商業思維:人力資源的關鍵價值,絕對不僅是離職率或招募數量
商業思維:人力資源的關鍵價值,絕對不僅是離職率或招募數量

對HR領域,我不敢說是頂尖專家,但我對這領域的認識還算可以,我跟很多HR做過深度交流,也參與過公司內許多制度的建立過程,其中有一些甚至還是我主導的,我團隊內也曾籌組了一個RD HR-team,可以稱得上是半個HR人。

人力資源部門常見的KPI有哪些?

近幾年我持續推動商業思維,其中有一個重要的概念是數據脈絡,我希望藉由梳理脈絡來找出每個職務與工作任務的價值,當我很好的將研發人員的價值透過質化與量化呈現後,有些HR從業人員告訴我,他們認為自己的貢獻被低估了,但他們也找不出任何方法去陳述自己的工作貢獻。

我問他們:「你們的KPI是什麼?」

我收到的回覆挺多的,例如面試人數、招聘到職率、離職率、績優員工留任率、培訓成效等,我也上網查了一下國外的資料,我發現指標類型比較多元一些:

  • 到職率、招募人數、跳出率(面試流程到一半人不見)
  • 離職率、員工滿意度、員工淨推薦率(NPS)
  • 人均生產力(人效)
  • 薪資競爭力
  • 文化認同度
  • 全職/兼職員工比例
  • 90離職率、90天適任率
  • 招募平均成本
  • 績優員工留任率
  • 員工推薦率(員工推薦員工)
  • 培訓成效

看完這些,我心裡有兩個想法:

  1. 台灣看待HR的方式必須要有更進一步的突破,必須從數人頭的人力管理的角度,轉變到把人視為組織資產的人才資本管理。

  2. 這些指標,多數的HR要不難以控制(如薪資競爭力、文化認同度、離職率),要不就無法判斷對公司的實質貢獻(如培訓成效、到職率),那這樣的指標壓在HR身上其實一點意義也沒有。

無法掌握的事,我如何對他負責?

曾有一位HR告訴我,他的KPI是員工的離職率與績優員工的留任率,我問他:「你如何對員工的離職與否負責?」

他想了想回答我:「我還真的沒辦法,因為薪資與升遷規矩是老闆訂的,而他工作內容是部門主管決定的,工作中的合作與互動則與同事有關,我只能招募他進來,但進來後會怎麼樣,其實我是一點把握也沒有。」

實話,這是許多HR的心聲,但這段話對也不對。

對的是,一個人對無法掌握的事確實很難負起責任,怎麼說呢?我們用下面這個案例來說明吧:

一個員工從招募開始與公司產生了連結,可能從投遞履歷、邀請面試、一面、二面、談薪水、收到offer,最後到職,到這個段落為止,主責的是HR,但從員工到職到遞出辭呈準備離開,這段時間HR與這位員工的接觸時間非常短,大概只有培訓或考核的時候會產生一些關聯,除此之外,9成以上的時間HR是沒權力,也難以把握這個人現況的。

這樣一個人進來,你見過他幾次面,然後就要為他的離職負責,似乎一點道理也沒有。

這個道理你知、我知,獨眼龍也知道,但為什麼離職率這個數字還是常常被當成HR的KPI之一呢?

我認為原因有二:

  1. 離職率是總體生產力是否穩定的綜合指標之一,從業務角度來看,這就有點像是客戶流失率,流動率過高總是不恰當(其實過低也不是個好現象)。

  2. 傳統的企業管理受製造業影響,以人頭計算生產力,能補多少人,留多少人就等於擁有多少生產力,所以在職人數約略與生產力成正比,因此將離職率視為一個重要的KPI並不足為奇。

對製造業來說,生產線員工的技能要求低,招募速度快,培訓快,工作內容單純,同事合作流程也單純,影響離職的因素相對較少。如上圖,我們拿製造業產線員工與軟體業PM來比較一下,其實狀況就很明顯了,以工作變因來說,軟體PM實際上是遠超產線員工的。

當人被招募進來後,造成離職的變因少,HR對一個人是否會離職的掌握度相對愈高,而掌握度高時,將離職率這個指標放在HR身上問題相對較小。

那軟體PM的離職率如果很高,又應該算誰的?其實正常來說HR跟用人主管兩者應該都有責任。但HR到底要如何對這件事有更多的掌握呢?你可能得做許多事,例如到職一週、一個月的面談,或者在發現他對工作內容不滿意,與主管或其他同事溝通上有問題時介入溝通或輔導,甚至與主管討論是否為他進行轉崗。

然而要做到這種程度,甚至制度化下來,是有一定困難度的,原因有三:

  1. HR不認為自己應該做到這些事,會覺得HR搞到最後很像保姆,是吧?我認為HR工作中確實有部分得扮演員工的引導者或傾聽者,但絕對不該是保姆的角色,因為員工自己都是成年人了,應該為自己負責。

  2. HR有意識,也想要搭建這樣的制度,但老闆不願意授權或沒給足夠的資源,所以最終這個制度難以被落實。

  3. 部門主管的抗拒,這些手握權力的主管們不樂見此事,所以直接或間接的杯葛此制度,最後制度的推動死在半路上。

因為建立這種制度的障礙頗多,所以大家的腦筋便自然而然地轉到整個流程的最前頭去了,那就是招募。

找對的人進來,一切不就解決了嗎?

