绩效总结之绩效数据分析

      在绩效体系开始试运行,经过一个考核周期后,会陆续统计各岗位、员工的指标数据,并有负责绩效员工核算各岗位的得分、结果。在绩效体系的建立的过程中,指标的权重、计分方式都是依赖人的主观确定,每个指标的标准,应该达到的程度,也是根据过去的总体情况确定的,并没有直接依赖实际的工作业绩数据,也没有往期实际工作绩效数据可以参考。绩效体系的试运行后,工作的重点转移至绩效体系的调整上。一个很重要的工作,就是分析已经收集到的绩效数据,并以绩效数据分析的结果来调整绩效体系。我自己一般通过两个方面来分析绩效数据:

相关分析:相关的含义,就是分析指标与总分之间的关系。考查指标的得分与总分是正相关、负相关、还是不相关。通过相关分析,可以了解到每个指标对总分的贡献、以及在相关性较低的情况下,可以分析出现此种原因的问题,和后期需要改进的方向。相关分析一般使用两种方法。

      协方差:计算两个变量之间的相关性,公式如下:

covar       假定现有同岗位13个员工的绩效考核数据,在此数据上分析(后面所提及的数据分析均以此数据为例)

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绩效总结之总结

陆续碰到很多的问题,一点心得:
      1)与各部门沟通时,先明确部门、岗位的责任;
      2)岗位的指标数不宜过多,4个指标左右即可。因为指标多,在后期实施的时候,统计指标的数据,真是个难度;
      3)岗位指标体现八二法则,如果能两个指标能体现80%的岗位责任,那真是太完美了;
      4)岗位指标应采取层层分解到原则,由公司目标分解至部门层级,再分解质岗位层级,以致部门、岗位指标不会偏离、忽略目标;
      5)权重的计算方式,采用两两比较的方法较好,简单易行,也能够保持较高的信度;
      6)绩效方法的选择,对于普通的公司而言,选择普通的方法是最有效的,那就是KPI。
      7)指标的标准、计分方式可以在方案试运行的过程中再细化、厘定;在方案制定的过程中,出一个大概的即可;
      8)对岗位的任何一个指标,必须有一个明确的数据来源;
      9)人力资源部是一个组织、协调、统筹部门,不是考核部门;
      10)制定绩效制度的时候,必须澄清奖金问题:奖金来源、升降的幅度、发放形式;
      11)绩效制度可以不用急着出,等试运行了一段时间,方案的问题充分暴露出来后,经过修正后再出不迟。

绩效总结之绩效方案试运行

      绩效体系的完成,对整个绩效工作而言,相当于第一阶段的工作宣告结束,进入第二阶段:绩效方案的试运行。如同上一套新的ERP系统,都会在正式上线之前,按正常的流程,录入公司正常数据试运行半年或更长的时间.在方案试运行过程中,情况亦是如此,有以下几个问题需要注意.
      准备工作:统计绩效数据,是方案试运行最重要的目的和工作,有两项工作应在试运行前做好准备.
      1.各部门内各岗位的指标内容:各部门应该非常清楚本部门各岗位的绩效指标和详细的内容,包括指标的分值、计分方式、标准、数据来源等。尽管已经让各岗位了解本岗位考核重点与层次。实际操作中可以做一个岗位指标清单,如下图:1

发至各岗位的人员、邮箱,也可以让其部门内部传达.

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绩效总结之指标权重

      指标的权重,通俗的讲,就是各指标在本岗位所有指标中所占的重要程度,所体现的外在表现为每个指标的分数。如何确定指标的权重,这是一个老生常谈的问题,在实际操作中,方法也较多。权重的确定,其基础均是在人的主观意识这一前提下完成。各种不同的方法,都是利用这一基础,再使用统计学的方法,尽可能地提高结果的信度。以下三种方法,根据方法的复杂性、信度由低到高逐个说明:
      排序法:对同一岗位的指标,对其进行进行目测整体排序。假定现有5个指标A,B,C,D,E,依次排序的结果为:
      数字越大,说明其重要性越高,然后即可简单计算权重:以所有的序号之和为基数,每个指标的权重即为序号/基础,即得到一个百分比形式的权重。

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      此方法的优点是简单易行,但是有一个明显的缺点,信度无法得到保证,过于主观。造成的原因在于即使这个整体排序的信度ok,体现了相对重要性,但是未体现这个相对重要性之间的差距,就是说,虽然A比B重要,但是无法体现A具体比B重要多少。这种方法比较适合指标数较少(5个左右),由对岗位非常熟悉的人进行排序。在实际操作中为了让操作简单易行,通常在排序的过程中采用以下两种方式:

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绩效总结之指标量化

量化是绩效考核的核心,也是考核的目的之一,所谓考核,就是量化。通俗的讲,指标量化,就是得到某个指标的计分方式,指标有了计分方式,才能真正的说做到了量化。

      量化指标,通常从以下两个维度思考:

      指标的效率:效率就是对指标而言在时间上的要求,从这个角度衡量指标时,多数以指标完成的及时性来度量,只是对及时性而言,针对不同的指标,其数量的单位不同。及时性最直接的认识是某项指标工作提前标准、或延后时间标准多少天完成,比如订单交期及时性、项目完成及时性,都可以实际完成时间与标准时间进行对照得出差异天数,这是其一。其二是,有些指标的标准时间长度很短,比如很多工作的及时性是当天完成,比如网络故障处理及时性,其时间标准的时间较短(2小时内响应),总不能说,让统计数据的同事掐秒表来统计数据。这个时候,可用次数衡量,如未及时处理的次数。

      指标的效果:效果就是指标完成的质量,度量质量方法比较多。次数:订单出错次数,时间:设备故障造成生产线受阻累计小时数;金额:坏账金额,报废金额。以上数量均是一个绝对值,很多情况下,会采取相对数量来度量指标完成效果,比如:完成率、报废率等。

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