© 2011 Chúng ta, trang tin nội bộ của Tập đoàn FPT.
Chúng ta giữ bản quyền nội dung trên website này.
Liên hệ tòa soạn| 024 7300 7300|
Chủ nhật, 18/8/2019 | 10:11 GMT+7

Ứng dụng SMAC trong quản trị nhân sự - kinh nghiệm từ IBM

Các công ty lớn có thể xây dựng các thuật toán thu thập và phân tích dữ liệu của nhân viên như e-mail, facebook, blog... để tiên đoán các hành động của nhân viên, từ đó có những quyết sách dựa trên dữ liệu lớn chứ không chỉ là cảm tính của lãnh đạo. Cá thể hóa - hiểu đến từng cá nhân năng lực và nhu cầu của họ - là xu hướng tất yếu để giữ chân nhân tài, với hiệu suất cao nhất.

Xin chia sẻ vài ghi chép nhân đọc bài viết của bà D.J. Gherson, Phó Chủ tịch phụ trách nguồn lực, IBM (sách "The Rise of HR"). SMAC là viết tắt của Social (Mạng xã hội), Mobile (Di động), Analytics (Phân tích dữ liệu lớn), và Cloud (Đám mây).

Bà Gherson nêu ra hai xu hướng làm thay đổi công việc quản trị nhân sự: Phân tích dữ liệu và Độ gắn kết (Engagement).

Phân tích dữ liệu

Ngày xưa công ty thường dùng tiêu chuẩn (benchmark) để quyết định nên làm gì, tự hỏi “các công ty thành công khác đang làm gì?” rồi bắt chước mà không thể biết có phù hợp với mình hay không. Ngày nay, bộ phận Nhân sự của công ty dùng phân tích dữ liệu, và tính toán được xác suất một quyết sách đưa ra sẽ thành công thế nào. Ví dụ, có thể xác định chính xác động cơ thúc đẩy (incentive) cho từng nhóm kinh doanh, hay xác định mục tiêu khó đến mức nào trong từng tình huống, cho từng cán bộ quản lý.

3-3-7069-1428401696.jpg

Theo Phó Chủ tịch phụ trách nguồn lực của IBM, các công ty lớn cần áp dụng SMAC trong quản trị nhân sự để đạt hiệu quả tối ưu.

Công ty cũng dùng phân tích để tính khả năng nhân viên rời bỏ công ty, điều chỉnh lương “phủ đầu” cho những trường hợp đó (proactive retention program). Để kiểm tra tính chính xác của thuật toán, họ đã sử dụng nhóm đối sánh (control group). Chương trình đãi ngộ phủ đầu này tiết kiệm cho IBM 131 triệu USD.

Nhờ tính năng của mạng xã hội và phân tích dữ liệu lớn, các chương trình xuân thu nhị kỳ (kiểu survey) biến thành hoạt động thường xuyên, hằng ngày. Ví dụ, khảo sát nhân viên để xem họ có thỏa mãn với chính sách hay không, những người không thỏa mãn được hỏi lại xem tại sao, căn cứ trên đó điều chỉnh chính sách khác nhau cho những nhóm khác nhau (hiểu biết mịn đến từng nhóm, từng người - granular understanding).

Phân tích các bài viết, trạng thái (post) của nhân viên để phán đoán mức độ gắn kết. Thậm chí dự báo được những bất ổn như đình công.

Tiếp nữa là dùng trong quản lý nguồn lực (workforce management). Công việc này từ lâu đã chuyển từ đếm đầu người sang thống kê năng lực (skills), nhưng cần đánh giá được năng lực của nhân viên ở trạng thái thời gian thực (real time). Kỹ năng thay đổi quá nhanh, Skill Inventory không thể kịp cập nhật. Dùng phân tích dữ liệu lớn và ứng dụng (app) có thể tìm được đúng người có chuyên môn mà công ty đang cần.

Do đó, trong tương lai, các chuyên gia nhân sự cần có năng lực phân tích dữ liệu lớn. Giống như họ cần có kỹ năng gõ bàn phím 30 năm trước.

Độ gắn kết chuyển dịch từ thực hiện quy trình nhân sự sáng tạo đến trải nghiệm cho nhân viên.

Ở thời đại này, những trải nghiệm của người tiêu dùng đã hoàn toàn khác trước. Bằng việc sử dụng các hệ thống bán lẻ (như Amazon), họ đã quen với việc được cá thể hóa, phản hồi nhanh, thông tin minh bạch và dịch vụ được điều chỉnh real-time. Trong công ty, họ muốn hệ thống phải nhận biết họ, muốn được tham gia thiết kế và cải tiến các chương trình ảnh hưởng đến họ, muốn được nêu ý kiến ngay lập tức không phải chờ đợi gì, và có câu trả lời sau 30 phút.

Hệ thống nhân sự và các chương trình có thể làm gì với những mong đợi này? Trước nay nhân sự vốn ưu tiên tính hiệu suất (efficiency): Chuẩn hóa, thuê ngoài, toàn cầu hóa, chăm sóc sau bán hàng. Hệ quả là một sản phẩm phụ đau khổ - trải nghiệm của nhân viên trong công ty. Tính hiệu suất mà công ty có được phải trả giá bằng trải nghiệm tồi tàn của nhân viên, quá khác so với những gì họ cảm nhận khi mua bán hằng ngày.

Bằng việc kết hợp phân tích dữ liệu lớn và trải nghiệm của người dùng, các chuyên gia nhân sự có thể phán đoán nhu cầu của nhân viên. Họ sẽ không chỉ là các chuyên gia nhân sự mà còn là người chăm lo cho trải nghiệm của nhân viên và lãnh đạo. Đây là việc mới, mà để làm được thì cần tư duy lại công việc, quy trình, tổ chức. 

Phan Phương Đạt

 
Thời tiết Cập nhật:
Khu vực: Hà NộiThay đổi
 

Dự báo thời tiết 3 ngày tới

Thời gian
Nhiệt độ
Thời tiết
  • Thứ Năm, 12/01/2017
    18 - 20°C
    Có mưa
  • Thứ Sáu, 13/01/2017
    16 - 19°C
    Có mưa
  • Thứ Bẩy, 14/01/2017
    >
    17 - 20°C
    Không mưa