多的。   

但“所有的事不行都是人不行”这种钢铁直男逻辑其实没有太大意义。

  

一方面个体的状态是由什么决定的呢?如果不能打通选用育留等人力资源职能对于人的影响逻辑并且将这种逻辑量化人力资源专业就陷入了“事后分析”的尴尬依然还是玄学。

  

另一方面优秀的个体就一定能产生优秀的经营业绩吗?如果不考虑组织内个体之间的化学反应如果不考虑这种化学反应对于经营的影响这种逻辑依然不能成立。前者的典型例子是NBA里几个全明星球员抱团组队失败现在的湖人队就在遭遇这种尴尬;后者的典型例子是不少组织氛围热火朝天的创业团队走向覆灭。所以各位不妨回想一下著名的盖洛普Q12问卷认为员工满意了企业业绩就好了这个逻辑真的正确吗?其实这是一个很典型的逻辑谬误。

  

第二个尝试的方向是“量化人力资源专业职能”。

  

典型的流派是IIP评估、人力资源审计、人力资源成熟度模型等。大概的思路是量化选用育留的动作再检视这些动作和标准动作之间的差距。

  

人力资源专业其实并没有太多的标准动作本身就是权衡企业需求而给出的定制化解决方案。换句话说执行某种标准动作并不一定带来经营业绩。所以这些模型在HR中红极一时但最后却并未成为行业共识老板和业务部门也不感兴趣。

  

这个方向的量化还导致了两个恶果:一是人力资源部门失去公信力他们好像不断给自己出考卷再不断地拿到高分;二是人力资源部门醉心于塑造专业性衍生出各种各样花哨的操作模型更加曲高和寡这个现象就是俗称的“差生文具多”“人菜瘾大”。

  

第三个尝试的方向是量化“人力资源专业价值链”。

  

所谓“价值链”每个环节都产生相应的价值相邻环节之间还有明确的因果联系。典型的流派有人力资源记分卡、萨拉托加系统等。这些模型陈述了“选用育留专业动作”到“人力资源状态”的因果价值链似乎兼容了前两个量化方向覆盖了人力资源专业的每个角落。

  

但是人们对于人力资源专业价值链显然缺乏底层共识。一千个人心中有一千个哈姆雷特。例如对于人力资源专业的最终输出认知是完全不同的有人认为应该是产出组织能力(Organization

  

capability)或企业文化(Workforce mindset and

  

culture)有人认为应该是产出员工满意还有人认为应该是产出选用育留各类专业结果如招聘到位、考核公平、培训执行等。

  

正因如此量化人力资源专业价值链的想法很美好但分歧巨大。

  

上述就是现有人力资源专业的学者和实践者能够诉说的全部故事:一方面是人力资源专业能够甄别出合适的员工提升员工的能力和意愿;另一方面是说自己的选用育留有多规范多能支撑战略。

  

但是这些故事在人力资源的“专业深井”里更像是自说自话;这些故事离经营太远让老板和业务部门没有感觉。

  

二、人力资源效能仪表盘

  

目前我们基本可以确定的是人力资源专业的数据化一定会沿着第三个方向走。但问题是第三个方向存在一个核心的分歧――人力资源专业的核心交付指标是什么?

  

这里面又分两个流派:

  

一是强调专业有效性(Effectiveness)。

  

这个流派要么衡量内部用户反馈也就是员工或业务部门是否满意;要么衡量专业结果也就是选用育留是否运作良好。

  

我对这个流派极不感冒:前者让人力资源部门成为了舔狗我希望HR们记得你们提供的是专业而不是服务你们永远不可能让员工和业务部门完全满意;而后者还是在自说自话专业必须带来结果但这种结果应该是经营层面的价值而不是自嗨。

  

二是强调组织能力或企业文化。

  

我十几年前就做过深度研究这两个概念其实是同义词都包括组织价值观、组织规则和组织知识三个部分。说人力资源专业产生组织能力或企业文化没有任何毛病但问题又来了如何量化组织能力呢?有的机构一上来就发无数的问卷在我看来这是很搞笑的事情。企业看到这些调研结果笑笑就好放心没有人较真的。

  

我赞同后一个流派同时坚定地认为 人力资源效能(HR Efficiency简称人效)是组织能力的最佳代言。

  

