人力资本分析的商业价值

人力资本分析已经为组织的营收和利润贡献了数亿美元的价值。

IBM前首席执行官罗睿兰（Ginni Rometty）指出，公司“在员工离职预测专项中，节省了近3亿美元的员工流失成本”（Rosenbaum，2019）。IBM通过人力资本分析识别出了离职风险最高的员工，并提前制订行动计划，帮助管理者做出正确的决策。

谷歌（Google）将新员工的融入时间从9个月缩短到6个月，节省了大约4亿美元（McAleer，2018）。谷歌还创造了电子邮件提示系统，定期向新员工展示高绩效员工的行为，以启发和帮助他们在各自的职位上取得成功（Bock，2019）。

不仅仅是科技公司，各种类型的组织都可以从人力资本分析中获得经济效益。例如，鞋类零售商其乐（Clarks）发现，员工参与度每提升1个百分点，可以带来0.4个百分点的业绩提升（Levenson and Pillans，2017）。结合其乐2019年的年度报告来看，这意味着每提升1个百分点的员工参与度，将带来近6 000万英镑的业绩收益。

事实上，真正的商机远不止于此。

埃森哲（Accenture）在2019年的一项研究中得出结论：在尚未被发掘的收入增长中，有3.1万亿美元潜藏在人力数据中——更确切地说，潜藏在负责任地使用这些数据并将其与员工信任相结合之中——研究样本包括全球最大的6 000家上市公司（Shook，Knickrehm and Sage-Gavin，2019）。也就是说，通过人力资本分析，平均每家公司将产生5亿美元的收入增长。

其他的一些研究也发现，那些在人力资本分析上能力领先的公司，通常在各种财务指标上表现得更好。与竞争对手相比，它们三年内股价高出30%（Bersin by Deloitte，2013），净资产收益率高出79%（Sierra-Cedar，2014），三年内营业收入高出96%（Chakrabarti，2017），利润率高出56%（Martin，2018）。

这些都是人们越来越热衷于打造卓越人力资本分析的有力原因。

什么是人力资本分析

很多出版物已经给出过人力资本分析的定义。其核心是：

为了揭示洞察、提供助力业务成果改善的建议，而进行的员工和人力资源数据分析。

正如图1所示，本书中使用的人力资本分析定义包括一系列活动：

●仪表盘和报表——通过正式的、标准化的且可复用的仪表盘和报表，共享人力数据信息和洞察。

●关键绩效指标（KPI）和度量指标——测量对于企业和“C级高管”、董事会、投资者而言最重要的指标。

●预测分析——运用统计学技术和其他数学分析技术，预测和规划未来。

●高级分析和人工智能（AI）——运用机器学习、人工智能、深度学习和认知计算等先进技术，提供洞察和建议。

分析成果包括：

●员工体验——例如员工体验、向管理者提供的数据的民主化、向高管传递的洞察，以及整体人力资源绩效的提升等。同时，员工体验也包括由分析带来的以人为中心的体验优化及其成果。这些内容将在本书第二部分的员工体验维度和第三部分的人力资本分析的未来中进一步讨论。

●分析文化——包括提升人力资源部门对人力资本分析的认知，发展人力资源专业人员的分析技能，以及将人力资本分析规模化扩展至公司所有管理层。具体内容可参阅本书第二部分的文化维度。

●业务绩效——包括财务影响、风险与合规管理、市场份额增长，以及为商业战略提供信息并产生影响。这些都将在本书第二部分的业务成果维度中进行讨论。此外，业务价值还包含首席执行官面临的技能难题、投资者要求等内容，这些将在第三部分的人力资本分析的未来中进行描述。

●社会价值——一些更深层次的人力资本分析成果，例如包容性、平等性和同工同酬等，都将在第三部分的人力资本分析的未来中进行讨论。

一般而言，领先的人力资本分析团队通过关注业务挑战、吸引业务高层利益相关者为重要项目背书、与内部同事通力合作，来为企业创造显著价值。

最先进的人力资本分析团队，往往采取“业务第一”的方法——与业务高层和人力资源高层合作。他们关注业务中最具战略意义、在运营层面最重要的人力资源议题。他们将自己的工作成果进行量化，并创造投资回报，导致业务高层渴望获得更多的分析。他们提供有关客户关系、员工保留、财务盈利能力、生产力、协作、创新、销售绩效和员工发展等多方面的洞察结论。

这些领先的团队改变了员工的工作体验，在整个企业中建立起人力资本分析文化，甚至关注更为复杂的社会议题。他们将最佳解决方案产品化并规模化扩展至整个公司，嵌入业务的运营流程。这样可以让领导者和管理者获得触手可及的洞察，并据此改进他们的运营和业务绩效。事实上，人力资本分析团队关注图1列出的所有成果。

