人效怎么算，有什么指标，如何降本增效？从这5个方面入手！

人效提升，降本增效是2023年开端很多企业管理层很关注的一个话题， 随着疫情的结束，各个企业在新的一年里都开始了业务的高速发展，在业务的发展过程中，企业的管理者希望以最优的人力成本创造企业最高的业绩，所以对于人力资源管理者来说人效的提升成为了新的一年在人力资源领域的一个挑战。

要完成企业的降本增效，实现人效的提升，作为HR首先要了解人效的定义和计算，什么是人效，为什么要做人效指标的分析，人效分析的流程是什么样，如何对人效指标进行数据化的建模，如何通过人效模型进行人效的分析解读，今天我们就围绕这些话题和大家聊一聊人力资源数据分析如何驱动人效提升。

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为什么要进行人效的数据分析

在人力资源的数据分析过程中，我们会对人力资源的各个模块进行数据分析，包含薪酬，绩效，人员流动，招聘等，但是在这么多的人力指标中人效是最具价值的指标，主要是因为人效的指标是和财务的数据关联，包含公司的营收，利润，成本等数据，而这些数据往往是老板最为关注的数据。

其次就是人效的指标是一个公司人力成本投资回报的体现，所以这个指标是能直接体现一个公司人力成本的价值。所以对于HR来说，在公司里人力资源价值的体现就是你人效的数据在行业是否是属于领先的数值。

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人效指标的定义和计算

到底什么是人效？人效的定义是什么？人效展开来就是“人力成本效率”，也就是年度的人力成本的投资回报率，在企业年度里 一元的人力成能产出多少元的营收，所以根据这个定义，人效的公式如下：
人力成本效能 = 年度营收 / 年度人力成本。
 在人效的指标体系中，是有一系列的指标构成，这些指标数据可以作为公司内部人效体系的分析做参考：
1、人力成本的投入产出
人力成本效能 = 年度营收/ 年度人力成本人力成本利润率 = 年度净利润 / 年度人力成本

2、人力成本结构
人力成本含量 = 年度人力成本 / 年度营业成本
人力成本含量指标根据行业的不同数据指标也不一样，比如软件行业，人力成本含量为80%左右，零售行业人力成本含量为10%左右，制造业大概在7%左右，所以我们在分析自己行业的人力成本含量的时候，要根据行业的特点来进行数据的获取和计算。
3、人力成本人均效能
全员劳动生产率= 年度营收/人数人均工资 = 年度薪酬总额 / 人数人均利润 = 年度净利润 / 人数
在算人均效能指标的时候，需要注意一点就是年度人数的计算，现在各个企业的HR 对于年度人数的计算有很多自己的计算方式，这个就造成了算出来的指标不能进行对标和汇总。
年度人数的计算方法在行业里是 每月在编人数的汇总/12个月，月度在编人数的计算公式：
月度在编人数 = 月初人数+入职人数 或者 月末人数+离职人数

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行业人效数据的获取

数据分析是一个数据对比的过程，单个的数据在数据分析中没有任何的意义，所以人效的指标数据也需要做对标，人效的数据对标一般为两个维度:

1、时间维度
这个维度的对标就是对历年的人效数据进行对比，但是对数据的量有要求，至少需要有5年的人效数据，然后对数据进行可视化的建模，一般我们通过折线图和数据回归的方式来进行人效和人力成本的数据预测。在这个时间维度的数据分析中，需要对历年的数据进行数据建模和数据分析。
2、行业数据对标
另外一个维度就是把企业内部的人效数据和行业的人效数据进行对标，来分析判断企业的人效指标在行业里处于一个什么样的水平，在这个维度的数据分析中，我们需要获取行业的人效数据，那如何去获取行业数据呢？
我们会找到行业里3家标杆的上市公司，然后分析这几家上市公司的年度财报，或者这几家公司的财务数据和人力数据，在通过人效的数据指标计算来计算出行业的人效指标数据，再进行对标。
上市公司的财报我们一般会从“巨潮资讯”这个网站去获取，相对来说这个网站资讯比较全面，界面比较友好，数据比较齐全。
 输入网址，所有你要分析的公司关键字，就会跳转到该公司的财报界面，在定期报告里你找到该公司去年的报告，并进行下载。

找到该公司的财务数据，人工成本数据和员工人数的数据
1、公司营收数据 ：28.71 亿
2、公司净利润：1.85亿
3、公司总成本：27.43亿
4、人工成本：1.29 亿5、公司员工人数：3049
再通过这些数据来计算该公司的人效指标数据：
人力成本效能 =公司营收 / 人工费用 = 28.71/1.29=22.25元
全员劳动生产率 = 公司应收 / 人数 = 28.71 / 3049 = 94.16万元人均利润率= 净利润  / 人数 = 1.85 / 3049 = 6.01 万
净利润率 = 6.43 %人工成本占比 =1.29 / 27.43 = 4.7%
人均人工成本 = 1.29 / 3049 = 4.23 万
这些指标数据计算出来后，再和你公司内部的人效数据进行对比，就可以分析判断出你们公司的人效数据在行业里的一个水平。

