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6種常見的HR數據分析思維

  范珂  2019-10-14 00:00:00   專欄
數據分析不是免費的,所以,找到最本質的問題至關重要。

/ 1 / 以終為始思維

數據分析中有一句話叫:數據分析不是免費的。意思就是整個分析過程,包括收集數據、整理數據和分析數據會耗費大量的時間和精力。如何避免浪費時間做無用功?一開始就提出正確的問題,搞清楚解決問題的方向就顯得尤為重要了。

我經常遇到有朋友來向我請教一些工作上的問題,我通常第一反應是反問一句:“你做這件事的目的是什么?”先搞清楚去向哪里,再反推現在該做什么,才能確保我們始終在正確的道路上行進。

有同學發給我一堆HR數據,問該如何做一份高潛人才的數據儀表盤?我在仔細詢問之后,了解到他的最終目的是想做一份報告,告訴老板哪些員工在過去半年里績效穩定、能力突出,可以進入考慮下一步提拔的名單。這種情況下,按照員工半年內績效得分的標準差,以及人才盤點中的能力評估高低,排出一個人員名單,基本就能滿足老板的要求。

再比如,在對培訓的評估分析中,很多時候大家想到的是學員對這次培訓滿意度的評估,包括物料、講師、場地、茶歇等等。但如果以終為始來看這個問題,我們更應該關注的是這次培訓到底給員工帶來了什么改變?對業務的影響是什么?能不能拿數字說話,計算出這次培訓的ROI(投資回報)是多少?這才是從老板角度最為關心的問題。

提出正確的問題比解決問題本身更重要。以終為始,可以幫助我們一直提出正確的問題。

/ 2 / 金字塔思維

金字塔思維源自麥肯錫,意思是任何問題都可以按照一定的原則進行拆解。層層拆解下來,基本就能夠發現問題的根源了。拆解原則的英文叫MECE,翻譯過來就是拆解的各因素相互之間獨立而排他,整體而言窮盡而無遺漏。

很多管理模型實際上都是應用的MECE原則,比如營銷中的4P模型(Product, Price, Place, Promotion)和組織診斷中的5S模型(Strategy,Structure, System, Style, Staff, Skill, Shared Value)。任何一個復雜的問題,按照MECE原則做個拆解,你會發現原來問題沒有想象中的那么復雜。

之前在課堂上,有位HR學員提到自己遇到了一個極有挑戰的任務,要在一個月內找到40名行業內高水平的銷售人員。她接到任務的時候覺得整個事情毫無頭緒,后來我們利用5W2H的原則做了一個拆解,工作的重點方向就清晰多了。拆解的思維導圖如下:

拆解的思維導圖

/ 3 / 刨根問底思維

數據往往反映的是表面現象,突破表面數據深挖背后的原因,才能找到問題正確的解決方案。

豐田公司有一個著名的管理工具叫:連問5個為什么。意思就是,遇到任何問題,連續追問5個以上的為什么,往往就能觸及問題的根源,從而找到最后的解決方法。當然,5個為什么是比較簡化的說法,有時候你會發現可能還沒有問到第5個為什么,答案就開始凸顯了。

曾經有一個HR發現公司銷售人員業績下降,想了解到底該如何解決這個問題。我們一起用連問為什么的方法做了一次分析,當時的分析過程如下:

1.為什么銷售額下降?(新客戶少了)

2.為什么新客戶減少了?(銷售轉化率減少)

3.為什么轉化率會減少?(新銷售人員對銷售話術和技巧掌握不足)

4.為什么新銷售人員銷售技能不足?(銷售培訓沒有達到既定目標)

5.為什么銷售培訓沒有達到目標?(培訓安排匆忙,要求標準不嚴)

當問到了第5個為什么,接下來的解決方案不言而喻:公司應該著手加強對新招人員的入職培訓。

/ 4 / 大局思維

業務部門的數據分析師一般都不會只局限于解決某個業務環節的問題,而是要從整體上來解決問題。

同樣地,HR數據分析師要熟悉招聘、薪酬、績效、人才、文化等各領域的額背景,在實際工作中能夠把各模塊打通來分析問題,如此才能提出對業務最有價值的解決方案,這就需要分析人員具備從整體來看問題的大局思維。

比如,數據分析中最常見的一種分析方法叫相關分析,就是你要把不同領域之間的問題結合起來一并分析:薪酬和績效之間的關系是什么,高薪酬是否帶來了高績效?人員編制和部門業績之間的關系是什么?團隊的高敬業度是否帶來了高盈利?等等。