DRIVE：人力资本分析的五个阶段

关于人力资本分析的发展历程，已经有非常多的文章进行了阐述。古恩诺、费拉尔和芬泽（Guenole，Ferrar and Feinzig，2017）以及福布斯2015年的文章《当极客降临人力资源部：人力资本分析已经到来》（Bersin，2015），都对这一主题进行了深入探讨。

经过分析和研究，我们认为可以用五个阶段来描述现代人力资本分析的历史和未来。我们将其命名为“DRIVE：人力资本分析的五个阶段”（见图2）。

我们将在本章详细讨论前四个阶段。“卓越阶段”将在第三部分的人力资本分析的未来中介绍。

探索阶段：1910年代至2010年

对人力资本分析使用量的增加是循序渐进的。事实上，它的起源可以追溯到100多年前弗雷德里克·泰勒（Frederick Taylor）在1911年出版的《科学管理原理》一书。泰勒的理念旨在通过测量员工的所有行为来优化任务、提高效率，从而实现生产力的最大化。在那个时代，福特汽车公司（Ford Motor Company）是最著名的泰勒主义者之一，它将科学分析应用于汽车制造工艺的自动化，从而提高了生产效率、加快了生产速度。该公司也因此而闻名。

探索阶段的另一个重大发展，最终促成了我们今天所熟知的人力资本分析。这项发展萌芽于第二次世界大战后的20世纪40年代，当时的组织开始进行大规模的工业化，工业组织心理学家的角色应运而生。如今，这些心理学家在复杂的人力资本分析中发挥着不可或缺的作用。

20世纪八九十年代，人力资源部门在扩张，从单一的行政管理职能扩展到了集招聘、培养、激励以及绩效管理于一体。随着这些变化而产生的，是对员工雇用、员工配置、员工发展等一系列流程进行测量和提升效率的需求。在这一话题上，有一本颇具影响力的著作《人力资源计分卡：连接员工、战略与绩效的纽带》（Becker，Ulrich and Huselid，2001），该书创建了一套评估体系，用于阐释人力资源是如何影响业务绩效的。

到了21世纪初，企业开始成立正式的人力资源分析和员工敬业度部门，并着手招聘相关人员。随着互联网的兴起，大规模收集定量与定性数据的能力得到发展，这不仅提升了人们对人力资源流程进行测量的需求和能力，也让人们有可能去测量更多的内容。在大型跨国公司中，这些早期的团队通常只有少数几个人，负责的工作主要是年度员工敬业度调查等。总体而言，在探索阶段，人力资本分析主要是行政性质的“白手套”职能 ，进行数据收集、统计、报告和业务诊断，主要服务对象是少数高级管理层，只有在首席执行官（CEO）的特别要求下，才会偶尔对一些复杂的业务课题进行分析。

实现阶段：2010—2015年

对于人力资本分析领域而言，2008年的全球金融危机改变了一切；随着大数据时代的到来，业务部门（如市场营销部）开始应用分析工具；再加上人们开始想要以高效和有效的方式对所有事务进行测量和监控，这三个因素共同促成了人们对分析工作重要性的深刻认识。向企业高层管理者提供洞察的分析团队，帮助这些组织在全球金融危机后实现繁荣发展。在实现阶段，最典型的特征是成熟度模型的发展，以及大型科技公司的领先实践。

例如，谷歌、微软和IBM等公司在内部设立了大规模的团队，能够将它们在外部产品团队中积累的专业知识，转化为给自己的员工提供相似的体验。这些团队迅速发展，并往往专注于探索复杂的预测性分析项目。在高层管理者的背书下，他们能够将这些解决方案规模化扩展开来，利用他们的技术优势，创造巨大的价值。

这场因全球金融危机而引发的人力资本分析使用增长浪潮在《哈佛商业评论》的封面文章《人才分析竞争》（Davenport，Harris and Shapiro，2010）中得到了精彩的描述。这篇文章对当时几乎所有的人力资本分析从业者都产生了深远影响。文章阐述了谷歌、星巴克和美国电信等组织是如何“越来越多地应用先进的方法来分析员工数据，从而提升了它们的竞争优势”，还强调了百思买 通过衡量员工敬业度所产生的经济价值。这是最早公开发表的利用人力数据产生商业价值的案例之一。