企业好比一个装有组织能力的黑箱(如图2)一边投入资源另一边产出绩效。组织能力强黑箱成为放大器小资源投入带来大回报;组织能力弱黑箱成为衰减器大资源投入带来小回报。所以资源的投产比也就是效能(Efficiency)正好就说明了企业的组织能力。

  

  

图2:组织能力的三明治模型

  

资料来源:穆胜咨询

  

效能分为财务效能和人力资源效能:

  

前者体现为资产回报率、毛利率、利润率等;而后者体现为人工成本投产比、人工成本报酬率、人均营收、人均毛利等。由于人力资源是一切资源流转的中心是所有营收、成本、费用发生的中心人力资源效能在很大程度上决定了财务效能。根据穆胜咨询的研究在互联网属性的企业里人效每变动一个单位财效会同向变动4.33个单位。从这个意义上说人效显然更能代表组织能力。

  

正是基于上面这个坚实的逻辑起点穆胜咨询研发了一个工具――人力资源效能仪表盘(HR Efficiency Dashboard, HED)。

  

我们发现以人效作为人力资源专业的核心交付指标就能让人力资源专业的价值链变得清晰。

  

我们不仅可以通过没有争议的量化来提升“专业性”还可以将其作为支点来推动经营完美校准“方向性”。

  

我们的框架是量化三个维度:

  

第一个维度是效能层。 这个层面是将业务战略的复杂要求阐释为人力资源效能的要求这是推动经营的“支点”。典型的指标包括劳动生产率人工成本报酬率等。

  

第二个维度是队伍层。 队伍是持续输出效能的保障人的有机搭配构成了战斗力既能与竞对形成“田忌赛马”的优势又能定向产生人效结果。

  

有些企业误认为队伍盘点就是人才盘点一上来就做价值观和绩效的九宫格或四宫格这种方式是很浅薄的盘不出什么有意义的结论。

  

队伍应该包括组织和人才两个子维度:前者衡量组织构型例如我们有一个指标叫作扁平化指数;后者衡量人才大家常常提到的敬业度、人才素质等都是这个方向上的量化。当然我们最得意的一个尝试是将两者结合盘点人才在组织构型中的分布这可以得出很多有意义的指标。例如我们盘点了不同管理层级中的能力分布形成了一个人才储备指数呈现了企业人才供应链的状态甚至可以找出断裂的部分和缺口的大小。

  

第三个维度是职能层。

  

这个层面就是选用育留了职能层面的高水平运作是前面建队思路的保障人力资源专业各模块应该有序协作共同输出一套整体的解决方案。表面上这个维度应该有不少量化指标毕竟HR们一直在这个维度里谈专业但各位不妨想想拿得出手的量化指标究竟有没有?

  

一个典型的场景是HRD忧心忡忡地向老板陈述本年的培训计划完成率下降了50%但这种没有诚意的指标只会换来老板的白眼。正因为如此我们研发了若干具有穿透力的指标希望能够把这课补起来。

  

这三个维度连在一起就是我们提到的人力资源经营价值链。这里我们不提人力资源管理提人力资源经营。管理是计划、组织、领导、控制是按部就班;而经营是创造市场价值是无限创造。在这条价值链里每个企业都会有自己的一套打法形成自己的人力资源战略地图。如果我们将人力资源战略地图里的每个部分量化出来就形成了一个人力资源效能仪表盘。

  

我们想想人力资源专业发展到理想状态应该是通过调整选用育留职能的各个指标就能引发队伍的变化导致效能的变化最终导致经营业绩的波动。我想如果达到这种状态就没有老板和业务部门会怀疑人力资源专业存在的意义了。

  

三、人力资源数据化的IBR

  

人力资源效能仪表盘量化的是企业独特的人力资源经营价值链。要实现这种量化需要三个基础我称之为IBR。我们来看一个最简单的模型(如图3):

  

  

图3:IBR模型

  

资料来源:穆胜咨询

  

这个模型就是人力资源经营价值链中上下游指标关系的缩影。举例来说X是组织结构精简度而Y是人力资源效能显然组织结构精简对于人效有影响。要建立这个模型我们需要知道三类信息:

  

一是指标算法 (Indicator)

  

即找到量化组织结构精简度(X)、人力资源效能(Y)的指标。这让人力资源专业从“语文题”变成“数学题”。这个方向上考验的既是设计者的数据思维(data

  

mind)也是设计者对于人力资源专业的理解。现在谈人力资源指标的机构不少但说实话指标有没有才华是不是油腻明眼人一眼就能看出来。

  

