观点
Glassdoor计划于2020年将全球总部迁至旧金山
新总部提供世界级的协作工作空间，以支持长期发展；旧金山将创造数百个新的就业机会
世界上最大的就业和招聘网站之一Glassdoor今天宣布，计划在2020年秋季将其全球总部从加州米尔谷迁至旧金山。Glassdoor计划在未来五年内在旧金山湾区再创造300个就业机会。
Glassdoor总裁兼首席运营官克里斯蒂安•萨瑟兰-王(Christian Sutherland-Wong)表示:“我们很高兴能将旧金山作为我们新的全球总部。”“随着我们继续快速的全球增长，旧金山是我们下一个篇章的理想环境，因为它为我们提供了更多接触顶尖人才和前沿办公空间的机会，帮助各地的人们找到他们喜爱的工作和公司，并实现我们的使命。”
Glassdoor的新全球总部将位于Mission Street 300号，目前名为50 Beale Street。Glassdoor最初将租用四层楼，可容纳多达800名员工，分布在执行领导层、运营、工程、产品、销售、客户成功、营销、行政和其他团队。该空间将以旧金山湾景观为特色，设计和布局支持创意、协作和生产力。300 Mission的建筑也获得了LEED黄金认证，这是美国建筑可持续发展的最高评级之一。
作为这一举措的一部分，Glassdoor将在2020年秋季将目前位于旧金山萨克拉门托街353号的团队并入新总部。Glassdoor还将继续在马林县保留一间办公室。
“Glassdoor十多年前在马林县成立，该地区一直是我们公司和雇主的核心组成部分，”萨瑟兰-王(Sutherland-Wong)说。“我们感谢更大的马林社区多年来一直给予我们的支持和伙伴关系。我们期待着继续保持在马林的存在，以容纳那些把该地区称为家的员工。”
Glassdoor于2008年推出，为190个国家的约90万家公司提供了超过4900万份员工评论和见解的最新职位。Glassdoor网站 欢迎6700万独立用户,平均每个月的桌面和移动平台。
Glassdoor在全球18个市场拥有本地化的网站和移动应用程序，最近还扩展到了新加坡、香港和新西兰。Glassdoor在全球拥有近900名员工，在旧金山、加州米尔谷、芝加哥、俄亥俄州坎顿、伦敦、都柏林和圣保罗都设有办事处，最近还在巴黎开设了办事处。Glassdoor所有办公室都在招人。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Glassdoor To Relocate Global Headquarters To San Francisco In 2020
观点
怎样才能在人力分析方面更成功?
文/Jonathan Ferrar
“我怎样才能在人力分析方面更成功?”
这是我在2018年底的一次客户会议上，被一家跨国知名品牌的首席人力资源官(CHRO)问到的问题。
她解释说，她想在他们的组织中建立一个“合适的”人力分析功能。她接着解释说，她的利益相关者(首席执行官、首席财务官、董事会)感到沮丧，因为他们甚至不能以常规的、一致的格式获得一个基本的人员信息仪表板，尽管在人力资源技术上投入了数百万美元。这种情况我在过去两周内又遇到了两次。
在任何情况下，高能力的人力资源管理人员都在努力从人力分析中获得价值并取得成功。
回到CHRO的对话中，我使用了David Green和我自己开发的人员分析模型中的九个维度来帮助回答这个问题。我特别列出了她应该问自己的七个问题。她对这些问题的回答将引导她走向一个成功的分析路线图。
你可以通过我们的七个问题调查来了解你目前在人力分析方面的水平。
1. 你有一个人分析的道德行为准则吗?
这个问题源于这样一个事实:你对人的分析越开放，你的员工和经理就会越信任你，他们就会越愿意与你交流数据。
2017年Insight222进行了一项调查显示,81%的人力分析项目被发现是损害?经常或有时吗?由伦理相关的问题和隐私(参见图1)。最近2019年1月,埃森哲战略文章(解码组织DNA:信任、数据和释放值在工作场所数字)发现,92%的员工是开放的劳动力市场数据的收集,但前提是它提供了个人利益。
如果你公开展示你处理员工数据的道德和法律法规，那么你可能会得到更多的关注。我建议成立一个“道德委员会”，制订及推行一套操守守则，以合乎道德及明智地分析员工资料。这个“道德委员会”还应该负责确保在进行人员分析时，员工自己能够“公平地交换价值”。
图1:81%的人力分析项目“经常或有时”受到道德和隐私问题的危害
2. 您的人力分析项目是否使用适当的治理和标准来选择和确定优先级?
关于这个话题的讨论很简单。您是否有一组来自整个业务的人员，他们定期满足并使用已定义的和一致同意的标准来选择并优先考虑人力分析所做的工作?
如果你不这样做，那么人力分析通常仍然是一个“HR对HR”的功能，影响有限。
通过建立这个“人力分析委员会”(其中一个角色是选择和优先考虑项目)，你提高了对人力分析的认识，并为其提供了方向。您将关注业务(而不是人力资源)主题。图2显示了“人力分析委员会”的推荐组成。
图2:“人员分析委员会”的推荐组合
3.您的高级业务主管是否资助人员分析项目?
这是简单的。对于您组织中所有最重要的人力分析项目——让您的业务(而不是人力资源)主管资助每个项目。
换句话说，他们是否帮助定义业务问题、阐明意图、讨论可能的结果、在项目陷入困境时提供自己的时间来解决问题、提供(或争取)预算、人员或数据，以及帮助沟通结果和建议。他们是否会因为工作而痴迷于做出改变?
“上个月，我的项目在六个月后失败了”，人力资源主管“不喜欢这些见解”。因此，他结束了这个项目，没有执行任何建议。我认为他觉得受到了威胁，因为分析显示了与他“想做的事情”相反的情况。
就像上面一位欧洲人力分析领导者(他很有理由不愿透露姓名)所说的那样，与人力资源高管一起工作可能会浪费精力，这让人感到沮丧。
答案很简单，让一位业务主管赞助所有重要的人员分析工作。
4. 你的首席人力资源官是否投资于人力分析?
啊，这是我最喜欢和人力资源主管讨论的话题!
通常情况下，人力资源部门会在人力资源技术上投入数百万美元，他们认为这将为所有分析以及解决其他问题提供一剂万灵药。不幸的是，人们的分析需要的不仅仅是把钱花在花哨的技术上。
总而言之，革联必须从前线领导。他们不得不做出艰难的选择，将支出从其他人力资源领域转移到人力分析上。或者他们必须使用分析项目本身来为业务创建ROI，然后使用其中的一些投资回报来重新投资于人力分析。
在欧洲的一家零售机构，我正是这样建议的。只要求1%的回报，你就能将你团队的资源翻倍。反过来又能给公司带来99%的回报。
综上所述，认真投入技能、技术和数据的CHROs将会在人员分析方面取得成功。
图3:首席人力资源官应该投资于Skiils、技术和数据
5. 你的人力分析主管是否具备“把事情做好”的技能?