到了2010年代中期，人力资本分析团队在众多跨国组织中崭露头角。这些团队主要扮演“服务团队”的角色，处理来自高级人力资源业务合作伙伴、高级执行官，乃至董事会成员的大量需求。其工作内容涵盖了从报告、仪表盘和数据需求，到极为复杂的高级分析项目等多种任务。在一些情况下，团队通过深入分析员工流失、客户保留、领导行为和团队多元化等关键驱动因素，创造了显著的经济价值。最领先的团队甚至已经开始利用来自公司内外部的各种人力数据和其他业务数据。

2010年代初期，谷歌凭借“氧气计划”（Project Oxygen）（Garvin，2013）将人力资本分析推向主流。该项目科学地传达了一个广为人知的信念：用谷歌式的语言风格描述管理者的特质，并服务于整个谷歌公司。它改变了业务高管对人力资源流程价值的认知，并且使他们意识到，通过分析能够预测为了实现竞争优势需要哪些能力和行为。氧气计划将过去几十年来对于人才的一般理解转化为具象化的、科学严谨的、以价值为导向的且适用于谷歌的内部洞察。它在主流媒体上发布后，引起了全球高管的广泛关注。继氧气计划之后，谷歌又推出了“亚里士多德计划”（Project Aristotle）（Duhigg，2016），这也是一项卓越的研究，它探讨了如何构建完美的团队——其结论非常精准。当时的人力运营高级副总裁拉斯洛·博克（Laszlo Bock）在其2015年出版的著作《重新定义团队：谷歌如何工作》中，对谷歌在人力资本分析领域的探索之路进行了详细的记录。

尽管像谷歌这样的公司正在做如此卓越的工作，但大部分人力资本分析团队依然局限于扮演“报表”的角色。行业实践的领军人物托马斯·拉斯穆森（Thomas Rasmussen）和管理思想家戴维·尤里奇（Dave Ulrich）在2015年发表的论文《实践出真知：如何避免人力资源分析沦为管理噱头》中谈到了这个问题。在论文提出的众多建议中，有两条尤为引人注目：“从商业问题入手”和“培养人力资源专业人员的分析型思维模式”。

该论文还提出警示：“如果人力资源分析仍旧延续过往的模式，就无法为企业带来真正的价值。”

随后，更加专业的人力资本分析方法开始涌现，实践者纷纷将自己的工作经验整理成文，以推动这一领域的发展。例如，本·瓦伯（Ben Waber）在其著作《人力资本分析：社交传感技术如何改变商业及其对未来工作的启示》（2013）中，探讨了传感器如何提供对人们工作与协作的全新理解。此外，也出现了一些旨在帮助人们掌握人力资本分析技术细节的出版物，比如马丁·R.爱德华兹（Martin R. Edwards）和克尔斯滕·爱德华兹（Kirsten Edwards）的《预测性人力资本分析：掌握人力资源度量指标》（2019），该书为使用统计软件SPSS进行分析提供了详细的步骤和指南。

至此，人力资本分析的发展主要受到成熟度模型的影响。这些模型在2010年代初期和中期变得越来越普遍。总的来说，成熟度模型在任何业务的转型初期都能够起到很大的帮助作用。咨询公司也广泛使用这些模型，用来制定明确的标准，并评估发展现状。

在人力资本分析领域工作的读者对人才分析成熟度模型（Bersin by Deloitte，2013 and Chakrabarti，2017）应该并不陌生。这个模型以及许多其他类似的模型，通常都包含四个成熟度层级：运营数据报表、高级数据报表、高级数据分析，以及预测性分析 /规范性分析 。近年发布的模型还增加了第五个层级——聚焦于人工智能和认知计算技术。

然而，如果我们从在2020年代人力资本分析需要什么的视角来看，成熟度模型还有诸多不足。其中最致命的问题在于，它构建的人力资本分析能力必须是线性发展的。

这不仅对我们没有帮助，在当下来说甚至可能适得其反。

采用线性方式来建构人力资本分析模型，无法在当今的业务领导者面前迅速产生影响。它隐含着一种观念，即一家公司在建立报表指标和仪表盘之前，不能进行预测性分析，这种观念在底层逻辑上就是错误的。实际上，这两者可以同时进行、并行发展，因为业务对人力资本分析团队的预期就是要在其全部职责范围内迅速产出价值。当解决业务问题成为工作重点（这也确实应该是重点）时，各种形式的人力资本分析很可能需要同时进行。这也是为什么在前文所述的人力资本分析定义中包含了各种类型的活动和结果，因为它们可以同时发生。

成熟度模型固然有其价值，但追求卓越才是更好的选择。

创新阶段：2015—2020年

2010年代中期标志着人力资本分析领域发展轨迹的转变。其中，最主要的推动力来自高层的期望：首席执行官（CEO）越来越多地要求首席人力资源官（CHRO）推动员工队伍的现代化转型，以适应市场的需求。