举例来说我们通过“扁平化指数”来衡量组织结构精简度这个指标受到管理幅宽和管理层级的影响管理幅宽越大管理层级越少扁平化指数越大。

  

再举个例子我们通过“激励真实指数”来衡量考核是不是真刀真枪我们量化出绩效得分中的实际变动部分再用这个部分除以总分就得出总分中的浮动占比。

  

二是指标基线 (Baseline) 即回答X和Y的指标多少算高多少算低?这让人力资源专业成为能够迅速自检和反映企业问题的雷达。

  

继续前面的例子我们给出的baseline是扁平化指数低于1就是有组织冗余激励真实指数低于5%就是假刀假枪。我们为一个企业进行组织与人力资源量化盘点时发现他们的职能部门扁平化指数只有0.3我开玩笑――你们这已经不是金字塔大了还是小了你们这直接就是埃菲尔铁塔嘛。

  

三是专业规律 (Rule)

  

即回答X对Y的影响力a应该是多少?我们通过精简组织来提升人效究竟靠不靠谱?这能让企业发现提升人效的最佳路径。这个方面的研究我们已经沉淀了很多有的结论甚至是与各位的常识完全相反的。后续我们也会持续发布今天时间有限就不展开了。

  

我们发现每当HR们和老板讨论IBR时就是他们提高自己身价的“高光时刻”。说白了如果你深耕一个领域多时但却无法对IBR信手拈来那么你就是没入门。

  

说到底人力资源效能仪表盘是一组模型只有将大量过往的数据代入才能修正变量、形成基线、摸清规律。应该理解的是模型是用数据“喂养”出来的数据越多各个模型就会越精准决策也会更高效。

  

但在人力资源专业里抓取数据是很难的。一个陋习是HR们喜欢以保密为由拒绝参与调研。有意思的是每次上课时HR学员们又很喜欢问我――穆老师这个数据究竟是高了还是低了有baseline吗?有什么规律吗?各位Baseline和规律是用数据喂养出来的你们不给数据穆老师的嘴又没开过光我怎么知道答案?

  

在某些调研中调研机构要求参与调研才能获得结果于是有HR们通过上报“假数据”期待获得“真结果”。殊不知你是这样想的其他HR也是这样想的于是整个样本库就被污染了这样的调研结果毫无意义。

  

穆胜咨询对于数据的抓取都是基于人力资源效能仪表盘这个模型前后大概经过了两个阶段:

  

第一阶段是2020年之前做的小样本调研。 我们只收集自己有把握的数据这样很慢但也很准。

  

第二个阶段是2020年和之后做的大样本调研。 我们开始面向全国的企业发起调研每年发布年度《中国企业人力资源效能研究报告》。

  

这份研报实际上是人力资源效能仪表盘的泛行业呈现。无论是HR希望以“人效”为核心重构自己的人力资源专业世界观还是企业希望以“人效”为核心定制自己的人力资源解决方案都能得到一定的支持。

  

其实我认为每个企业都应该有一个自己的人力资源效能仪表盘。 它是现代人力资源专业的基础应用场景非常广泛关系着HR们生存前景。例如:

  

* 人力资源年度计划的数据基础;

  

* 人效提升专题项目的仪表罗盘;

  

* 人力资源规划项目的内核部分;

  

* 组织变革转型项目的核心调研内容;

  

* HR数字化转型项目的算法体系基础;

  

* ……

  

四、人力资源数据化的三个伦理

  

上面谈到了很多我们对于人力资源数据化趋势的理解呈现的其实是我的人力资源专业世界观。

  

我相信每个专业人士都有自己的专业世界观受到各自知识背景、实践经验甚至是管理哲学的影响。所以我们的观点有人可能会认可有人也可能不认可正如在专业上有人喜欢做量化有人喜欢闻味道……

  

但如果您认可人力资源专业应该走向数据化那么至少有三个伦理是必须遵循的:

  

第一个伦理是穿透为王(Woo)。

  

什么叫穿透?就是你抛出一个指标后看到的人会有“Woo”的反应言下之意你拓展了他的认知让他感叹“我怎么没想到”。我们应该清楚老板和业务部门的视窗有限他们不可能与你探讨这个专业的细节我们一定要呈现最有穿透力的指标。

  

有些人做的指标很油腻。例如我可以猜出某些企业的人才盘点思路无非就是用价值观和绩效的二维矩阵来做个四宫格或九宫格嘛。这些企业的HR朋友听到后很惊讶:“穆老师您怎么知道的?”朋友如果你衣柜里就只有一件十年前的衣服明天你穿什么上街这个很难猜吗?