在最近的一次人力分析会议上，旁边的人凑过来说道:“看起来最快乐的人分析领导者是那些在他们组织的一小部分进行有趣实验的人。”我低声回答——“是的，但它们有很大影响吗?”
简而言之，最优秀的人力分析领导者拥有以下丰富的技能:
商业敏锐性——他们了解商业，能够在最高层施加影响。他们了解公司政治。
咨询——他们可以定义正确的业务问题，管理复杂性并影响变更。
交流——他们能讲故事，吸引人们，激发行动。
确保你的人力分析主管具备这些技能，培养他们，帮助他们，或者招募一个新的。
6. 您是否衡量您的人员分析项目的ROI ?
好的，不是每个人的分析项目都是关于财务回报的。是的，他们中的一些人管理风险，一些人吸引员工和管理者，但更多地关注员工的体验。
但我们不要困惑。分析项目和工作，显示一个明确的投资回报，将得到关注。这将给你机会获得更多的投资(见上面的问题4)。
有很多例子，如图4所示的Nielsen的例子。通过与财务团队合作，并在得到一个明确的赞助商的帮助下(见上面的问题3)，Piyush Mathur(当时的人员分析主管)获得了动力，帮助员工更好地管理自己的职业生涯，并为企业带来了重大价值。
图4:尼尔森人力分析项目显示了清晰的财务回报(来自人力的力量，Pearson 2017)
7. 您的人力资源业务伙伴是否有能力进行基于证据的讨论?
这是至关重要的。如果你的人力资源业务伙伴不能翻译分析，不能谈论“数字”，不能在基于事实的业务对话中感到舒服，那么就很难在人员分析方面产生影响。整个“前厅”人力资源团队都应该具备一定的数据素养，以便将分析作为工作的一个组成部分。
这并不意味着多年的直觉被忽视了。噢,不!也不意味着HRBPs必须是统计向导!
不。我们这里的意思是:你们的人力资源部门是否培养了一种分析文化，使人力资源业务伙伴能够自如地进行分析。
总结
要确保在人员分析方面取得成功，请关注七个关键问题。你可以通过这七个问题的调查来测试你在人际分析方面的卓越水平。
要了解更多信息，您可以通过Insight222联系Jonathan Ferrar或任何团队成员。我们的使命是“把人的分析放在商业的中心”——因此，如果你想在上述七个问题中寻求帮助，请致电我们。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：How can I be more successful at People Analytics?
观点
人工智能如何帮助企业招募人才
文/Emma Jacobs
商业服务公司Pitney Bowes最近开设了一个电子商务物流中心，每小时可处理多达4.4万个包裹，该公司也不得不大幅增加员工数量。为此，它使用了人工智能。
它的工作原理是这样的:当求职者来到公司的招聘页面时，一个聊天机器人会向他们打招呼，显示他们所在地区的职位空缺，然后引导他们进行预选。这些问题包括，“你能举起50磅吗?”“你喜欢上白班还是弹性工作制?”
然后，它可以安排面试并发送电子邮件邀请。Pitney Bowes负责全球人才管理的副总裁碧姬•范登•胡特(Brigitte Van Den Houte)将这款聊天机器人的语气形容为“欢迎”。
她表示:“对于我们面临大规模招聘挑战的领域，人工智能帮助我们在不需要临时部署额外招聘人员的情况下，有效地进行了扩张。该公司表示，使用这类技术，已将填补某些职位空缺的时间缩短了10%，即9天。
越来越多的人力资源部门正在部署这些技术工具来招聘新员工。为了满足这一需求，大量招聘科技初创企业如雨后春笋般涌现。人力资源技术顾问巴里•弗莱克(Barry Flack)表示，这些公司对投资者颇具吸引力，因为它们承诺解决一个“他们都经历过”的问题。
新业务包括在网上和数据库中搜索匹配的候选人，筛选大量的应用程序和使用机器学习。“找到匹配的个人资料变得更容易了，”弗莱克表示。
此外，还有聊天机器人可以回答求职者的基本问题，并在最初阶段帮助筛选应用程序(例如，基本的技术和经验要求，以及工作权利等法律问题)。在招聘渠道的下游，还有使用博弈论和心理分析的在线评估。
一些雇主正在部署视频面试，另一些则使用基本的人工智能来帮助辨别求职者是“自信”还是“热情”。
近年来，候选关系管理工具也有所增长。这些帮助雇主向潜在的求职者推销他们的品牌，这些求职者可能有兴趣申请，并通过宣传和沟通培养潜在的候选人，希望将他们转化为求职者。
这些工具已经动摇了招聘。一篇名为《人力资源管理中的人工智能》(Artificial Intelligence in Human Resources Management)的文章指出，“管理领域的商业辞令从大数据转向机器学习，再到人工智能，其速度之快令人震惊。”然而，言论与现实之间的匹配是另一回事。”
最大的人力资源技术声称之一是，技术可以筛选求职者，找到最合适的人选，而不受人类偏见的影响。招聘公司Hays的首席执行官阿利斯泰尔•考克斯(Alistair Cox)在一篇博客文章中写道：“除了提高效率，自动化筛选阶段的某些环节还可能导致潜意识招聘偏见的减少。”
宾夕法尼亚大学沃顿商学院(Wharton School)人力资源中心主任、本文作者之一彼得•卡佩里(Peter Cappelli)对此表示怀疑。“任何一种结构都会消除偏见。如果你告诉雇主，让他们提出的问题标准化，(将)消除偏见。很多(科技)都对招聘过程施加了结构性影响。”
正如经常被引用的亚马逊案例所显示的那样，如果技术复制了过去的招聘决策，那么它可能会像人类一样有偏见。当这家科技集团意识到自己歧视女性时，不得不放弃人工智能招聘工具，因为它试图找到与当前劳动力非常相似的候选人:换句话说，男性。卡佩利教授认为，算法做出的决定也可能使一家公司更容易受到法律诉讼的影响，因为驱动招聘决定的假设已经被清楚地列出。
技术也需要相当精细的加工。德勤(Deloitte)的人力资本报告称，一家科技供应商“花了一年多时间训练其聊天机器人智能筛选每小时的求职者”。
职位评估网站Glassdoor的首席经济学家安德鲁•张伯伦(Andrew Chamberlain)表示，在互联网上自动搜索，在LinkedIn和其他在线平台上寻找新员工，有其缺点。“并不是所有的候选人都能(在网上)展现出自己最好的一面。他们被排除在搜索之外。”
人力资源专业机构CIPD的会员主管戴维•德苏扎(David D’souza)引用领英(LinkedIn)上的个人资料表示，相比之下，一些候选人在这方面表现出色:“每个人都‘具有战略眼光’，每个人都‘善于与人相处’，每个人都‘积极主动’。当每个人都变成这些东西的时候，你就失去了区分它们的能力。”