创新阶段的典型特征是：新模型的产生、新技术的应用、专业领域的细分，以及越来越多的从业者涌入人力资本分析领域，并通过新的途径创造业务价值。

使用人力资本分析来提高业务绩效的新模型层出不穷。其中，亚力克·利文森（Alec Levenson）呼吁的将人力资本分析与业务相结合的模型便是一个例子（Levenson，2015）。

另一个得到许多公司认同的案例是，像经营业务那样经营人力资本分析，这一观点在《HR的分析力：人力资源数据分析实践指南》（Guenole，Ferrar and Feinzig，2017）一书中有详细阐述。在针对50多个大型跨国公司的研究课题中，研究者清晰地发现，那些一开始就从业务问题出发而非从数据出发的公司，会拥有日益强大的人力资本分析职能。他们还发现，领先的公司在人力资本分析方面有着坚实的运营模型，并积极投入建设整个人力资源部门的数据驱动文化。

将重点放在业务价值上，并像经营一家企业一样经营人力资本分析，这种趋势只增不减。有关人力资本分析影响力的例证，已经在一些年度精选合集中出版过，这为感兴趣的读者提供了丰富的资源，同时提供了针对该领域发展进程的深入洞察（Green，2017，2018，2019，2020 and 2021）。

新兴技术使得我们能从新的信息源，例如社交媒体和网络等，收集并分析大数据。这些技术及其商业应用逐渐开始流行。此领域的早期开拓者之一是迈克尔·阿雷纳（Michael Arena），他的著作《适应性空间：通用汽车和其他公司如何主动自我颠覆并转型为敏捷组织》（2018）探讨了人与组织之间的关系网络如何产生巨大的价值。

另外，更多围绕技能方向的专业细分领域也开始浮现。其中，最重要的一项技能是，如何通过讲故事来赋予数据生命——换言之，就是将数据从学术领域转化为商业应用，从理论研究转化为实际行动。在此话题上，最有影响力的著作是科尔·努斯鲍默·纳福利克（Cole Nussbaumer Knaflic） 的《用数据讲故事》（2018）。目前，她与其他专家一起，为人力资源从业者和分析师提供培训，传授这些技能，给整个人力资源行业的分析能力带来了质的飞跃。

在创新阶段，人力资本分析逐渐从人力资源内部的辅助部门，转变为企业整体人力战略的核心组成部分。这为全球各地的企业创造了与业务同频共振的人力资源组织。正如企业研究论坛（Corporate Research Forum）发布于2017年的报告《战略性劳动力分析》（Levenson and Pillans，2017）中所强调的，在10 000人及以上员工规模的企业中，69%都设有人力资本分析团队。到2010年代末，我们已经能在各种规模、各种行业和地区的组织中看到人力资本分析了。

与此同时，随着该领域需求的迅猛增长，大批人才蜂拥而入。领英在2018年的调查显示，从2013年到2018年，北美地区把“分析技能”列入自己领英信息的人力资源专业人数增加了足足三倍（LinkedIn Talent Solutions，2018）。

这种现象并不局限于北美地区。在亚太地区（APAC），欧洲、中东和非洲地区（EMEA）也有同样的趋势，在2013年到2018年之间，亚太地区的增长率达到了70%；2017年到2018年之间，EMEA的增长率为60%（LinkedIn Talent Solutions，2018）。这种人才的增长来源于两个方面的共同作用：一是人力资源领域的从业者开始掌握分析技能；二是一些数据科学家或数据分析专家，从其他业务领域（例如财务、市场和运营等）转向人力资源领域。

埃森哲于2019年发布的研究中揭示了所有这些转变带来的业务影响。在调研的13家大型公司的1 400名“C级高管”中，有91%的人认为，新技术的应用和人力数据资源可以释放企业中“被束缚”的潜在价值。研究还显示，其中62%的组织已经在更大范围或者更深层次地采用新的人力数据源了（Shook，Knickrehm and Sage-Gavin，2019）。

德勤（Deloitte）发布的《2018年全球人力资本趋势报告》也进一步证实了人力资本分析的兴起，在该报告中，有超过11 000名受访者将“人力数据”评为最重要的趋势之一。对于（像我们这样）已经在人力资本分析领域工作超过五年的人来说，这种认可犹如一个里程碑时刻。

