課程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
課程概述:
為什么要學習該課程?
學會使用和分析人力資源數據,提升人力資源管理效能,為企業創造價值
隨著經濟環境對企業經營管理能力的要求越來越高,傳統管理決策中的拍腦袋在未來企業管理中越來越不適合。如何運用量化方法、分析工具和科學的邏輯來指導管理實踐活動顯得越來越重要。隨著互聯網的發展,大數據、信息化、云技術在企業中開始大規模應用,讓企業中的量化管理和數據分析逐漸變得普遍。很多人已經意識到數據對人力資源管理的重要意義,然而卻不知道該如何運用數據提高人力資源管理效能,于是就會出現類似這樣的問題:
耗費大量精力做數據統計,結果卻沒有解決問題;
花了大量時間做報表分析,卻沒有幫助企業發展;
付出大量成本做人才管理,結果卻沒有創造價值。
針對當前大多數企業在人力資源量化管理和數據分析方面認識和操作能力的不足,我總結了在人力資源管理各環節的工作中,量化管理和數據分析的操作方法、常用工具、通用模板,并結合大量的實操案例形成本次課程。
課程收獲:
企業收益:
1.提升企業整體的人力資源管理水平,讓企業不要再為人才問題發愁。
2.為企業培養HR隊伍分析問題、解決問題的能力,提升人力資源管理效能。
3.讓人力資源管理不再走形式,讓HR更加貼近業務,能夠更好的支持企業的經營發展。
4.提高人力資源管理的效益和效率,降低成本和風險,通過人力資源管理為企業創造價值。
崗位收益:
1.掌握數據思維在人力資源管理中應用的原理、方法和思維方式。
2.成為通過人力資源量化管理和數據分析幫助企業解決問題的專家。
3.為企業管理好人才,用好人才,提高人才的勞效,降低人力成本。
課程特色:
1.案例教學,聚焦實戰
以實戰案例為主,聚焦實戰中的方法、應用、工具和注意事項。課程中具有模板表單演示,課后贈送相關模板表單,讓學員拿來即用。
2. 內容精煉,實操性強
只講干貨和重點,讓學員能在最短時間、最快速度掌握方法。全課程采用互動演練、案例分享、小組討論等互動教學,讓你聽得懂、學得會、用得上、做得好。
3.大咖分享,通俗易懂
人力資源管理實戰暢銷書作家,擁有10余年實戰經驗的上市企業HRD分享,講師具備豐富的實戰經驗和點評能力,極其注重實戰研討,將知識點工具化、模板化、可視化。
課程對象:
期望通過數據處理與分析,為企業解決問題,提升人力資源管理效能,證明自身價值的人力資源管理者和各級管理者。
課程大綱:
一、數據分析的正確認知和應用方法
如何脫離事務型工作和表淺的數據管理,更好地解讀公司數據。
1.人力資源數據分析的典型誤解
★ 案例:典型低價值的數據分析類型
2.四類有價值的數據分析方法
★ 描述型分析
★ 診斷型分析
★ 預測型分析
★ 措施性分析
3.如何量化價值,如何證明自己的價值
4.人力資源管理必須關注的重點數據解析與應用
5.判斷與分析問題的基本邏輯
二、用數據分析制定人才戰略
如何擺脫簡單地分析人力資源數量結構情況,將人力資源數據分析不僅實現數量分析,還能實現質量分析。把握公司人才整體的態度、能力、績效等情況,為公司制定人才戰略提供有價值的信息。
1.人才盤點的3種操作與分析方法
★ 工具:單維度人才盤點
★ 工具:雙維度人才盤點
★ 工具:三維度人才盤點
★ 模板:人才盤點統計分析模板
★ 案例:華為人才盤點工具
★ 案例:阿里巴巴人才盤點工具
★ 案例:京東人才盤點工具
2.人才梯隊建設的實施方法
3.人才補充與發展策略
三、用數據做好人力資源規劃
如何更好地與業務部門聯動,體現人力資源管理價值,避免閉門造車。
1.人力資源工作質量診斷分析
2.人力資源供給情況預測分析
★ 模板:馬爾可夫矩陣分析
★ 工具:人才成長指數分析
★ 方法:人才引進指數分析
3.人力資源需求情況預測分析
★ 模板:人才優化替換分析
★ 工具:關鍵技能需求分析
★ 工具:功能角色需求分析
★ 方法:德爾菲趨勢預測法
★ 方法:財務成本預算規劃
★ 方法:效率趨勢預測分析
★ 誤區:供需分析“學院理論”:函數回歸與趨勢外推
四、人才招聘與培養的效能提升
如何通過數據分析提升人才招聘效率,提升人才培養效能,讓人才選育工作更高效。
1.人才招聘環節的關鍵指標
★ 工具:招聘成功的公式
★ 工具:人才招聘漏斗
★ 案例:運用抖音、社群等多渠道招聘
2.招聘過程與結果效能提升的數據分析
★ 模板:招聘分析模板
★ 案例:華為、騰訊干部選拔模型
3.人均招聘費用分析與渠道優化
★ 視頻:Google人力資源實踐*
★ 視頻:Facebook雇主品牌
4.培訓課程設計的量化分析
5.培訓效果評估的量化分析
6.培訓效能優化的數據統計與分析
★ 案例:培訓成本的投資回報分析
五、用數據分析做好人才保留
如何通過離職率分析,做好人才保留,增加員工敬業度,降低企業的用人成本,實現人力資源管理的工作價值。
1.降低員工流失率的分析方法