正確,所以你會發現很多職缺除了專業技能外,會附帶擅長溝通、正面思考、積極任事、挫折容忍度高、勇於挑戰自我等人格特質上的要求,這些要求的積極意義是希望你能專注於創造工作價值,消極意義則是希望你不要因為進來之後那些狗屁倒灶的事而想不開離職。

找到一個對的人,到底有多困難?

讓我們先來定義什麼叫對的人,簡單的說,就是他能在這個環境生存下來,然後還能完成原先要他達成的任務,不需要其他人時常介入幫他協調事情,基本上這就算是一個對的人。

但要找到這樣的人且對方願意進來任職,基本條件有以下幾項:

  1. 清晰的工作職責,拿什麼來考核他,也就是Job responsibilities。
  2. 清晰的工作內容,具體負責什麼任務,也就是Job description。
  3. 所需具備的專業技能與工作經驗,例如3年的軟體產品經理經驗。
  4. 其他軟性特質,例如溝通表達、抗挫折能力等。
  5. 面試完,他對公司、主管、薪資、工作內容感到滿意。

前面3項一般來說比較好設定,若正確的被理解與規劃,而且清楚這樣的人要透過什麼樣的管道來找尋,那一般會很快的找到一定量的職位候選人名單,反之,若對這職位沒有太多的理解,就只能透過傳統的管道如人力銀行來招募,速度上就會慢很多了。

第4項則相對比較複雜一些,如果你知道這個崗位的直屬主管的性格與管理風格,溝通協作對象處理的做事風格,那一般會更清楚這個人的軟性特質應該到什麼水平,但就我過去的經驗裡,HR很少會主動去談這塊,而會把這個任務交由部門主管自行決定。

第5項涉及的面向也挺廣的,而其中每一項其實都可以經過規劃與設計,面試流程的設計,主管面試技巧的訓練,這跟面試的體驗有很大的關聯性,而且事先研究市場行情,開出來的薪資可能符合面試者期待,那面試成功率一般會提高不少。

但上面這些只是基本要件,若真的要找到對的人,你還得考慮組織文化與價值觀議題,這部分在此我不多談了,各位可以參考我先前寫過的一篇文章:如何在招募時挑選到對的人?

人力資源部門真正的價值

找到一個對的人,並且在到職後設計一些必要的流程來確保此人到職後真的能發揮原先預期的戰力,進而改善公司的經營表現,

讓人才在組織內發揮效益,這才是人力資源部門真正的價值之所在。

所以我們也很清楚的知道,人力資源部門的工作其實一點也不輕鬆,需要非常高的專業性才能做得好,但我也看過很多企業談重視人才,但在人力資源上投入的資金卻非常少,仍然把人力資源部門視為成本單位。

推敲背後的原因,我認為這是因為老闆們無法很有效的衡量人力資源部門的價值。

當你回過頭去看看數據力:績效指標管理的核心觀念,你會發現數據脈絡恰好是一個很好用來協助人力資源部門衡量自己績效的方法,當我們招募進來的人,能在數據脈絡中創造出價值,那自然能衡量人力資源管理的價值。

其實近幾年很多HR專家都有提到人力資源部門的角色必須從過往的行政、後勤部門轉變成戰略部門,大陸也有很多的網路公司設立了HRBP(Human Resource Business Partner),將一些具有HR專業的人編列在業務部門中,讓HR更熟悉公司業務狀況,進而掌握組織需要什麼樣的人,把對的人找進來,並建立妥善的組織管理制度。

組織問題會衍生人才需求,而專業且熟悉公司業務的HR肯定非常熟稔以下事務:

  1. 知道組織缺什麼樣的人才。
  2. 知道去哪找這樣的人才。
  3. 知道什麼樣的人才適合組織。
  4. 知道如何讓這樣的人才加入。
  5. 知道如何讓人才在組織內發揮效益。

當人力資源部門能做到上述事項,在組織中的價值將不言而喻,任何工作都一樣,專業的價值必須建立在能為所屬的組織或社會創造價值,尤其在這個求變求快的世界中,追求確定性工作,扮演好螺絲釘的角色已經愈來愈危險。

別埋怨大環境不懂你,我們應該試著理解大環境需要什麼,我們必須時時調整自己,努力創造價值。

(本文由游舒帆授權轉載自其Medium

責任編輯:陳建鈞

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場。)

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

以中秋節的節慶行銷活動為例,當過去行銷人員必須自行篩選受眾、撰寫文案,再依據活動成效反覆調整策略,整個促銷活動期間都要處於備戰狀態;如今,只要以自然語言輸入活動目標,AgentBit 即可串接 OmniSegment 的數據,自主完成後續工作。當行銷成效未達預期目標時,它還會持續分析結果、修正策略,直到找出轉換率更高的路徑為止,真正讓企業累積的數據,轉化為持續創造營收的智慧資產。

讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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