从后知后觉的好处角度来看，或许我们不该对此感到惊讶，因为已经有越来越多通过人力资本分析获得商业价值的案例出现在主流刊物中。

尼尔森（Nielsen），一家处于科技领域之外的全球数据公司，用案例凸显了从人力资本分析中获取业务价值的重要性。它发现，每减少1%的员工流失，就可以节省500万美元的业务成本 。这项研究还揭示了许多其他洞察（例如，内部流动是员工保留的关键因素），正是这种人力洞察与财务指标之间的直接关联，使得业务高管对人力资本分析产生了浓厚的兴趣。尼尔森用人力统计数据与利益相关者进行强有力的沟通，并围绕业务价值和员工利益讲述了非常清晰的数据故事。

另一个更具创新性的例子来自联合利华（Unilever），它展示了如何通过分析来量化价值。它的首席人力资源官指出，公司每在员工福利上投资1美元，便可获得2.5美元的回报（Green，2019）。

尼尔森和联合利华的案例都凸显了人力数据能够为企业和员工双方带来价值。这引领我们进入了价值阶段。

价值阶段：2020—2025年

企业领导者和首席人力资源官已经普遍认识到了人力资本分析能够提供的价值，同样，人力资源领域的从业者也意识到了这一点。如图3所示，一项2019年的研究发现，有82%的人力资源从业者认为，人力资本分析能推动业务价值提升（Styr，2020）。

世界经济论坛（The World Economic Forum，2019）在发布的报告《人力资源4.0：在第四次工业革命中重塑人力资源战略》中，定义了未来人力资源职能的六大要点，所有这六点都以人力数据和人力资本分析为基础。领英的《2020年全球人才趋势报告》中也有同样的观点，它将“人力资本分析”列为未来人才招聘和人力资源领域最重要的四大趋势之一。

人力资本分析的爆发式增长也能从另一个侧面反映出来，即相关会议的数量大幅增加：2016年仅有24场会议，而到了2020年，加上即将筹备举行的共有150场会议，其中包括沃顿商学院人力资本分析峰会、人力资本分析与未来工作会议、UNLEASH 等著名活动。在这短短的48个月内，相关会议增长了500%，这还不包括数字化学习和培训的增长（Green，2016，2020）。

人力资源技术市场同样呈现急剧上升的态势，人力数据分析技术的供应商数量显著增加，详见RedThread Research发布于2020年的报告（Garr and Mehrotra，2020）。一些重大的并购交易表明，人力数据公司蕴含着巨大的市场价值。实际上，微软在2016年以262亿美元的价格收购领英，标志着该领域多起并购活动的开端（微软新闻中心，2016）。

随着2019年的过去，2020年的到来，如果借用哈罗德·麦克米伦（Harold MacMillan，1957—1963年出任英国首相）的话来描述人力资本分析领域当时的盛况，应该是“前所未有的繁荣昌盛”。

2020年是人力资本分析领域的关键转折点。面对全球新冠疫情大流行、种族不平等和金融不确定性的三重危机，人力资本分析需要采取更积极的措施，以加强其作用和贡献。人力资本分析团队需要迅速向“C级高管”提供关于远程工作、新冠病毒感染、员工缺勤和心理健康等方面的数据和信息，来响应全球性大流行病的挑战。这使得企业对人力资本分析的及时性和准确性的需求迈上了一个新高度，并将其应用到日常运营决策和长期战略规划中。

由此，我们可以看到，人力资本分析作为一项职能，企业内部正在加大对人才和技术的投资，以满足这些日益增长的需求。2022年由Insight222进行的一项研究显示，即使全球性大流行病造成了财务不确定性，但仍然有93%的人力资源部门计划将扩大或维持其人力资本分析团队的规模（见图4a）。与此同时，有97%的企业将增加或维持其在人力资本分析方面的技术投资（见图4b）（Ferrar，Styr and Ktena，2020）。

得益于人力资本分析所提供的数据和洞察，首席人力资源官（CHRO）的角色在2020年变得越发关键。《经济学人》（ The Economist ）杂志的一篇文章写道：“在大流行病期间，首席人力资源官既可能引领公司走向辉煌，也可能导致公司走向灭亡。”在全球金融危机中，首席人力资源官的角色与首席财务官（CFO）一样至关重要。该文章还剖析了来自IBM、亚马逊（Amazon）和美国艺电公司（Electronic Arts）的三位首席人力资源官，探讨了他们在帮助各自组织渡过危机时所发挥的支柱作用，以及他们基于数据得出洞察并推进组织行动的能力（经济学人，2020）。