所以,我一直認為,HR數據分析師在組織內部的地位類似于戰略HRBP,既要懂HR還要懂業務,都是需要站在組織整體的高度,以貫穿全局而不是僅限單一模塊的視角來分析和解決問題。

/ 5 / 洞見思維

英文的insight一詞被翻譯為洞見或洞察,我們看待某件事物時形成的一種獨特的見解。數據分析的目的就是要通過分析數據形成我們的洞見,并最終提出有效的解決方案。

經常做數據分析的同學常遇到一種情況,明明是在分析某一個問題,但是根據分析結果最后從中又發現了另外一個問題。比如,本來在分析薪資對離職的影響,但后來卻發現管理者的領導力才是導致員工離職的最主要因素。

因此,對分析人員來說很重要的一點,是要保持開放的心態,這樣才能有效地形成自己的洞見。而且,在形成洞見之后,你要知道你才是最了解這些數據的人。因此,你還要敢于大膽地把它發表出來,并以此向決策層建議相應的行動方案。

我曾經遇到過一個案例,老板讓薪酬人員分析某地工廠員工是否需要增加調薪預算。收集上來的數據明顯呈現了幾個問題:該工廠過去幾年人員增長過快,技能無法達到公司的正常要求;員工因為組織文化和上級管理者的原因而離職的比例持續較高;員工的薪酬固浮比例不合理,固定薪資占比過高,不利于公司以績效付薪的原則。

但是,在整個分析過程中,分析人員被自身的專業領域所局限,未能大膽將上述洞見提出來,向老板給出的意見還是停留在是否該加薪這個單一問題上面,導致結果令老板不甚滿意。

/ 6 / 右腦思維

人的左腦負責數字、文字、邏輯、運算等理性的東西,右腦則負責聲音、顏色、視覺、形狀等感性的東西。

優秀的數據分析師會經常在左右腦之間做無縫切換。拿到一大堆數據,你的第一感覺是毫無頭緒,但是如果能夠將這些數據通過圖表呈現出來,就很容看出其中的規律了。

優秀的數據分析師會經常在左右腦之間做無縫切換。

“一圖勝千言”,有研究表明,人們接受含有可視化元素的指令比不含有可視化元素的效率高出323%,閱讀高質量信息圖表時的理解度要比純文字高30倍。

今天還有一種提法叫通過數據講故事,把枯燥的數字和文字通過講故事的方式溝通給你的聽眾。試想一下,你經過了大量推算、分析,得出了自己的洞見,提出了相應的解決方案。但是當把這一切向老板去匯報時,沒有讓老板看明白,也沒能讓老板清楚自己接下來該干什么,這樣只會讓你的努力功虧一簣。

無法讓聽眾形成下一步行動方案的數據分析無疑是失敗的。

有研究顯示,今天人類在各種信息的沖擊下,其集中注意力時限已經降低到了8秒,如何在短短的時間內抓住聽眾的注意力,是對數據分析師的重大挑戰。

利用數據講故事的關鍵可以分解為這么幾步:

第一步,首先研究自己的聽眾都是誰,他們對什么信息感興趣。如果聽眾級別很高,你的呈現需要越簡單越好;如果聽眾很專業,你的呈現就需要展示相應的細節。

第二步,根據分析目的規劃出一條完整的故事線。咨詢公司對此有嚴格的要求,通常檢驗的方法是把你每頁PPT的標題串起來,看是否組成了一個完整的故事線(story line)。

第三步,為自己的分析數據選擇適當的圖表。不同的數據圖表都有自己特定的場景應用,千萬不要混淆。表示時間趨勢就用柱形圖或線形圖;表示大小對比就用條形圖;表示相關關系就用散點圖,等。

第四步,充分運用文字、數字和圖表三種元素,來修正自己的故事線。很多時候大家過于關注數字和圖表,反而忽略文字的作用。適當的文字注釋可以幫你起到突出重點、畫龍點睛的作用。

第五步,簡化。通過做減法讓自己要呈現的信息突出重點,簡化、簡化再簡化。數據呈現中有一個專業用語叫“數墨比例”,就是拿你呈現重點數據和觀點所用的墨水量去除以你整頁紙所用的墨水量,比例越高越好。

下面是一組圖表的數墨比例對比,大家感受一下:

一組圖表的數墨比例對比

第六步,在有條件的情況下,請他人提供反饋意見。你最終需要達到的目的是讓一個對整個事情背景了解不多的人也能夠第一時間聽明白你在講什么。

以上即是HR數據分析中的6種常見思維,結合前一篇文章中介紹的常見9種分析方法(9種常見的HR數據分析方法),加以反復練習,就可以幫助你的分析能力上一個臺階。

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