其他产品专注于建立一个感兴趣的候选人管道——包括那些之前申请失败的人，以及那些在雇主网站上注册感兴趣的人。然后，它将向候选人推销公司，并建立关系。Beamery就是这样一个工具，它自称是一个人才参与平台。它衡量求职者对公司或工作的兴趣(例如，如果他们打开公司的电子邮件)，以确定他们是否准备好追求一个职位。
让招聘人员与失败的(或潜在的)候选人保持联系的产品可能会很有用。然而，卡佩里教授表示:“不要自欺欺人地认为这是一种关系，公司真的在乎你。“此外，风险在于他们用营销材料轰炸人们。“如果你是第一个采取行动的人，这是明智之举，但不是第20个。”
德苏扎表示:“人们一直重视的一件事是人际关系，无论是与老板的关系，还是流程结束时的明确反馈。”“科技的部分挑战在于它更有效率，但它减少了人与人之间的接触。人们想要速度和方便，最好是一个人。”
为招聘科技初创企业提供咨询的比尔•布尔曼(Bill Boorman)也认为，求职者的经验至关重要。他们想要理解这个过程并得到反馈。“他们不希望这是痛苦的。”
最终，就像其他白领工作的自动化一样，人们希望科技能减少重复性的工作。猎头公司罗致恒富(Robert Half)英国董事总经理马特•韦斯顿(Matt Weston)表示:“与人类技术取得平衡真的很重要。说到底，人力资源是个人部门，不可能太自动化。”
卡佩利教授表示，在一个技术炒作盛行的时代，人们期待机器将解决招聘问题。“在一家典型的公司，你可以说服首席财务官购买软件。它工作吗?可能不是。”
科技甚至可能让事情变得更糟。张伯伦表示，当企业使用一种新工具时，它们往往会过度使用。新技术使增加额外的测试变得容易。
“面试的时间已经长得多……他们正在让人们跳过更多的障碍，”他表示。
“目前还不清楚这是否提高了候选人的匹配度。要想看到科技真正兑现这些承诺，还需要反复试验。”
招聘技术帮助淘汰糟糕的员工
一些招聘科技公司正与心理学家合作，设计心理测试，以发现求职者或员工的动机或性格类型。
Attuned就是这样一家公司，它提供招聘和留住员工的产品。它要求参加测试的人回答一系列问题，看看他们是否受到金钱或自治欲望等因素的激励，看看他们是否与团队或公司很合得来。
该公司创始人凯西•沃尔(Casey Wahl)表示，一家利用IT招聘的招聘公司发现，他们减少了糟糕员工的数量——因此，在6个月内离职的员工中，只有10%，而不是30%。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：How artificial intelligence helps companies recruit talented staff
观点
人力资源主管面临数字化转型的考虑
如果人是企业的命脉，那么人力资源应该是数字转型的核心。
任何业务部门都不应被排除在数字化转型之外，人力资源(HR)当然也不例外。
事实上，一个公司的实力取决于它的员工，所以当涉及到数字化转型战略时，人力资源团队应该是第一批这样做的人，这是有道理的。
人力资源专业人员的角色在协调公司的移动部门方面非常重要。从表面上看，人力资源工作包括员工计划和工资管理。
然后，在更深层次上，人力资本部门负责职业发展和挑选合适的人来支持公司的业务目标。
因此，通过数字化工具自动化大量重复性的文书工作，人力资源专业人士可以专注于真正吸引员工，从而获得更好的绩效。
在投资人力资源技术解决方案之前，CHROs必须问几个问题。
1.是否与业务兼容?
与业务的任何其他部分的技术解决方案一样，它必须与现有结构兼容。
例如，如果一个团队既需要个人绩效评估，也需要团队绩效评估，那么人力资源系统就需要同时满足这两方面的需求。
这对于面向销售的团队非常有用。
另一方面，有些角色需要持续的培训来保持团队的顶尖水平。
放大绩效评估，学习分析功能还可以帮助员工定期自我评估，并按照自己的节奏提高技能。
复杂的人力资源技术解决方案将允许公司根据团队的需求定制整个UX。
2.它能随着业务增长吗?
所有的企业主每天晚上都要多睡一会儿，思考如何让公司发展得更快、更强大。
如前所述，一个公司的实力取决于它的员工，因此，人力资源的数字解决方案也必须不断发展。
或许人力资源系统可以管理现有企业规模的薪资，但5年后，当员工名单增加到原来的10倍时，情况又会如何呢?
此外，较小的人力资源团队可能能够离线管理他们的工作负载，但是，随着业务的增长，团队中的每个成员将更加分散，需要戴上更多的帽子。
然后，人力资源系统将不仅要求它是基于云的，而且要求它足够智能，能够有效地分配大量任务。这将使你远离倦怠。
3.它能处理员工的数据吗?
这个问题的答案很重要。
人力资源室充满了关于公司所有员工的私人数据和信息。这意味着人力资源技术解决方案也必须具有强大的安全性。
这远远超出了ISO认证作为高安全性标准的基准。
HR技术解决方案需要定期进行安全评估，以持续支持数据隐私保护。
毕竟，如果一个人不能保证自己的数据安全，他们如何才能赢得客户对保护他人数据的信任呢?
企业的人力资本方面总是与人的因素有关。随着科技的发展，人力资源将变得更加有活力。
它不仅能更好地将人才与角色匹配起来，还能帮助更好地管理业务增长，因为人才已成为一种蓬勃发展的货币。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Considerations for HR heads facing digital transformation
观点
什么是人力资源分析？定义、重要性、关键指标、数据需求和实现
文/ Puja Lalwani
分析是指对有助于决策和性能改进的数据模式的解释。人力资源分析衡量人力资源指标的影响，如雇佣时间和保留率，对业务绩效。
人力资源是一种以人为本的功能，是大多数人都能感知到的。但对于那些认为人力资源团队的贡献仅限于提供求职信和新员工入职的人来说，人力资源分析可能证明他们错了。当战略上使用分析时，它可以改变人力资源的运作方式，以一种更加积极的方式，给人力资源提供洞见，并允许它为组织的底线做出贡献。
如果你想开始人力资源分析，这里是你可以开始的地方。
目录
第一部分:什么是人力资源分析?
1.人力资源分析、人力分析和劳动力分析:它们有什么区别?
2.人力资源分析如何驱动业务价值?
第二部分:人力资源分析衡量什么指标?
