以数据为驱动的HR战略可以帮助整个HR职能部门在决策过程中消除偏见和人为误差。
它允许HR专业人士做出快速、基于证据的业务决策，提高敏锐性和生产力。可预测的商业结果和可量化的成本-收益分析，还有助于确保高管层审批同意战略方案。
1. 能消除招聘中的偏见
以数据为驱动的招聘流程不是依据资历和过去的工作经验而是依靠目标评估测试分数判断候选人的技能。通过性格和心理测试分数分析新员工留存率，企业可以预测哪些候选人可能在公司待得更久一些。
深入的招聘评估指标，比如，平均填写时间、平均雇佣成本以及候选人在中途退出的比例可以给HR提供如何增加招聘过程的效率和有效性相关的建议。
2. 能提高员工敬业度
通常，HR团队通过使用问卷技术获取并了解员工对公司的看法。借助高级人工智能的算法可以分析来自邮件、聊天工具和社交媒体等渠道的员工对话中非结构化文本数据，了解员工情绪和员工敬业度。
例如，IBM曾使用他们内部的社交媒体平台--IBM Connection让员工积极参与改进他们现有的绩效管理系统。它使用了情绪分析工具“Social Pulse”实时分析来自170个国家员工的评论和反馈。IBM发现员工对基于曲线的分级系统不满意。他们立刻废除了这种分级方法。
3. 能实现战略人力资源规划
人力资源规划有助于防止人员过剩或人员不足，并定义现有团队的技能差距。还可以让你定义并培养优秀员工未来的领导力，并纳入继任计划。
分析当前人员构成、绩效数据和组织增长预测可以帮助你预测未来需要的技能组合和人员规模。以数据为驱动的成本-收益分析可以帮助HR团队决定雇佣方式，比如，正式工、合同工或外包员工。
4. 预防并防止人员流失
你可以通过筛选条件，比如，团队、经理或员工统计分析流失率，了解可能的流失原因。分析月流失率环比可以帮助定义危险信号，比如，新员工或特别弱势群体离职率会增加。
5. 提升培训效率
你可以根据员工角色和职业生涯期望利用数据定制学习内容。数据分析的另外一个重要的应用是追踪培训的有效性，以及培训对员工长期生产力的影响。HR团队可以使用岗位培训调查和对象测试评估了解培训课程是否满足员工预期和学习目标。
6. 更好地管理绩效
以数据为驱动的HR战略可以帮助避免主观偏见。现在的目标设置方法，比如，OKRs，定义了可量化目标，360反馈数据，允许公平评估员工绩效。
7. 优化人事成本
在商业或经济低迷时，可以借用数据达到成本优化的效果。在保证员工体验的同时借助人事成本分析和员工反馈数据，可以帮助你找到可以让福利包和各种花费合理化的机会。人员数据也可以帮助你定义外包选项，内部工作部署和适合零工的任务分配方式，从而减少成本。
来源：外网编译。
