VUCA时代下的HR精进之道(精)
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作者范珂
出版社中华工商联合出版社
ISBN9787515826493
出版时间2020-12
装帧精装
开本32开
定价59.9元
货号31034021
上书时间2024-06-15
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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导语摘要
对于希望成为战略性人力资源的HR来说，本书涵盖了组织与人才管理、薪酬激励、企业文化、数字化转型等方面的内容。对于想做好HR的你来说，这是一本必读的佳作。
作者简介
目录
第一章 人力数据分析
谷歌是如何应用数据分析来驱动人力决策的？
从一个案例悟透人力数据如何驱动关键决策
HR数据太多，该如何利用才能有效决策？
数字化转型到底怎么做？
9种常见的HR数据分析方法
6种常见的HR数据分析思维
HR如何通过数据分析来提升人效？
第二章 组织发展
为什么越来越多的领先公司不再把人力资源部门叫作HR？
一文讲透组织绩效管理
小企业如何做好绩效管理？
员工年终绩效怎样核定才合理？
如何有效设计绩效管理的KPI ？
OKR 的实践者说
攻心与审势
第三章 薪酬激励
如何快速简单地设计调薪矩阵？
再谈年终奖金设计
高管薪酬为什么高得越来越离谱？
产品还未面世，销售奖金该如何设计？
空降兵比老员工薪资高引发不满怎么办？
如何评估销售奖金设计的有效性？
第四章 人才管理
如何打造有效的培训课程？
一文看懂谷歌的招聘全流程
提问的力量
和管理者们的深度交流
Coursera 是如何与谷歌和脸书争夺人才的？
第五章 企业文化
为什么越来越多的中国公司开始关注多元化和包容性？
奈飞的企业文化之道
敏捷工作法
经济强劲时，企业该用哪几招留住员工？
引领皮克斯动画实现创新的那些提问
第六章 职场提升
要不要从大公司跳槽去小公司？
如何规划自己的职业发展之路？
公司要裁员，你该怎么办？
成为一个会做咨询的HR
中美贸易战开打对HR 的启示
百事女CEO 离职时分享的6 堂领导力课
年底了，怎样写一封让老板笑得合不拢嘴的辞职信？
年末的几点收获
自我学习的优质资源之不完全指南
内容摘要
《VUCA时代下的HR精进之道》是汇集了作者在过去两年时间里，结合自己的理论学习和实操经验，在人力资源管理领域所做的更有深度的思考。
这些深度的思考是基于作者康奈尔大学人力资源学术背景的系统性的人力资源方法论以及作者完美地结合了当今人力资源热点，对很多“知其道不知其术”的人力资源痛点进行了深入浅出的探讨。
作者以人力资源高管视角对职场人士的职业发展提供了中肯的建议与启示。
精彩内容
自创立之初，谷歌的公司文化就深深地带有创始人的烙印——典型的工程师文化。公司内有一条不成文的规则，那就是任何决策不能拍脑袋，必须是数据驱动。
每个人都必须学会用数据说话，用数据去说服别人，并用数据推动决策。
数据驱动一切决策，HR管理也不例外。
谷歌最早的IP0招股说明书中这样写道：“我们不是一个传统意义上的公司，我们也不打算成为一个传统意义上的公司。”从HR角度来看，这意味着谷歌的HR自公司成立的第一天起也着力于将自己打造成一个非传统
意义的HR。其中最能凸显其非传统的一点，就是HR需要完全通过数据来指导日常的所有工作和决策。
谷歌有专门的人力分析团队，直接向公司人力副总裁汇报。分析团队的背景也
很特别：1／3的人有MBA学位，1／3的人有心理与行为学方面的博士学位，剩下1／3的人拥有数据或统计分析方面的学位。
此外，在人力数据分析团队内部，分别有专人对接每一个HR职能部门，这样确保每个职都能够完全实现数据驱动决策。
如图1—1所示，谷歌在数据分析决策方面专门开发了一套决策模型。
第一步，观点这一层主要是人最直观
的主观看法。比如，人们常说：“我觉得应该是这样的，因为一直以来事情就是这么运作的。”这就是一种看法，它并不代表事实。从分析的角度来说，HR需要避免只凭直觉看问题，应尽量拿事实说话，做到超越直觉。
第二步，数据HR的各个部门原本就拥有大量的数据，比如组织内多少人有编制、一段时期内有多少人获得了晋升、多少人离开了公司等。
这些数据广泛地散落在组织各处。但是这些数据只是停留在原始信息阶段，尚无法被人所理解。只拥有数据并没有太大意义，因为数据本身并不能自动解决任何问题。
第三步，衡量衡量的内容包括具体的指标、比例等。HR可以定期把相关的数据发送给相关人员参阅，让大家获取信息，了解组织内部正在发生什
么。
然而，随着时间的推移，人们可能会对这些指标开
始麻木，因为这些数据、指标并不能解决实际问题，无法帮助组织做出下一步的行动计划。
第四步，分析分析可以帮助人们在不同的数据之间建立起联系：数据和数据之间都有什么关系、接下来的发展变化趋势是什么、与之相关的都是哪些群体，等等。通过分析可以进一步去挖掘数据背后的本质和成因。
第五步，洞见(Insight)通过对数据的分析，可以透过表面看本质，最终形成自己对某一事物的洞见。
第六步，行动(Action)归根结底，数据分析的目的是要解决问题。基于对事物形成的洞见，接下来便可以有的放矢地制订行动方案，并付诸实施，最终帮助解决组织存在的问题。
我们来看一个谷歌数据分析在实际工作中的经典应用案例。
谷歌有一个人力团队叫人员与创新实验室(Peopleandinnovaitonlab)，负责从长期角度解决组织中存在的人员难题，通过创新的解决方案来帮助组织实现变革。实验室曾经负责过一个管理者发展项目，叫“氧气项目(ProjectOxygen)”。
项目的起源很有意思：谷歌创立早期，创始人佩奇认为公司具有典型的工程师文化，不太理解到底管理者(Peoplemanager)在组织中能够有什么大的作为。他甚至觉得，在组织中设立“管理者”这种非常具有官僚特征的职位只会让人觉得碍手碍脚。
后来佩奇一声令下，说我们干脆把管理者这种职位取消了吧，所有工程师一律向我本人汇报。结果，管理者岗位的取消并没有带来组织效率的提升，反而让组织陷入了巨大的混乱。无奈，谷歌后来又重新恢复了管理层。
经过这么一折腾，创始人开始反思：为什么自己一
开始会觉得管理层不重要呢?那不如来做个数据分析，看看管理层的重要性到底在哪里。
当时，谷歌内部已经有了一些与管理者相关的人力数据，一类是绩效反馈数据，这是管理者对员工自上而下的反馈；另一类是员工调研数据，这是员工对管理者自下而上的反馈。
接下来把这些数据分出四个分位，重点关注分位序列中最上面的25％，和最底部的25％，然后来看每个分位的管理者的具体表现如何。相关的衡量指标包括：团队工作业绩、团队成员的幸福度打分、团队成员离职率，等等。
经过分析，人们发现一
个管理者的表现好坏对以上指标存在巨大影响，位于最
上面25％的管理者的这些指标远远好于最底层的25％，的管理者。最后的结论是：一个优秀的管理者对公司至关重要。P3-7
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