人力资源的大数据运动，本文主要内容关键词为：人力资源论文,数据论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
大数据分析在面对消费者的行业已大行其道，但一场静悄悄的革命正在职场发生。得益于公司采用的软件和数据库系统，以及跟踪技术的改进，公司现在已可以更好地跟踪、测评员工了。 这就是人力资源的大数据运动。因为这场运动触及的是人这一企业的重要资源，它也会触及到企业内部的所有职能范围。对企业内部行为的量化分析及其给我们带来的启发，可以改变我们在公司内评价、激励、聘任和留住人才的实践。 员工聘任合同和工作成果的数据可帮助我们理解激励机制中存在的问题。这一点非常重要，因为营销工作是由销售人员完成的，而薪酬政策则是影响销售人员绩效的一个关键杠杆。大多数企业在为销售人员制订最优化的销售定额计划时都面临着诸多难题。销售定额过低，会被销售人员认为“不堪一击”，这样的定额没有多少激励作用；而销售定额过高，销售人员则会丧失积极性，认为自己无法完成。因此，企业必须设计更好的薪酬体系。 为了解决这类问题，我们与一家“财富500强”企业展开了合作研究，我们为这家隐形眼镜制造商构建了销售人员的统计模型，通过将销售人员以往表现的真实数据纳入这些模型，我们开发出了预测每位销售人员未来表现的分析模型。 基于这些模型制订的销售定额计划表现非常出色。与2008年相比，全新的销售定额计划在2009年让每位销售人员每季度的销售额增长了79，730美元。该公司根据这些计划实施全新的薪酬制度后，公司的总体收入提高了9%。 结果表明，销售定额新计划在几个方面都取得了成功。首先，这样的计划更有效，避免了基于旧有计划制订的激励机制造成销售忽冷忽热的现象；其次，大部分销售人员都取得了更好的销售业绩，而且提高了工作积极性；第三，新计划避免了旧有计划造成的销售额在不同时段的大幅波动。 数据方法可显著改善薪酬制度设计的实践，因为这是一种既严密又实用的方法，采用的是企业内部的数据，而且建立在坚实的理论基础之上。此外，这种方法的结果还彰显出将大量数据集整合到统计模型中对提升决策质量的价值。明了这些价值并具有前瞻性的企业领导者，将会是这些工具的早期使用者，也将是使其企业的运行更高效的领导者。本文来源: https://www.lw33.cn/article/f4a812ff18c394c70410a6d7.html