第三部分:人力资源分析工具需要什么数据?
1.内部数据
2.外部数据
第四部分:如何开始人力资源分析
1 .建立集体心态
2.引入数据科学家
3.从小事做起
4.获得法律团队的批准
5.选择一个人力资源分析解决方案
第五部分:那么，你应该投资人力资源分析解决方案吗?
第一部分：什么是人力资源分析?
为了理解人力资源分析的本质，并解释它是如何影响企业绩效的，我们请了全球人力资源分析与规划解决方案战略副总裁、SAP SuccessFactors首席专家Mick Collins为我们进行了分析。
“人力资源的作用- -通过管理组织的人力资本资产- -将影响四项主要成果:(a)产生收入，(b)尽量减少开支，(c)减少风险，和(d)执行战略计划。
“人力资源分析是一种方法，它可以让人们了解对人力资本资产的投资如何促成上述四种结果的成功。这是通过将统计方法应用于综合人力资源、人才管理、财务和运营数据。”
1.人力资源分析、人力分析和劳动力分析：它们有什么区别?
人力资源分析、人力资本分析和劳动力分析的区别
术语HR analytics、people analytics和workforce analytics通常可以互换使用。但是每一项之间都有细微的差别。它将帮助您了解差异，以便能够评估与其功能最相关的数据。
人力资源分析:人力资源分析专门处理人力资源功能的指标，如招聘时间、每位员工的培训费用和晋升前的时间。所有这些指标都由HR专门管理。
人力分析:人力分析，虽然作为人力资源分析的同义词使用很方便，但在技术上适用于一般的“人”。它可以包括任何组织之外的个人团体。例如，术语“人员分析”可能应用于分析组织的客户，而不一定仅限于员工。
劳动力分析:劳动力分析是一个包罗万象的术语，专门指一个组织的员工。它包括现场员工、远程员工、零工工人、自由职业者、顾问，以及在组织中以各种身份工作的任何其他个人。
在HR上下文中，一些劳动力分析指标和HR分析指标可能重叠，这就是为什么这两个术语经常被用作同义词。两者的目标也可能是相同的。例如，关于员工生产力和绩效的数据为人力资源和劳动力分析提供了信息，目标是提高保留率和增强员工体验。
2.人力资源分析如何驱动业务价值?
HR可以访问有价值的员工数据。如何使用这些数据来支持组织中的更改?
有很多关于在员工体验中复制消费者体验的讨论。从本质上讲，与消费者行为和心态相关的数据可以为利用这些因素实现销售最大化的策略提供信息。类似地，通知HR功能的数据可以用来改进员工体验，进而最大化业务结果。
Collins提供了一个如何利用人力资源分析来提升商业价值的例子。“人力资源分析可以用来衡量重新杀戮的投资，这将提供正确的能力，支持新的收入模式，在销售结果出现时，利用数据驱动的洞见来修改培训内容。”“这是决定性的粒状数据，它不仅能影响底线，还能改变组织中的员工敬业度。”
“因此，”柯林斯继续说道，“你可能会认为人力资源分析的‘投资回报率’是通过使用数据进行人才决策来增加业务价值。”
第二部分：人力资源分析衡量什么指标?
人力资源分析测量的常用指标
几个人力资源指标对业务价值有贡献，但是度量这些指标时的关键问题是:业务需要什么?这个问题最好的答案是和商界领袖交谈。管理层和人力资源主管之间的战略协作将有助于确定人力资源分析策略。基于组织的关键绩效指标(KPI)， HR可以提出能够影响这些KPI的指标。
值得注意的是，高管们清楚地看到了分析需求与分析对公司利润的影响之间的联系。作为一名人力资源从业者，您将需要构建一个案例，说明为什么跟踪与公司人员相关的指标是至关重要的。例如，管理层可能对自愿离开公司的人数不感兴趣。他们可能感兴趣的是，这些员工中有多少人担任战略职位或拥有高技能，他们的就业时间，导致他们离职的原因，替换这些员工的成本，以及最后，所有这些事件如何影响公司利润。
以下是人力资源分析跟踪的一些常见指标:
1）员工人均收入:将公司收入除以公司员工总数。这表示每个员工产生的平均收入。它衡量的是一个组织在通过员工创造收入方面的效率。
2）Offer acceptance rate (Offer acceptance rate):接受正式工作邀请(非口头)的数量除以某段时间内提供的工作邀请总数。较高的比率(高于85%)表示一个良好的比率。如果低于这个数字，这些数据可以用来重新定义公司的人才收购策略。
3）培训效率:通过对多个数据点的分析，如员工在培训后的绩效提升、考试成绩、员工在组织中的角色向上转换等。
4）每名员工的培训费用:培训总费用除以接受培训的员工总数。
5）自愿离职率:当员工自愿选择离职时，就会发生自愿性离职。它的计算方法是将自愿离职的员工人数除以组织中员工总数。
6）非自愿离职率:当一名员工被解雇时，被称为“非自愿离职”。“离职率的计算方法是将非自愿离职的员工人数除以公司员工总数。
7）招聘时间:从发布招聘启事到招聘某个人填补该职位空缺之间的天数。
8）招聘时间:从接近应聘者到被录用之间的天数。
9）旷工:旷工是一种生产力指标，用缺勤天数除以计划工作天数来衡量。旷工可以洞察员工的整体健康状况，也可以作为员工幸福感的一个指标。
10）人力资本风险:这可能包括雇员风险,如没有特殊的技能来满足的一种新型的工作,缺乏合格的雇员担任领导职位,潜在的员工离开工作基于几个因素,如与经理的关系,赔偿,缺乏一个明确的继任计划。
第三部分:人力资源分析工具需要什么数据?