人力资本分析能够直接为企业带来价值，“价值阶段”由此得名。这一阶段的特征包括以下四点：

1.利益相关者群体之间更深层次的信任，尤其是执行层和领导层之间；

2.在工作环境中表现出更高程度的包容，而不是只局限于多元化这个单一话题；

3.更大的目标，向“更高层次的使命”迈进；

4.更加强烈的平等意识。

它们都受到了以下八个变化趋势的影响（见图5）：

1.快速的技术进步；

2.愈发激烈的竞争程度；

3.日益增长的技能需求；

4.员工期望越来越倾向于消费者化 ；

5.指数级增长的人力数据；

6.劳动力人口结构的调整；

7.新兴的工作模式；

8.不断变化的监管环境。

一个普遍的观点是，对于上述八大趋势，大流行病即便没有影响到全部，至少也加速了其中许多趋势的发展。例如，在2020年《福布斯》的一篇文章中，希瑟·麦高恩（Heather McGowan）明确表示：“我们曾经认为未来的办公方式需要数年时间才能逐步展开，但现在我们相信，在新冠病毒的催化下，一切我们所预言的未来办公方式都将在几个月内展开”（McGowan，2020）。

在整个研究过程中，我们一直在寻找能深刻体现价值阶段的公司。我们致力于寻找那些专注于最迫切的商业问题，并且能够实现实质价值的公司。我们也考察了那些聚焦于上述四大特征和八大趋势的公司。澳大利亚国民银行（National Australia Bank）就是其中之一，它的历程彰显了在价值阶段人力资本分析的核心地位。

案例研究

澳大利亚国民银行——实践中的人力资本分析

在人力资本分析一词中有两个要素——“人力资本”和“分析”。澳大利亚国民银行 的案例就是这两者和谐共融的最佳实例之一。

在2020年《IT时报》的一篇文章中，托马斯·拉斯穆森（Thomas Rasmussen）作为澳大利亚国民银行员工体验部、数字与分析部的执行总监，探讨了如何利用人力资本分析激发40 000名员工的潜力（Crozier，2020）。

作为人力资本分析领域全球领先的实践者之一，托马斯曾先后任职于马士基集团（A.P. Møller-Maersk） 和荷兰皇家壳牌集团（Royal Dutch Shell） 并担任建立职能部门的职责，其间他发展了自己在人力资本分析方面的专业技能，之后于2017年加入澳大利亚国民银行担任重要职位。他始终如一地为他服务的所有组织创造价值，并践行一个原则——“一旦认识到关于人的心理层面的因素，人力资本分析就能够驱动业务价值”。

托马斯始终将业务价值视为首要任务。他认为，只有当人力资源部门将自己定位为通过对人的心理层面的理解来撬动业务时，人力资本分析才能最大限度地发挥价值，而技术则是在整个企业中规模化扩展这些解决方案的加速器。

“从企业高度关注的问题入手，”托马斯提议道，“如果你让他们从始至终都参与进来，他们就会更加智慧地运用分析来做决策。”

托马斯在入职银行工作的第一年就发起了一个项目，致力于探索零售银行业务绩效的人力驱动因素。以业务为导向做人力资本分析，这个项目就是最好的案例。

负责该项目的澳大利亚国民银行人力洞察与研究部负责人莎莉·史密斯（Sally Smith）回忆说：“这一切开始于一位高级业务领导向我们抛出了一个假设，并希望通过数据进行验证。”

这位高级业务领导坚信，优秀的领导力、高度的员工参与，以及同心协力的团队合作，能够提高当地银行分行的客户满意度。

人力资本分析团队很快发现，其他重要的利益相关者也普遍认同这一观点。“我们感觉到，业务部门强烈渴望能用数据验证这一假设，”莎莉解释道，“数据是否能够证实这一点呢？如果能，那么提高客户满意度的关键驱动因素又有哪些呢？”

单靠人力数据其实很难理解这种业务状况，人力资本分析团队需要与银行内的其他分析专家合作。于是，该团队与其他分析团队合作，综合了客户净推荐值、不动产和市场细分数据以及财务数据，将商业数据与人员数据结合起来（见图6）。

该团队也严格考虑了数据隐私问题。团队与银行的数据隐私官密切合作，确保在整个分析过程中的数据匿名性，所有数据都只在汇总层面进行展示。

尽管托马斯在澳大利亚国民银行任职才一年多，但团队能够利用七年的纵向数据来进行分析。在大多数情况下，这些数据不仅覆盖了人力数据，而且覆盖了业务数据。这也意味着团队拥有一个非常丰富的数据集，能够用来进行统计分析，并推断这些数据与客户净推荐值之间的关联。

