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效能分析需要回归数据本源
文/龚俊峰
对非业务部门进行效能分析是十分困难的，基于工作分析了解背后的数据是一个比较有效的思路，本文通过比例定员法的案例引入效能分析应该基于数据，并且从三个维度进行效能分析。案例的功能只是便于思路的分析，具体业务的分析维度还要基于业务本身的......
说到效能分析，第一时间想到的是几个常见的人效指标，例如人均产值、人均销售、人均毛利、人力成本回报率等。在实际应用中，这些指标是否能应用在部门效能分析？如果不能，那么部门效能又应该如何分析？应该从哪些维度对这些指标进行分析？
我们常见的人效指标，基本是基于销售、产值、利润的基础之上，和目标分解一样，这些指标是不能够直接用在部门分析之上的。虽然部门效能很难与销售、产值、利润等数据挂钩，但进行部门效能分析仍然要回归数据本源，基本对标准的评估。
比例定员法是企业定员核算的方法之一，比例定员法是指以某一同岗位工作任务量相关的代表性标志物为对象，用该代表物质的数量同定员人数的比例关系来体现定员标准的种技术方法。
在某公司，通过对过去几年的数据分析，当1个销售内勤支持10个销售人员工作的时候，销售内勤的工作量是相对饱和的。因此在常规情况下，如果销售人员是100人，销售内勤的编制应该是10人，如果销售内勤超过10人，则超编；如果销售内勤不足10人，则缺编。
但数据分析远比我们看到的复杂，如果企业的业务量没有太大变化的情况下，这种认定是可以的。但是，当企业投入新的产品或开发新的市场后，每个销售内勤在工作中会处理更多的终端数、品规数，这种增长可能会加倍，在这种情况下，基于历史数据的最佳比例就不能直接应用了。
因此，我们在进行人员定额的时候，不仅要看到数据本身呈现的所谓的“合理支持比例”，还要看到核算这个比例背后的数据，而这背后就是基于员工实际工作量的分析。
在此基础上，我们再探讨一下分析维度。
同样，我们不能因为销售内勤和销售人员的支持比从1/10变为1/9就得出人员效率增加的结论。
回归数据本源之后，我们可以分析出每个销售内勤支持的终端数或品规数是否发生变化，如果这个数据增长了，即使销售内勤和销售人员的支持比从1/10变为1/11，我们也可以得出团队效能增长的结论。
效能分析的第二个维度是与同行比，但是同行的数据很难获取，这个数据只能作为参考。
效能分析的第三个维度是在个体层面进行比较，我们可以很容易分析出10个销售内勤分别能够支持多少个终端数或品规数，有多少人在平均值之下，其标准差的多少，如果一个团队标准差太大，则说明团队效率还有很大的提升空间。
案例作为引导方法的工具，具体部门分析还需回归业务本身。
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11楼 中晟建设
效能分析最重要的就是分析的思路，只要思路对了，具体的数据分析是很好做的，重要的是数据能提高有效结果
龚俊峰
说的很对，感谢分享
10楼 玲玲东
工作效能分析有的部门好做有的部门不好做，比如要判断销售部的效能就很容易，看业绩就行，但职能部门就不好做，首先要看职能部门都提供什么维度的职能，再提取部门数据
9楼 Hesitation
谢谢分享
8楼 突破超越巅峰
学习了
7楼 晓明明
数据分析能力是HR体现价值不可缺少的重要能力
6楼 猪爱过猴子
打卡学习
4楼 林山哥
3楼 S_1339053169
是的，部门效能分析应该回归到每个部门都负责什么业务，根据部门核心业务去分析维度和数据
2楼 yezi7758258
1楼 大卡
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是的，部门效能分析应该回归到每个部门都负责什么业务，根据部门核心业务去分析维度和数据
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