企业业务流程数字化(8)

第九步，候选人到岗后的各种初期安排（包括一些岗前培训、新员工培训、团队建设工作等），可以确保候选人尽早熟悉企业，尽快进入角色。有些企业的人力资源部认为新员工报到之后就与人力资源管理无关了，而是岗位需求部门的职责，这种观点是错误的。岗位需求部门可能更加关注业务问题，而不是新员工的稳定和心理诉求等问题，这个时候人力资源部的“售后服务工作”就非常重要。候选人到岗后1~3个月内的留存率直接体现到岗后各种“售后服务”工作的质量，是人力资源部和业务部门共同的考核指标。
第十步，试用期。试用期的通过率直接体现招聘环节的招聘质量。任何在招聘环节的夸大宣传或者对岗位的理解偏差，以及候选人对工作岗位的认识程度、能力匹配程度问题都会在这个阶段反映出来。所以，招聘工作效果的跟踪还包括试用期通过率、试用期表现成绩，以及一年之后的优秀率等指标。
招聘过程中的数据指标及数据指标分析解读示意图如图4-2所示。

图4-2 招聘过程中的数据指标及数据指标分析解读示意图
上述步骤中的数据指标是对招聘工作的评价，如果没有数据，则无法评价企业招聘工作的好坏，就不知道是真的找不到合适的人，还是招募新人的“姿势”不正确。这些数据和指标管理并不复杂，但遗憾的是，在笔者服务的上百家企业中，没有一家企业有完整的数据指标表征招聘工作，以评价和优化招聘工作。人力资源部本身是建设数据指标、管理组织和团队绩效的，而到自身的数据指标管理上，往往没有太大的动力将招聘工作如此精细化地管理起来，他们宁愿抱怨招聘工作不好做、优秀人才很难找等外部环境。
企业的各种业务活动都可以按照这种方法进行系统和全面的梳理，所有的环节都可以用数字化的方法建立数据指标，使效率随时可见，让效果随时可查，然后就能够管理起来。再次强调本书的核心宗旨之一：没有数据就无法管理，没有管理就不会有好的经营绩效。
如果一家企业能够将各个环节、各个业务部门及各个工作流程都系统地梳理一遍，那么这家企业的强大就会不言而喻。绝大多数企业的经营和管理效率都有大幅度提升的空间。中国的企业本身管理就非常粗放，这个精细化的数据指标化管理能够发挥的作用是非常明显的。笔者曾经为一家连续3年亏损的年产值为20亿元左右的生产制造型企业做过一个系统化的数据指标梳理，然后完善数据、完善指标、完善指标的解读和分析，在短短半年内就开始盈利。过去企业重视市场机会，并不太重视内部管理的精细化，也没有太多数字化的手段，信息系统建设不完善，这一切都导致了管理的粗放性。未来的竞争越来越激烈，只要利用信息化和数据化，升级企业的管理方式，就一定能够快速扭转局面。