托马斯回忆说，依据他的项目成功执行理念，人力资本分析团队在整个分析过程中都与业务发起人 紧密合作：“从变革的角度来看，从一开始就让业务发起人参与进来，可以使工作迅速推进。我们能以一种持续迭代的方式与领导者交流结果，也便于对后续的假设进行验证。”

随着项目接近尾声，项目发起人和其他业务利益相关者都受到分析结果的鼓舞，并全身心投入项目——此时已经形成了真正的行动推动力。

该项目的关键发现是确定了一些人力因素与客户满意度之间的相关性。这是澳大利亚国民银行首次通过测量和统计分析，验证了人力因素对客户满意度的影响。以下是识别出的三个最显著的人力因素：

1.员工敬业度。据托马斯透露，“员工敬业度最高的分行的客户满意度是其他分行的两倍”。经过详细分析发现，团队评价高的领导者能够更好地提升员工的敬业度，相比之下，团队评价低的领导者效果则较差。优秀的领导者能够促进员工敬业度的提升，进而提高客户满意度。

2.在职平均任期。澳大利亚国民银行发现，员工的任职时长是衡量其能力的晴雨表，远比职位能力准确。随着团队中任职大于等于两年的员工比例增加，客户的体验也相应有所改善。

3.工作安全。当分行上报的出错数量、事故次数和病假天数减少时，客户满意度会相应提升。

“我们发现，有成就的领导者能够牵引高水平的员工敬业度、稳定的任期和安全的工作环境，这些都是提高客户满意度的关键因素。”托马斯说道。

“在一定程度上，这次分析主要是验证了高管的直觉。然而，分析的美妙之处在于，对于哪些是影响客户满意度进而影响业务表现的真实因素，我们有了基于实证的结论。”托马斯深思道：“这让人力资本分析变得切实可感。我们向领导层提供了真实的数据和深刻的见解。他们非常喜欢，因为这让他们意识到了我们可以做些什么，以及他们可以如何利用这些人力资本分析来提高各分行的业绩。”

该银行的研究结论与外部学术研究结果一致。外部学术研究结果显示，人力因素对客户满意度的影响占到了20%～25%。

人力资本分析团队还揭示了随着时间推移的因果关系，如果一个团队评价较好的领导被一个团队评价不好的领导所替代，员工的敬业度就会开始下滑。员工的平均任职时长也会缩短，大家开始选择离开：毕竟，谁会愿意为一个糟糕的领导工作呢？而随着员工的福祉被忽视，错误、事故和病假天数也会增加，从而形成一个负面循环，客户满意度也受到影响，客户净推荐值得分开始下降。

反过来也是如此。数据显示，如果分行任用了一位优秀的领导者，那么所有这些人力因素都会朝着正确的方向转变，从而推动客户满意度得分的提升。

对纵向数据的分析让团队能够证明因果关系的影响趋势。

在人力资本分析中，人们经常能发现一些意想不到的洞察。该团队也发现了一个意外的结论：由女性领导者带领的分行，其客户满意度平均分高于由男性领导者带领的分行。这样的意外发现激发了人力资本分析专家进行更深层次的研究，以探究潜在的原因，例如：“是什么因素让我们的女性领导者能够给银行带来更高的业绩？”

分析结论促使澳大利亚国民银行改变了激励政策，开始将分行的绩效与员工的敬业度挂钩。此外，这次分析识别出的三个关键人力因素也得到了更高的权重和关注度，成为业绩的前瞻性指标，为分行的绩效提供预测指引。分行的领导喜欢这些指标，因为它们是基于实证得出的预测成功的因素。

这个项目不仅凸显了面对共同的业务挑战时进行跨职能分析的重要价值，而且展现了托马斯关于业务价值、规模化扩展分析和人力资源能够在基于实证的世界里扮演什么角色的三重信念。

人力资本分析的商业价值

“如果你想在人力资本分析的助力下取得成功，”托马斯说道，“请务必确保你的产出是企业高层真正关心的问题。”

托马斯在自己的职业生涯中学会了与企业高层紧密合作，这使他深刻理解了企业的内外部动态。他坚信，深入理解企业及其环境——无论是内部的还是外部的——是成为令人敬佩的人力资本分析领导者的关键因素。这不仅提升了托马斯的商业敏锐度，也使他成了一个值得信赖的合作伙伴。

此外，托马斯进一步认识到，通过有效的变革管理解决方案嵌入业务，对于人力资本分析而言至关重要。“不要低估变革管理在落实洞察结论和推动价值中的重要性。业务负责人是变革管理活动的核心。”