常见的数据源人力资源分析解决方案
一般来说，人力资源分析工具需要的数据分为内部数据和外部数据。数据收集的最大挑战之一是收集正确的数据和高质量的数据。
1.内部数据
内部数据是指从组织的人力资源部门获得的数据。核心人力资源系统包含几个数据点，可以用于人力资源分析工具。HRIS系统包含的一些指标包括:
1) 员工任职期间
2) 员工薪酬
3) 员工培训记录
4) 绩效考核数据
5) 报告结构
6) 关于高价值、高潜力员工的详细信息
7) 对雇员所采取的纪律处分的详情
这里唯一的挑战是，有时这些数据是断开连接的，因此不能作为可靠的度量。这就是数据科学家可以发挥重要作用的地方。他们可以组织这些分散的数据，并创建相关的数据点，这些数据点可以用于分析工具。
2.外部数据
外部数据是通过与组织其他部门建立工作关系而获得的。来自组织外部的数据也很重要，因为它提供了一个全局视角，而使用来自组织内部的数据则不能。
1) 财务数据:在任何人力资源分析中，全组织的财务数据都是计算的关键，例如，每个员工的收入或雇佣成本。
2）特定于组织的数据:根据组织类型及其核心产品(产品或服务)，HR需要补充分析的数据类型会有所不同。例如，柯林斯说:“全球零售商的人力资源主管应该用商店收入、成本和客户体验数据来为他们的分析引擎提供动力，而建筑公司的人力资源主管可能会追求运营数据——健康和安全——以及与或有劳动力成本相关的数据。”
3）来自员工的被动数据:员工不断地提供数据，这些数据从他们获得工作的那一刻起就存储在HRIS中。此外，他们在社交媒体上发布的帖子和分享以及反馈调查的数据可以用来指导人力资源数据分析。
4）历史数据:几个全球性的经济、政治或环境事件决定了员工的行为模式。这些数据能够提供有限的内部数据无法提供的洞见。例如，2008年的经济衰退是一场全球性事件，它改变了员工对工作或“工作”的看法。随着人们不断失业，自由职业者、初创企业和零工经济开始腾飞。来自这样一个关键历史事件的数据可以帮助预测未来劳动力对类似变化的反应。然后，它可以用来确定当前劳动力的趋势，并预测自愿和非自愿的人员流动。
第四部分:如何开始人力资源分析
完整的人力资源分析周期
对于那些热衷于使用人力资源分析来进行基于数据的决策的HR领导者来说，这里有一些建议:
1 .建立集体心态
在操作和数学方面开始工作之前，HR领导者必须让他们的团队和组织为分析驱动的工作流做好准备。虽然与管理层讨论分析的必要性是变更的一部分，但是另一部分是让您的团队准备好处理他们现在将用于度量变更的数据量。这是数字化转型的一个关键方面。让团队从小型项目开始，并要求他们创建报告，以便与业务领导人讨论，这是一个很好的开始方式。
2.引入数据科学家
数据科学家将成为人力资源团队不可或缺的一部分。它们最适合评估分析解决方案的可行性。它们还可以保证统计建模和预测的鲁棒性。
正如柯林斯所说，“数据科学家将在创建跨人力资源的分析文化方面发挥宝贵的作用。随着人力资源业务合作伙伴和多面手的角色不断发展，包括数据策略、分析和沟通等技能(阐明‘科学背后的故事’)，数据科学家将充当教练，指导整个人力资源部门的同事如何理解和应用这些洞见。”
3.从小事做起
要使涉众相信人力资源分析可以驱动业务价值，一个很好的方法是首先成功地实现一个小项目。这些项目被称为“速成”，可以在短时间内产生切实的成果，并具有很高的影响力。
4.获得法律团队的批准
人力资源分析使用的数据收集类型在很大程度上受法规遵循的控制。在实施人力资源分析解决方案时，需要考虑的一些法律因素是:
雇员私隐及匿名
员工同意收集的数据的数量和类型
建立数据收集的目标并通知员工
使用第三方软件运行人力资源分析时的IT安全性
人力资源分析供应商的位置——数据将存储在哪里——以及他们是否遵守当地法律
与您组织的法律团队合作，确保遵守道德规范和遵从性规范。
5.如何选择人力资源分析解决方案
任何大规模使用的人力资源分析解决方案都必须具有特定的组件。
人力资源分析解决方案的关键特性
1. 他们回答高管们提出的商业问题。这可能要求您投资于解决每个问题的解决方案，从而导致投资于针对每个问题的粒度数据的多个分析解决方案。或者，您可以选择一个可以评估多个指标来回答每个业务问题的解决方案。
2. 它们很容易被非数据科学家的个人使用。为非专业人员创建的可访问解决方案是理想的，因为他们希望在不中断数据科学家的工作流的情况下评估任何一个或多个指标。
3.它们是基于云的，而不是基于本地的。基于云的解决方案还可以在不需要大量IT集成的情况下帮助访问。这赋予HR在需要时使用解决方案的自主权。
4. 它们具有统计分析和机器学习技术。大数据平台需要以机器学习和自然语言处理为动力的先进数据管理系统。这使得该技术能够自主学习和推理，揭示数据科学家可以分析的见解。
5. 它们基于预测分析。“(预测分析)是从现有数据集中提取信息，以确定模式和预测未来结果的做法。分析师使用统计方法来预测未来的替代选择——当前的离职率是否会继续以同样的速度增长，还是会随着就业市场的走强而出现离职潮?”科林斯解释道。
6. 它们具有可视化技术。大量数据的可视化表示可以更好地理解趋势和事件。通过分析引擎处理的复杂数据需要高级可视化软件，因为它不能用简单的图表和演示文稿来表示。
7. 它们可以通过订阅模型获得。软件即服务(SaaS)平台的订阅模型非常有用，因为它们很容易让您访问最新的技术升级。它们还消除了购买分析解决方案的大量前期费用，并且可能是一种更节省成本的分析投资方式。
第五部分:那么，你应该投资人力资源分析解决方案吗?
人力资源分析提供了一些毋庸置疑的好处。它使人力资源团队能够显著地简化流程，从而降低成本、减少损耗，并因此提高底线。通过任务自动化，您可以自由地创新和探索人力资源的人力方面，而不必花费时间跟踪来自多个源的海量数据。总的来说，使用人力资源分析可以改善员工体验，直接转化为业务结果的改善。
然而，人力资源分析也带来了一些真正的挑战。正如柯林斯告诉我们的那样，“尽管人力资源部门对预测式人力资源分析的应用很有野心，但我最近采访的两位人力资源主管说，‘我们希望能够预测一切!“分析如何成为人力资源核心竞争力的愿景受到有限消费(洞见仅在人力资源的四面墙内共享)和行动(研究不会导致项目变更或新的投资)的限制。”仍有许多进展需要取得。”
此外，由于数据在整个组织中是竖井式的，关于实现分析目标的讨论也不清楚，HR对分析所需的有价值的数据常常没有得到充分利用。
挑战在于等待实际结果。预测分析可能至少需要24个月的时间来显示有意义的结果。所以，现在是时候开始人力资源分析了。
作为一名人力资源从业者，通过向关键的利益相关者提出强有力的业务案例，您可以利用分析的力量成为为业务做出贡献的战略业务伙伴。
您的组织是否计划实施人力资源分析?
