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作者：陈震、卫杰、刘宇晗、缪若予、关宇然、施珞琳
本文为“人效”系列的第三篇，我们将聚焦特定案例，介绍企业通过“人效实验室”T.O.P.框架内的数据抓手实现人才制胜、人效提升的有效途径。依托数据分析方法，企业从积累多年的人才数据中提取有效洞察，帮助自身更有策略地用好人、用对人，通过提升员工的人效将产能推向最大化。
麦肯锡认为，从数据角度实现企业人效提升，应以终为始，运用科学的手段找到最终能影响业绩与产能，即投入产出比的核心因素。在企业转型中，识别关键的价值创造群体，并发挥他们的影响，可释放超乎寻常的价值创造。本文叙述的人才数据分析方式，即帮助企业运用科学的手段找到最具影响力、绩效最优的员工队伍，这些先进人才与关键角色的有效匹配，必定是推动企业产能提升的关键策略。
纵观当下，中国多数企业已经有了一定程度的人才数据资产积淀，但一个普遍痛点是难以在数据库中找到有价值的侧重点进行分析。倘若缺乏数据科学的指导，企业很难获取与业务紧密相连的关键洞察，也难以充分发挥高绩效人才潜力，让人才有效推动企业产能提升。我们建议企业先挖掘对自身最有价值的用例，结合实际人才应用场景，通过数据“说真话”，进一步从人才的角度突破现状，促成企业人效提升和净利增长。
如何通过数据对人才队伍精准把脉，推动人效提升？
对企业管理层而言，用科学的数据手段把握员工整体表现，对企业业务发展及布局有着重大影响。通过引入高绩效人才分析，管理层可基于数据解读各部门的高绩效员工特征，并有策略地培养高潜力员工。在很多情况下，高绩效人才数据分析都可辅助人效提升。以零售及制造业为例，当企业有以下特性时，效果尤为显著：
人员量级较大或存量员工数据在五千条以上，年招聘量千人以上
个人能力对业绩差异影响大
人才分析是指企业依托数据，精准描绘高绩效人才特征，帮助管理层发现能够推动业务增长、提升营收的员工，基于数据分析结果进一步制定科学高效的人才引入、人才任用等管理策略。这是企业用人策略从模糊到清晰、从经验到科学、从单次到迭代的演进过程。
为此，我们提炼了以下原则：
从小做起：企业数据质量参差不齐，数据积淀程度也有所不同，“准备就绪”并非人才分析的常态。因此，企业应优先聚焦高价值的业务、岗位，从轻量级的尝试出发，逐渐积累并丰富数据。
以战养战：人才数据分析能力建设不可能一蹴而就，对此，企业内部的团队能力建设起着关键作用，例如，助力人才数据丰富后的优化迭代，不断指引企业在用人策略上往最优方向调整。
业务指引假设：“数据分析洞察的天花板是高质量的假设能力”。团队需在管理层的支持下，得出具有战略指导意义的假设，这样才能让数据分析产出更高质量的洞察。
干预决定结果：人才分析需在追求数据科学结果的同时，平衡和考虑企业对人才的干预与应用能力，避免数据洞察纸上谈兵。
遵循以上核心原则，企业才能打磨出自身的人才分析能力，为未来的招贤纳士提供强有力的支撑。
人才数据分析在实际案例中的效果如何？
一家零售门店型企业拥有众多前线销售人员（约两万人），年招聘数量超过三千人，零售网点也多达三千个。此外，随着业务量的逐渐增长，门店仍在持续快速扩张。
企业的业务增长和发展高度依赖前线人员创造的收益，然而，前线员工的销售贡献能力参差不齐这一痛点始终难以解决。企业希望依托销售业务链路上的各类销售员工的价值贡献进行分析，利用高效、科学的管理方式和工具，识别高绩效销售群体及了解其特征，找到优秀销售员工创造价值的方式与差异，持续优化和提升门店的销售业绩。当前已有大量的员工数据及业务数据，企业可充分应用现有数据，开展高绩效人才分析以获得关键人才洞察。
实现途径
一定性分析，产生上百条数据假设，并结合现状进行数据采集
结合内部实际情况与外部高绩效人才特征定性分析，该企业做出了针对自身情况的数据假设。例如，高绩效销售顾问通常具备独特的销售能力与风格，在消费者需求洞察、流行趋势信息分析方面较为敏锐，且十分乐于开展团队协作。