2.員工離職的10個常見分析維度
★ 模板:員工離職率分析模板
3.提升員工敬業度的X模型
★ 視頻:小故事看懂如何提升員工敬業度
4.系統實施人才保留的方法
5.人才保留工作質量分析
六、數據驅動薪酬績效的效能提升
如何制定人才激勵方案,實現用*成本,達到人才激勵效果,激勵人才行動;如何實施薪酬分析,如何實施績效指標分解與績效評價,如何用激勵方法、薪酬和績效體現HR的工作價值。
1.數據驅動人才激勵
★ 工具:人才激勵的“任三角”
★方法:短期激勵設計方法
★方法:長期激勵設計方法
2.具有激勵性的薪酬設計方法
★ 案例:上市公司薪酬方案設計
3.聚焦價值的績效目標分解方法
★ 解決問題:三層級法
★ 達成目標:價值結構法
★ 實現戰略:戰略地圖法
★ 工具:績效指標質量檢驗工具
★ 工具:績效指標權重設計工具
4.績效管理5大工具中的數據應用
★ MBO、KPI、OKR、BSC、KSF
5.績效評價7大方法中的數據應用
★ 案例:華為公司的績效管理
★ 案例:阿里巴巴的績效管理
6.績效結果的問題查找和改進方法
★ 案例:績效結果改進案例
七、人力資源成本管控
如何通過數據,為企業節省人力成本、提高利潤,體現人力資源管理價值。
1.崗位編制的計算方法
★ 方法:預算定編、勞效定編、流程定編、對標定編
★ 案例:運用數據測算崗位勞動量
★ 視頻:喬布斯談論蘋果的人才管理
2.盈虧平衡分析與管控策略
3.人力成本預算規劃與編制方法
★ 案例:運用人力資源分析與編制,管控人力成本
4.靈活用工降低人力資源成本
★ 案例:某上市企業人員類別配置
5.薪酬管理中的成本控制技巧
★ 案例:個稅籌劃與平滑獎金發放
6.標準作業動作分析方法
★ 案例:運用數據排班,提高勞效
★ 案例:常見錯誤的數據分析應用
★贈送大量儀表盤和圖形工具:
講師介紹
任老師
*人力資源管理實戰派專家
*企業管理實戰派專家、職業經理人
百萬冊暢銷書作家,管理咨詢師、MBA
曾任世界500強、國內大型A股上市公司HRD
北大客座教授
工信部質量品牌公共服務平臺專家
亞太人才資本研究院專家特聘講師
百萬粉絲大V
個人經歷:
26歲成為百億上市公司人力資源總監,職業生涯中面試選拔過一萬人次以上的人才,百萬人次學習網課講師,網上作品有超過一億次的點擊率,所有知識服務產品好評率超過99%;十余年管理實戰經驗,專注于解決企業管理和人力資源管理的實戰問題,常年為多家上市公司提供企業管理和人力資源管理咨詢服務;曾幫助多家上市公司搭建和完善戰略地圖、人力資源管理體系、流程制度,并協助公司得良好的績效。
擁有資質:
注冊國際高級職業經理人(CISPM,ACI認證)
國際注冊高級人力資源管理師(ICSHRM,ACI認證)
國際注冊高級職業培訓師(ICSPL,AIVCA認證)
國家一級人力資源管理師
國家二級心理咨詢師
國家職業生涯規劃師
大學生實習就業指導師
當當網第九屆、第十屆影響力作家
三茅人力資源網百人計劃導師,*書籍作者,*課程老師
著作:
《小團隊管理的7個方法》
《人力資源量化管理和數據分析》
《用數據提升人力資源管理效能》
《人力資源成本管控》
《有效激勵員工的70個場景案例》
《人力資源管理實操從入門到精通》
《薪酬管理實操從入門到精通》
《績效管理與量化考核從入門到精通》
《招聘面試入職離職管理實操從入門到精通》
《培訓管理實操從入門到精通》
《員工關系管理與職業發展從入門到精通》
《人力資源法律風險防控從入門到精通》
《圖解人力資源管理》等……
已出版50+本著作,銷量超100萬+,是人力資源管理和團隊管理同品種總數量和總銷量雙冠*.1
授課風格:
實戰落地型講師、咨詢式培訓者,曾主持多家公司的人力資源管理體系建設,并協助企業取得良好的績效;不僅是從人力資源的視角談人力資源管理,更是從企業經營管理的視角、老板的視角講人力資源管理;將原理和實戰結合的非常到位,邏輯嚴謹,輕松活潑,善于促進學員認知升級,引導學員通過實際案例和課堂實戰練習來加深對課題的認識和理解。在授課過程中,注意解決學員實際工作中遇到的問題,并在課程中為學員提供大量實用的方法論和工具庫。
主講課程:
人力資源管理系列(績效管理、薪酬管理、招聘管理、培訓管理、員工關系管理等)、領導力系列、高績效團隊建設、人才激勵、TTT系列、職業生涯規劃系列。
服務客戶:
中國工商銀行、中信集團、招商銀行、中國移動、中國聯通、中國人壽、中國郵政、南方航空、東方航空、保利集團、華潤集團、TESCO、華為、富士康、兵器工業集團、萬達集團、京東、小米、順豐、申通、西門子、美的、聯想、魏橋、網易、蘇寧易購、上汽通用汽車、漢江集團、達索、李寧、新東方、中順潔柔、迪瑪克醫藥、家家悅集團、光威集團等……
轉載://bamboo-vinegar.cn/gkk_detail/324670.html
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