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：What Is HR Analytics? Definition, Importance, Key Metrics, Data Requirements, and Implementation
观点
谁是您的新人力资源技术助力？
文/ Juliana Stancampiano
人力资源专业人员如何确保他们投资的技术是有用的 - 并且它被采购的员工使用？请遵循以下指南，从您的技术采购中获取价值。
没有伟大的技术，今天没有企业可以生存 人力资源平台和工具大量存在，承诺简化，分析或自动化现有流程以支持员工。然而，熟悉的说法仍然适用：技术与采用它的人一样好。换句话说，从技术投资中获取价值的最大努力是让人们有效地使用它。
人力资源专业人员可以做些什么来确保技术有用并且被购买者使用？在投资之前进行更多的前期工作。以下是人力资源专业人士的一些提示，以确保他们从技术投资中获得价值。
通过技术审核询问是否真的需要新技术。技术审计不仅最有可能发现冗余，而且还可以发现以前未知的行为，例如员工使用哪些工具保持联系，或者他们是否将文档存储在不同的地方。在其他情况下，技术审计可能有助于简化工作。是否有太多地方发布和讨论信息？哪一个是必要的？删除冗余技术可能比修改或部署新工具更容易。
花点时间了解员工将如何使用该技术。通常情况下，人力资源部门会购买技术，然后假设人们一旦可用就会接受培训。在领导者花钱之后，这种方法让员工有责任了解新技术将如何或不会帮助他们。
相反，使用概念验证方法允许实际工作的人体验新技术并提供反馈。找一个试点小组做一些测试并报告。任何优秀的技术供应商都应该能够提供一种方法。如果他们不这样做，这就暗示了长期与该供应商合作的意义。
让变革来自业务 - 而不是来自人力资源。确保员工愿意采用新技术的最佳方法之一是从使用它的人和他们的领导层获得支持。这意味着促进关于团队领导者现有需求的对话以及他们认为技术可以提供帮助的方式。这也意味着决策和变革涉及人力资源小组以外的人。
没有跨职能的指导委员会，不要前进。促进关于新技术的谈话以及获得商业领袖的参与可能很困难。每个人都在处理不同的优先事项，与主要目标和结果有不同程度的压力。但是值得花时间考虑将技术决策权交给业务利益相关者的相对重要性或紧迫性。如果决策尚待决定且业务部门没有分享反馈意见，那么人力资源领导者应该升级并坚持反馈的必要性对决策至关重要。没有反馈？没有决定。
在采用阶段避免“facepalm”时刻。让跨职能的利益相关者参与的另一个原因是确保收集使用它的不同员工的所有要求 - 包括管理人员或其他利益相关者，他们都是人口的一部分。上面提到的升级过程在理论上可能看起来很严重，但花时间去做可以大大提高采用的可能性，并且是避免整个员工群体忽视新技术的关键。
有效的技术采用 - 有多少员工和团队正在使用它 - 对于技术是否可被视为有价值产生了巨大的影响。人力资源领导者必须将自己置于其他员工的角度，以了解需求和潜在利益 - 并与利益相关方合作，以确保他们是指导决策的人。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Who Is Your New HR Technology Going To Help?
观点
基于模拟的学习：灵活的员工培训解决方案
文/Shawn B Gentile
传统培训需要大量时间和资源。预订会议室，员工离开与工作相关的任务，花一天或更多时间学习新工具和程序。然而，在完成传统培训课程的第一个小时后，通常只保留50％的信息。
但基于模拟的学习正在改变游戏。
作为传统培训模式的颠覆者，许多公司现在转向基于模拟的学习。使用数字界面代替物理设置，基于模拟的学习为员工提供了在方便时进行培训的工具，提供了一个可以安全地犯错误的环境，并使学习持续学习。基于模拟的学习还为公司提供了灵活性，允许员工在有时间的情况下进行培训，并降低与正式学习环境相关的成本。
在企业内部有基于模拟的学习的多个用例 - 所有这些都具有特定的ROI。
发现
随着市场上不同技术的数量对于任何类型的业务挑战，可能很难选择最适合您业务目标的技术。基于模拟的学习可以提供良好的模型，更好地了解不同技术解决方案如何与特定业务进行交互。员工可以在试验环境中工作，以测试应用程序中的不同工具和流程，验证它的使用是否简单有效。最终结果是增加信心，并保证团队可以通过他们已经基本理解的解决方案开始运行。
例如，医疗保健是一个经常将基于模拟的学习应用于测试新技术的行业。在组织过程和患者护理领域，医疗保健专业人员需要能够快速有效地提交敏感的医疗保健数据 - 从数据图表管理到安排预约。基于仿真的学习环境允许他们在不涉及真实患者数据的情况下以最高效率测试技术。这在培训阶段留下了错误的空间，同时让专业人员习惯了软件。一旦购买解决方案，基于模拟的学习环境也会缩短缩放时间，因为在测试阶段，员工已经接受了初步培训。医疗保健专业人员能够更快地应用该技术，
部署
与上面模型类似，基于模拟的学习有助于在新的解决方案部署期间和之后进行培训交付。在技术未在实施之前进行测试的情况下，或者在试点组正在扩展的情况下，基于模拟的学习可以成为快速扩展员工知识的决定性因素。
对于拥有更强大开发团队的企业，可以构建外部环境，同时仍然可以根据业务需求定制解决方案。在解决方案仍处于开发阶段时，可以进行培训模拟，使公司能够同时构建和培训。然后，环境可以同时进行，将试验测试的学习经验带入开发，并创建直接针对员工量身定制的解决方案 - 让您变得敏捷。
持续学习
经常更新和不断发展的技术不是培训被视为“一个人完成”，而是培养了对继续教育的需求。基于模拟的学习成为整个企业不断学习的有效工具，从常用应用程序的更新到扩展技能的职业发展工作。
基于仿真的学习环境提供了一个真实的测试环境，甚至可以包含不同的评估模块，以便在环境中运行。这使员工能够熟悉新的更新，同时还能测试熟练程度，并反过来为管理和开发团队提供反馈，以改进工具并预测挑战。例如，员工可以测试对特定问题的反应，然后根据他们的回答获得评分。然后可以从收集评估结果中进行改进，整个团队可以进行再培训，特别注意重复出现的问题领域。