  

有些人做的指标就很有才华、很优雅。举例来说NBA的统计里得分、助攻、篮板、盖帽、抢断五大数据是很容易统计的从这些数据上可以甄别大多数球员的实力。但是偏偏有一类球员这五项数据得分都不高但他们在场的时候球队就是更容易获胜。你不能仅仅把这归因于人家是“福娃”一两场比赛有可能是运气那几十场、上百场比赛还有这个规律是不是就一定是人家在实力上有过人之处?比如他的协防让队友完成了抢断或盖帽这个时候数据不在他身上但他是有贡献的。于是服务NBA的数据公司设计了一个指标――球员效率值也就是这名球员在场时球队净胜多少分。这样一个优雅的设计一下子就洞穿了现象这就是人力资源专业应该要追求的。

  

第二个伦理是客观至上(Objective)。

  

我强调一定要依靠客观数据而不是主观数据。某些机构在做组织与人力资源调研诊断时一上来就抛出问卷收集主观数据而后在主观调研形成的随意结论上再去找客观数据来支持自己的结论。

  

说实话主观数据在我眼中就没有太大意义。以敬业度调研为例每个企业中最不满意的都是薪酬嘛但也不见得员工就要离开呀。对于薪酬的不满更多是一种职业表演是职业人保护自己的最佳姿态。

  

再举个例子你问问员工有没有离职意向他怎么可能告诉你呀?所以我们更多是计量离职对于他形成的损益重点维护那部分离职后有巨大好处但沉没成本较小的人。

  

所以主观数据不是不能用而是作为客观数据的补充。我们在为企业做组织与人力资源诊断时一定是先分析客观数据说白了几个关键指标出来企业的基本面我们基本也就一目了然了。而后再根据客观数据锚定的基本面进行定制化的主观数据调研为结论增加温度和细节。这种操作方式和传统玩法完全不同。

  

有的咨询机构和HR们还有一个妄念希望自己控制量化结果所以他们喜欢用主观数据。但话说回来老板又不是傻子你以为在玩弄人家的认知人家早就生火准备要做一盘“炒鱿鱼”。

  

第三个伦理是连接经营(Connecting)。

  

这是说要跳出专业思考生意。专业再花哨不能产生经营结果都是耍流氓。有HR常问:“穆老师我们可以推动经营吗?”我说:“自信点把‘吗’字和问号去掉。”

  

我说过企业的经营实际上就是“三流双效逻辑”(如图4)。

  

“三流”是业务流、资金流和人才流生意都是资金流和人才流推动业务流;“双效”是财效和人效也就是用什么水平财务和人力投入去追求什么水平的业务结果。

  

前面也说了人效相对财效是更加前瞻的驱动指标。那么以人效为武器HR一定可以影响到经营。

  

  

图4:企业经营的三流双效逻辑

  

资料来源:穆胜咨询

  

那HR如何影响人效呢?HR掌握激励流和知识流(推动赋能)这是推动人才流抵达高人效的基础。 我也将人才流、激励流、知识流称为“小三流数据”

  

对应业务流、资金流、人才流这个“大三流数据”。从这个框架上看你们在专业里的每个动作都可以影响到业务结果。

  

上面三个伦理被我总结为WOC我想每个致力于推动人力资源专业走向数据化的朋友心中都要有WOC。所谓 “WOC标准记心间专业转型不走偏。”

  

对于组织与人力资源管理来说这是一个最好的时代也是一个最坏的时代。好的地方是商业的大变局给了人力资源专业特别大的机会呼唤这个专业的革命也让从业者有可能一飞冲天;但坏的地方是大变局之下伪概念、烂工具、假大师、毒瘤型企业标杆满天飞信息爆炸填满了公众有限的视窗让大家很难接触到真正的知识从而无法进化。

  

愿人力资源专业人士不要在繁花盛景中一事无成而是抓住时代给出的机会抵达新的专业境界。

  

本内容为作者独立观点不代表虎嗅立场。未经允许不得转载授权事宜请联系 hezuo@huxiu.com

  

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