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人效数据记录表

数据分析过程中最关键的就是要有数据，所以就需要有前期数据的积累，在人效的数据分析过程中，我们需要有人效的原始数据，这些数据既包含了年度的财务数据，也包含了年度的人力成本数据，而且在数据量上，我们在上个章节也讲到最少需要有5年的人效原始数据。
这些数据相对比较容易的是财务数据我们可以通过公司的系统或者财务部门获取，但是比较困哪的是人力资源部门的一些比价细节的数据，比如人力的各个成本数据就比价难以获取，所以在日常的人力资源数据分析过程中，我们需要对数据进行标准化的数据积累。
1、人效数据记录表
人效的各个指标数据的字段需要有一张标准的人效数据记录表来记录，具体字段如下：

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人效数据建模

在有了人效的原始数据和人效的指标体系后，我们就需要对人效的指标和人效的关键指标字段来进行数据的建模，数据建模的目的是对人效指标进行可视化，并且可以通过数据交互进行多维度的人效分析，来分析人力成本的健康度，人效的趋势，人力成本的预测等，具体的模型如下：
在这个模型中左侧是数据筛选的维度，包含了人效的各个指标和人效指标的字段，可以通过指标和字段的选择来呈现各个数据的趋势。透彻是数据可视化图表区域，因为我们分析的更多的是一个趋势，所以在图的选择上，我们选择了折线图，通过折线图可以显示各个关键指标字段的趋势。
比如在这个指标上，我们选择了人力成本含量这个指标。
黑色的折线代表的是含量的趋势，通过这个黑色的折线我们发现该公司的人力成本含量在近三年是一个比较恒定的数据，基本都在9%左右。
所以相对来说该公司的人力成本基本属于一个健康的状况，同时该公司的营业成本几乎是一条折线，这个也就意味着该公司的营业成本每年保持一定的系数增长，所以根据这条直线，我们可以计算出第二年的营业成本数据，在乘以人力成本含量，就可以预测出第二年的人力成本数据。
通过对人效的各个指标的预测和计算，我们就可以计算出人力成本，这个就是通过数据建模来完成人效其中的一个数据分析。当然我们还可以选择不同的指标来多个维度进行人效的分析。

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数据分析驱动人效提升

我们在上个章节讲到了人效的定义和计算公式，那如果我们要进行人效的提升，无非是两个方向，要么提升“效”，要么降低“本”，在我们做降本增效前，我们首先要明确的是在人力资源领域 我们的“效是什么，我们的“本”又是什么。
人力资源关注的是“人”，人力资源并不是公司业务营收的直接输出者，我们关注的更多的是人，所以在人力资源的领域我们的直接的效，并不是公司的营收这个“效”，而是员工岗位的“绩效”这个效，所以我们在增效的时候，一定要关注提升的是员工的能力和绩效。
在人力资源的各个模块。我们如何的去落地人力资源的降本增效，我觉得可以从以下几个方面入手
1、控制流失成本
在人力成本的分析中，我们日常所看到的都是显性的成本，比如招聘的成本，培训的成本等，很少去关注人力成本中的隐性成本，在人力成本的组成中，因为人员离职造成的隐性成本是最高的。
所以要关注各个部门的月度人员离职率，如果某个部门的离职率特别的高 就需要对该部门进行离职分析给出相应的解决方案，降低离职率。
在人员流动模块，我们可以建立人员流动的BI数据看板，对人员流动的数据进行监控和全面的管理。

2、控制使用成本
在人力成本的构成中，薪酬成本占了80%-90%的比例，所以对薪酬成本的优化控制能直接的控制人力成本，但是现在很多企业没有搭建起完善的职级体系，薪酬体系，导致在薪酬的控制上更多是以人为主导，而不是以体系来主导。
通过薪酬体系的搭建，和人员编制的预测，可以完成年度薪酬的预算，通过对新入职的员工可以完成 定编 定岗 定薪，全面的控制薪酬。
3、组织结构效能的提升
在年底的人才盘点中，我们会从两个维度来做人才的盘点，其中一个维度就是做组织结构的人才盘，在这个盘点中我们会对公司内部组织结构的关键指标进行数据建模，并对标行业的指标来分析盘点组织结构效能数据，通过对组织结构指标数的提升来完成效能的提升。

4、人员获取 – 招聘效能提升

在招聘数据分析中的关键效能指标是招聘效率，也就是说在最短的招聘周期内招聘到最合适的人，在招聘效率的分析中，我们要对招聘流程中的各个招聘转换率做数据分析，构建招聘转换率的漏斗图，通过分析模型中转换率最低的那个阶段，寻找原因给出解决方案，最终提升招聘效率。

5、岗位能力和绩效的提升
我们上个章节讲到人力资源降本增效的“效”就是员工的绩效，所以在增效上需要对于员工的绩效进行分析和改进，能力提升和绩效改进的基础就是要识别员工的能力和绩效，需要对员工进行绩效和能力的人才盘点，用量化的绩效和能力数据输出人才的九宫格模型。
再根据员工在九宫格模型中的分布，来识别各个员工的绩效和能力数据，根据每个员工的能力评估数据和月度的KPI考核数据来进行针对性的能力和绩效的提升。

降本增效中的成本和效，本身就是以数据指标的形式进行呈现，所以不管是进行数据的分析还是数据的对标我们都需要具备数据分析的思维。
通过数据的标准化和数据分析思维，建立起各个模块的数据分析模型和数据BI看板，人力资源数据结合业务输出人力资源数据分析报告，用数据支撑人力资源决策，用数据驱动业务发展，实现企业真正的降本增效。