基于仿真的学习有无数的应用，从发现到部署再到持续学习。并且，值得一提的是，根据业务需求，它们可以作为传统的培训方法补充实施。某些组织可能会发现提供补充培训与完全沉浸式体验相比更有价值。
基于模拟的学习提供了对员工和企业都有价值的解决方案。测试环境允许决策者和员工制定和识别错误，发现问题区域，并获得有关不同类型软件的整体功能的见解。研究在您的企业中实施基于模拟的学习的可能性。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：Simulation-Based Learning: A Flexible Training Solution
观点
人才招聘团队形态的转变
文/Adam Gordon
在过去的12个月里，我认识的几家公司已经改变了他们的助教职能的形式，以产生可观的效益。这适用于招聘机构、RPO团队以及内部助教。
我经常听到经理们说，为了扩大招聘规模，他们需要在团队中增加更多的招聘人员。
当他们告诉我他们要从6个招聘人员增加到8个招聘人员时，我总是问现有的团队花了多少时间与潜在的候选人进行冷接触。答案自然是40%左右，这是招聘中最大的低效。
到2019年，几乎所有其他的工作纪律都已经消除了这样的习惯。
所以，在雇佣更多的人进行冷接触之前，我们需要对这一点进行攻击。还有另一种方法，比把招聘人数从6人增加到8人要复杂得多。
提高人才获取效率
当然，这一切都是关于建立人才管道，向你的6个招聘人员实时显示哪些人是冷漠的、热情的和“准备好了”的，这样他们就可以把注意力集中在那些准备好今天进行面试的候选人身上，大大减少40%的冷电话时间。
简而言之，如果你知道哪些人最近一直在浏览你公司的求职网站、招聘经理的LinkedIn个人资料和职位描述，你就知道他们比那些什么都没做的人更有可能在一场对话中说“是”。
这意味着招聘人员可以通过与潜在候选人进行更多的热情交谈，减少向陌生人发送垃圾邮件的时间，从而提高工作效率。每个招聘人员将能够填补更多的职位空缺，从6人到8人组建团队的需求将不复存在。
这样做的代价是，您需要雇佣或重新部署人员来专注于创建候选内容旅程、处理数据和管理必要的技术，这些技术将跟踪和记录每个人与您的内容的交互。
这个人可能是一个招聘市场人员，一个资源提供者，或者一个有必要技能去适应的招聘人员。它不应该是一个同时有责任填补工作的人。如果你是一个更大的组织，并且已经拥有招聘营销和采购团队，他们应该管理你的人才管道，每一条推特的影响都可以衡量。
在2017年至2018年期间，我认识的一家零售公司将招聘团队的形式从24名改为20名，另外还有4名专注于人才输送渠道。所以，整个团队的规模并没有改变，但是在第一年和第二年之间，结果是引人注目的，直接招聘增加了55%。
管道自动化究竟是什么？
管道自动化，顾名思义，就是在软件的帮助下创建人才管道。招聘人员不必定期联系他们的候选人名单，了解每个人的情况(这是不可持续的)，而是由这项技术来承担重任，培养这些人，直到他们“准备好受雇”。
直到他们准备好和招聘人员聊天。
管道自动化软件自动化重复的、手工的管道任务、工作流和候选参与。因此，招聘人员可以把大部分时间花在与热情的求职者交谈上。它还平均提高了招聘人员25%的生产率，加快了招聘时间，降低了每名员工的成本。
管道自动化使人才获取团队能够通过自动化以前手动执行的流程来简化他们的候选通信和管理计划。
那么，为什么管道自动化越来越受欢迎呢?
目前，许多企业都在应对人才招聘预算和员工数量下降的压力。因此，他们正在设法使整个征聘过程更加有效和富有成效。
内部收购团队和招聘机构都在考虑自动化选项;用更少的钱做更多的事，让招聘人员更有效率。
与此同时，我们都知道人才的竞争比以往任何时候都要激烈。随着求职者越来越多地在网上求职，招聘变得越来越复杂。因此，传统的采购渠道不能像过去那样提供高质量的候选人。
最重要的是，最优秀的求职者通常甚至不会寻找新的工作机会——尽管82%的人承认他们会对新工作机会持开放态度。
最后说明
手动(冷)联系求职者了解每个人的情况是不可持续的。特别是在当今以候选人为主导的市场，人才竞争十分激烈，对大多数组织来说，人才获取预算的下行压力是一个现实。
用自动化软件建立人才管道，有助于企业提高招聘流程的效率，也有助于招聘人员提高效率。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：The Changing Shape of Talent Acquisition Teams
观点
为员工职业发展制定非正式学习策略
文/Sunanda Pandit Muzumdar
本文探讨了学习与发展(L&D)专业人员可能没有充分利用员工以职业为导向的非正式学习的潜力。为此，L&D从业者需要制定整体职业发展战略，将相关的系统、非正式学习和评估干预措施结合起来。
当前学习和发展的趋势
在过去的十年中，人才发展或员工发展领域在人力资源领域引起了极大的关注。这个领域曾经被简单地称为“培训”，现在已经扩展到包括各种各样的模式，如电子学习、视频博客、在线社区和移动学习，以帮助员工在职学习。此外，每天都有大量的新工作角色出现，比如学习体验设计师、学习技术人员和内容管理员。
尽管这些趋势;然而，许多组织仍然依赖于传统的学习解决方案，如面对面的研讨会或一组静态的电子学习模块，其中点缀着一些交互式场景、视频和测试。一次又一次的研究证明，正式或信息性学习对员工整体技能发展的贡献仅占10%。通过工作中的社交互动(20%的学习)，例如通过同事、经理、导师和榜样，以及通过真实的在职经历(70%的学习)，例如通过伸展性任务、轮岗和增加责任深度，技能建设可以达到最大化。
因此，可以有把握地得出结论，非正式学习或90%发生在正式干预之外的学习是学习与发展专业人员的一个关键重点领域。这就引出了两个基本问题:
L&D如何利用非正式学习来帮助员工发展他们的职业生涯?
职业发展和非正式学习之间的相互关系对L&D专业人员的主要影响是什么?
职业发展:人力资源开发中的地位
全球化的力量正在推动当今许多组织构建敏捷人才管道。然而，尽管需要建立员工的能力来满足组织日益增长的需求，学者们注意到，人力资源开发(HRD)已经脱离了职业发展的话语和实践。一些人认为有必要恢复“职业发展专家”的角色和“通过非正式学习原则和工具实现职业发展功能”。
非正式学习:国家统计数据显示了什么?