托马斯相信，这种以业务为导向的理念以及跨职能协作的方式，能够真正提升整个企业价值链的价值，并为打破传统的信息孤岛提供契机。

利用技术规模化扩展分析的范围

托马斯深信，技术是规模化扩展人力资本分析范围的核心要素。

“与那些一次仅能影响几百人的举措不同，技术使得人力资本分析能够为银行的40 000名员工带来积极的影响。这是我认为技术真正令人兴奋的地方，”托马斯说，“这样的（规模化扩展）还可以反过来为我们提供重新整合到流程中的数据。”

此外，澳大利亚国民银行将人力资本分析、员工体验和数字人力资源技术相结合（见图7），打造了一个实现基于实证的管理以及员工关系消费者化的强大平台。

人力资本分析能够呈现你目前的表现，以及哪些方法是有效的。员工体验可以帮助你调整策略，使分析结果更加直观，确保其被员工和企业广泛接纳和应用。而数字人力资源技术将帮助你规模化扩展分析范围。

通过上述策略，托马斯将他的职责扩展到了员工体验、人力资源技术和人力资本分析等多个方面。这为人力资本分析走向卓越指明了道路。

人力资源在实证世界中的角色

随着人力资本分析领域的发展，这一职能应该归属于人力资源部门，还是归属于战略分析或企业分析这类业务范围更广泛的职能部门，人们对此持有不同的看法。

托马斯在他的一篇开创性论文中探讨了这个话题。这篇论文发表于2015年，由托马斯与戴夫·尤里奇合著，论文主题是如何避免让人力资源沦为管理噱头。

当时，托马斯和戴夫主张“将人力资源分析从人力资源中剥离出来”，并进一步阐明：“只有当多个领域和视角相结合时，分析才能产生真知灼见。因此，在‘分析’前面冠以任何职能的名称，都只能表明它还没有成熟到可以自然地成为‘分析’的一部分。”

但是在澳大利亚国民银行的工作经验，让托马斯对人力资本分析在组织中应该归属哪个部门的观点产生了变化。首席数据官（chief data officer）格伦达·克里斯普（Glenda Crisp）为其他人提供了一个值得借鉴的范例。

该银行实行一种中心辐射（hub and spoke）模式，通过企业分析数据委员会（Enterprise Analytics Data Council）来促进协作、提供集中的专业技术，并为银行所有分析人员提供学习和职业发展的机会。

“中心”是指集中式的企业分析团队，他们负责提供强有力的治理、协调跨分析团队的协作，并构建一个优先级框架，来确保银行的分析团队能够专注于全集团最重要的议题。

格伦达在ZDNet.com上发表的一篇文章中（Barbaschow，2019）指出：“随着系统和流程日益数字化，数据已成为组织的命脉。因此，确保我们拥有良好的指导原则和已经成型且清晰的框架，至关重要。”

“辐射”则是指各个专门的分析团队，它们通常基于组织的各个职能部门建立。这种设置背后的理念是，各个职能部门的专业知识对于数据分析具有重要的指导作用。因此，对于人力资本分析而言，更加有效的做法是让人力资本分析贴近人力资源专业人员，他们可以帮助指导分析中涉及“人”的部分，确保我们能够在数据科学中充分考虑到人的心理层面。

此外，银行还开发了一个项目，用于提高所有员工在数据和分析应用、相关道德规范等方面的能力。巴尔巴斯肖（Barbaschow）在2019年的文章中提到，数据公会（The Data Guild）是一个致力于“向银行员工宣贯良好数据治理、数据质量和职业伦理的重要性”的论坛。

银行的成功经验，促使托马斯改变了他关于人力资本分析应该建立在人力资源部门内部还是外部的看法。

“要做好客户分析，你就需要了解客户，在分行待上一段时间，了解银行的产品。人力资本分析也是如此，”托马斯解释道，“你需要理解人的心理因素和行为模式。这意味着你不能完全依赖集中式分析，因为它有可能变得离‘人’过于遥远。”他认为，人力资本分析应该设在人力资源部门，但同时也可以从集中式分析团队获得专业的技术支持。

总结：为什么要做人力资本分析

上述案例研究中描述的活动和成果，将贯穿全书。

人力资本分析已经不再是公司可有可无的职能，而是每位首席执行官或首席人力资源官都要掌握的，因为只有这样，他们才能对企业的所有利益相关者产生积极影响。

本书后续部分将探讨的九大维度，如果能得到妥善实施，将大大提升人力资本分析的价值——从而走向“卓越”。

创造价值，而且是在全球范围、多个国家和组织的人力资源领域大规模地创造价值，将引领我们步入卓越阶段的新征程。 fI6tZMzPX4F73aRYCLunwQFAO+3rkoqusIhxbpqcXNY9FieR0BACofIkqN6bIUEe