基于上述数据假设，该企业开始在内部推进人才分析所需的数据收集。在此过程中发现，虽然自身已建立起了初步的数据仓库，并基本覆盖了基础结构化数据，但数据在深度、质量及广度仍存在缺失。这会对分析结果产生一定程度的影响。
我们认为，人才数据多且复杂是普遍现象，实现“数量”与“质量”的兼顾可谓漫漫征途。在高绩效人才分析项目的推进过程中，企业可以“从小做起”，应用已有数据尝试产出，并在未来持续进行数据完善和迭代更新。
二建立模型进行分析，得出洞察
该企业采用了机器学习等大数据分析方法，通过数据输入对高绩效人才进行了分类。
高绩效人才的分群特征天差地别。以占比最小的养成型人才为例，虽然他们缺乏销售经验，职业年限较短，但在公司的平均工龄较长，对企业的忠诚度相对最高，认同感也最强。对企业而言，养成型人才是需要着重识别、挖掘与培养的高绩效群体。由此可见，企业需针对不同群体，结合场景制定相应的策略，以充分发挥人才的优势及长处。
企业应采取自上而下的策略，在人才分析的过程中建立更完善的保障机制，提供贯穿各流程的资源支持和指导性的假设输入，这样才能通过模型获得有效洞察。
三结合选定场景，找到效率提升及价值增量点，形成下一步计划
基于模型产出的数据洞察，该企业开始着手规划选定场景的应用。通过分析发现，招聘、培训及人岗匹配是企业现阶段最能快速实现人效提升的HR场景。以招聘场景为例，企业在招聘流程中结合高绩效人才特征和画像，针对性地识别和筛选有潜质的候选人，并有计划地制定优化举措的落地路径图，最终实现效益提升。
高绩效人才分析能力的打造是个长期过程，其中，团队的构建及其能力的培养，对效益的最终落地和持续提升至关重要。为顺利推进人才分析，该企业从各部门选派最适合的人员，组建了高质量的项目团队。此外，该企业还招募了一些专业的数据科学家，以保障数据模型产出的精确度。在我们的建议下，一批人才分析的“先锋队”得以建立，并将该能力逐步拓展到多个应用场景之中。随着数据的不断更新迭代，新的洞察随之产生，最终形成能力培养的良性循环，为企业的人才策略提供长期坚实保障。
最终成效
通过逐步在场景中落实最终提效举措，并不断完善数据以推动模型的迭代更新，该企业依托更精准的分析结果，成功实现了效益的最大化。在选定的三个主要场景中执行15项细化举措，为企业带来了以下三大核心收益：
提升招聘质量，从源头控制人才输入，将招聘对口销售人才的精准度提升约3%，精准引入约90名高绩效销售人才；新引入的高绩效人才预计将为企业带来约0.5%的营收增长（约1亿元人民币）。
实现人效裂变，帮助3%的现有员工向高绩效员工转化，发掘人才潜力，优化培训结构，将内部人才培养的投入花在刀刃上，预计可将营收提升2%（约4亿元人民币）。
识别能够显著改善公司业绩的员工，针对性地进行人才布局规划，推动产能提升、收入提升及最终的整体人效提升；预估结果显示，高绩效销售人员布局最终可实现约5%的营收增长（约10亿元人民币）。
人才分析是助力企业摆脱内耗、减少迟滞性、提升人效的科学举措。我国众多企业已经积累了一定体量的数据，已经为人才分析奠定了良好基础。面对后疫情时代质量增长新机遇，企业应紧抓这一科学提效抓手，在探索人效提升的征程上一马当先，才能在竞争日趋激烈的环境中抢夺先机，稳步发展。
作者简介：
陈震（OliverChen），麦肯锡全球董事合伙人，常驻香港分公司
卫杰（JackWei），麦肯锡全球副董事合伙人，常驻上海分公司
刘宇晗（AlexYLiu），麦肯锡咨询总监，常驻北京分公司
缪若予（MorrisMiao），麦肯锡咨询总监，常驻上海分公司
关宇然（AbbyGuan），麦肯锡咨询经理，常驻香港分公司
施珞琳（CarolineSze），麦肯锡咨询顾问，常驻香港分公司
作者诚挚感谢林琳、许达仁、侯德诚、郑文才、刘恒、于梦、颜杨洋、陈潇、朱颖仪、杭青莉、罗家豪以及其他同事对本文的贡献。