除了上述观察，两项关于成人学习的全国性调查证实，加拿大工人每周花近6个小时从事与工作相关的非正式学习活动，如掌握最新的新知识、学习计算机技能和学习新任务。事实上，与雇主资助的培训相比，超过70%的员工认为通过自己和同事的努力学习是最重要的知识来源。显然，调查结果表明，加拿大工人大量参与非正式学习。然而，很少有关于他们非正式获得的能力的研究。因此，L&D专业人员可能没有意识到他们的劳动力的非正式学习能力。
对学习和发展专业人员的关键影响
基于这样的研究，L&D专业人员需要重新评估他们目前的实践，以充分利用非正式学习的潜力，促进员工的职业发展。为此目的，对他们来说，一项关键的含义是通过获得其执行团队的赞助来实施一项全面的职业发展战略。
为了定义非正式学习，我使用Marsick和Watkins(2001)对非正式学习的开创性定义，提出了一个初步的战略框架，该框架从非正式学习的角度，在整合职业发展的过程中包含三个关键要素。
初步职业发展框架
Marsick和Watkins假设“非正式学习通常是有意的，但不是高度结构化的”和增强非正式学习,需要三个条件:“临界反射表面隐性知识和信仰,刺激的积极主动性的学习者积极识别选项和学习新技能来实现这些选项或解决方案,和创造力,鼓励更广泛的选项”。
系统性机制:
如果能够促进非正式学习的系统机制到位，员工只能像Marsick和Watkins所建议的那样，内部化批判性反思、积极主动和创造性的行为。
Ellinger的研究表明，“学习型领导与管理”成为对员工非正式学习产生积极影响的主要主题(p. 400)。研究发现，管理者和领导者如果做以下事情，可能会“触发非正式学习”，“为非正式学习创造环境”，或者“参与学习过程”本身。
为员工提供学习机会。
充当榜样、教练和导师。
明显地鼓励冒险、知识分享、积极的反馈和认可。
因此，通过在领导和管理、工作和生活的平衡、奖励结构、工作设计和工作轮换等领域创建或改进现有的政策、计划或实践来支持员工与职业相关的非正式学习，应该是该战略的一个关键要素。
非正式学习活动:
根据Marsick和Watkins，非正式学习的三个条件的应用可以是员工和管理者共同设计以职业为导向的非正式学习体验。例如，员工可以使用advantage Finder 2.0 (Rath, 2007)测试，首先发现并批判性地反思他们的隐性才能，然后确定创造性地将这些才能应用到他们的工作和职业目标中的方法，从而学习新的技能，如公开演讲、客户参与或指导。此外，管理者可以鼓励员工探索更广泛的令人满意的职业目标，并将他们的进步映射到已确定的目标上。
为此，L&D专业人员需要将非正式学习活动与组织范围内的活动(如通过绩效管理、学习和开发、客户或产品管理)整合起来，并将其概念化。
评价:
非正式学习的非结构化本质使得对职业发展过程的评估成为一个关键因素。评估和反馈循环是组织和改进组织中分布式非正式学习模式的方法。因此，作为战略的一部分，L&D专业人员需要通过视频推荐、调查应用程序和公司内部网的开放论坛等创新工具来评估他们自己的支持机制和变量，如员工的职业生涯和生活满意度、自我效能和就业能力。
未来的意义
首先，需要对成功实施职业发展计划的组织进行更多的研究，特别是从非正式学习的角度来帮助指导L&D从业者。第二，L&D专业人员是否具备促进职业发展功能的技能需要进一步研究。第三，尽管本文关注的是一般的员工，但全面的职业发展战略还需要全面考察新员工、老龄化劳动力、女性、残疾员工、小时工以及在工作、非正式学习和职业发展方面明显的少数群体的挑战性转变。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接： Strategizing Informal Learning for Employees’ Career Development
观点
AI可以提高员工满意度的3种方式
文/ Sushman Biswas
员工满意度是参与文化的基石。我们研究了AI可以帮助组织提高员工工作满意度的三种方式。
人工智能有助于组织自动化和优化流程以提高生产力。然而，超越生产力，人工智能在工作场所的主要应用之一也是预测和改善员工满意度策略的结果。
什么是员工满意度？
虽然员工满意度和参与度可能看起来像表面上的类似概念，但实际上，员工满意度是组织构建和执行其参与策略的基础。员工满意度可以定义为员工幸福感或对工作和工作场所满意度的衡量标准。员工满意度对于限制营业额和流失至关重要，但不一定是高绩效或参与度的指标。员工满意度策略管理员工的基本需求和关注点，是员工敬业度的基石。
在建立公司士气方面，员工满意度可能是最重要的因素。换句话说，员工满意度是建立高绩效文化的关键。
那么，让我们来看看组织如何使用人工智能来提高员工满意度并提高员工保留率。
AI可以提高员工满意度的3种方式
1.协作和灵活工作
毫无疑问，员工的幸福感与他们对生活的控制感有关。各组织最近的趋势强调了这一点，这些组织为员工提供灵活的工作选择，以适应他们的个人生活，愿望和目标。虽然大多数组织可以访问从电子邮件到Slack等消息传递应用程序的大量数字协作工具，但由于这些工具的复杂性以及彼此之间缺乏集成，协作往往会令人沮丧。
输入人工智能（AI）。AI使跨地域的团队可以无缝连接和协作。想象一下，通过智能虚拟助手自动化会议安排或记录会议记录。AI还简化了文档共享，可访问性和跨功能协作。今天，我们拥有协作工具，其中包括面部识别，转录，增强视频和屏幕共享功能等功能，可加速决策制定，简化工作流程并提高工作效率。除此之外，随着年轻员工进入组织，人工智能可以帮助提供差异化的员工体验，推动实时沟通和协作，提高员工满意度。
2.社会化
工作场所关系对员工满意度和福祉至关重要。作为人类，我们渴望与工作场所中的其他人建立联系和联系。对于将大部分时间花在工作上的员工而言，与同事建立积极的关系是管理压力，提高生产力和整体满意度的关键。人工智能可以通过智能推动，指导计划和透明反馈来增强工作中的社会关系。响应的电子邮件建议现在已成为主流（Gmail提示），但是，当这些提示可用于其他通信工具和应用程序时，员工沟通得到改善，并为长期关系铺平了道路。AI在员工认可方面也支持这种社会联系，培养归属感。当员工在情感上投入到同事的成功中时，他们就会发挥内在动力，更好地表现并保持对组织的忠诚。对于希望改善工作场所文化的组织，人工智能驱动的反馈技术可帮助组织衡量员工满意度并确定改进领域。长期，100个问题的调查可能不是衡量员工满意度和参与度的最佳方法。通过利用人工智能和自然语言处理（NLP）的强大功能，雇主可以轻松破译成千上万的员工评论，以揭示他们对工作和工作场所的主要担忧和担忧。基于这些见解，雇主可以制定全面的员工满意度策略来解决痛点。
3.改善工作场所健康
随着我们在工作中花费更长时间，身心健康成为全球组织关注的一个主要问题。许多基于AI的企业福利解决方案允许雇主在工作场所促进员工健康。智能可穿戴设备，个性化福利建议和预测分析正在改变员工与福利产品互动的方式。
人工智能提供个性化的微调，帮助员工积极改变生活方式，如更频繁地锻炼，减少不健康的习惯，减轻压力。健康的员工让员工快乐。
随着人工智能在工作场所的到来，雇主终于可以进入可以应用大量和大量员工数据的阶段，采取积极主动的措施来提高员工满意度并建立参与文化。
以上为AI翻译，内容仅供参考
原文链接：3 Ways AI can Improve Employee Satisfaction
扫一扫 加微信
hrtechchina
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
观点
扫一扫 加微信
hrtechchina
