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关键岗位人才画像如何构建.docx

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关键岗位人才画像如何构建

人才画像:实现人岗匹配的必备工具

什么是人才画像?

“人才画像”来源于互联网“用户画像”的理念。“人才画像”是对能产生高绩效的员工特征的精准描述,包括显性特征(任职资格)和隐性特征(素质模型)。

人才画像有哪些应用场景?

1.用于招聘。人才画像能够帮助管理者及HR明确关键岗位所需要的人才素质,提高招聘的效率及精准性。

2.用于调岗与晋升。当现有岗位人员不符合岗位要求或出现岗位空缺时,人才画像为内部调岗、选拔、晋升提供了清晰的考核标准。

3.用于培训。人才画像有助于明确普通员工与绩优者、能高者的差距,明确其未来发展方向,为开展有针对性的员工培训工作指明方向。

4.用于调薪与激励。利用人才画像,管理者及HR能更加客观地判断员工是否具备实现高绩效的潜力,从而进一步评估是否给予加薪或奖励,以提高优秀人才的留存率。

哪些岗位适合绘制人才画像?

人才画像不仅是人才信息全面可视化呈现的方式,更是聚焦核心岗位、高绩效人才的重要工具。在岗位选择上,常见的策略有以下三种:

主体岗位,即同一职位有众多任职者的岗位,如产品经理、项目经理、销售人员等;

关键岗位,即对公司经营及利润实现起到支撑作用、具有重要贡献作用的岗位,如:管理岗、技术研发岗等;

特殊岗位,即对公司转型和发展起到关键作用的岗位,如:数字化人才、战略型人才、领军人才等。

如何绘制人才画像?

第一步,基于企业战略,梳理员工能力标准。

HR需要根据企业的战略目标,与企业中、高层管理人员齐心协力,大致梳理出关键岗位高绩效员工应当具备的关键能力。比如,公司选择采取技术领先战略,这就要求公司不断提高研发水平和项目管理能力,相应地,企业需要员工不断提高自身技术创新能力和项目管理能力。

第二步,采集画像数据,提炼岗位关键能力。

收集数据的维度,可以参照冰山模型,分为水上显性部分和水下隐性部分。因此,人才画像由两部分组成:水面以上显性部分——任职资格;水面以下隐性部分——素质模型。任职资格关注的是岗位、是人才标准,素质模型关注的是人才、是潜力,而人才画像的首要目标,是实现人岗匹配,是基于岗位对人才原型生动、具体的描述,它能有效提升人岗匹配的速度和精准度,提升企业的人效。因此,建议按照素质模型和任职资格的细分维度,来勾勒目标岗位的人才画像。

素质模型主要包括行为、技能、知识、价值观、自我认知、

个性特质、内驱力与动机等方面。

冰山模型

素质模型

任职资格主要包括能力标准、行为标准、贡献标准三大部分。

任职资格

当然,数据采集的维度不是越多越好,也不是越细越好,重点是要根据不同岗位的实际需要,在关键维度上深入。在无关的维度上,无需投入过多精力,建议尽量少采集或者不采集数据。

获取数据最直接的方式,是选取人才样本,进行访谈。首先,选取目标岗位的高绩效人员。然后,采用BEI访谈法(行为事件访谈法BehavioralEventInterview),围绕绩优人员在工作中遇到的关键事件,收集其在工作期间所做的成功和不成功的事件描述,挖掘出影响目标岗位绩效的细节行为。通过对收集到的具体事件和行为进行分析、研究和比对,有效识别个体过往获得高绩效的关键因素,提炼出目标岗位关键能力。

除了人才样本访谈外,HR还可以从人才档案、岗位说明书、岗位分析、上级管理者访谈等方面来采集需要的数据。无论采用哪种方式,都要注意收集“关键事件”,通过对关键事件的分析得出关键信息。

对于采集后的数据,需要及时进行整理归纳、分类汇总和关键信息提炼,以上工作完成后,我们就能够得到人才画像的初稿了。

第三步,开展能力建模讨论会,构建人才画像。

接下来,HR组织召开能力建模研讨会,邀请公司中、高层管理者、岗位专家等人员参加,对公司关键岗位的知识、技能、性格、动机、行为、能力、贡献特征等指标进行提炼、归纳和总结,最终确定关键岗位的能力素质,建立起相应的能力模型。

另外,绘制人才画像时,建议将标准进行量化。例如,加入一些数字化的描述,比如2项创新成果、3年实践经验、5个参与项目等包含具体数字的标准。

第四步,验证测试,不断迭代更新人才画像。

接下来,HR要选择员工和内部专家,组成评价小组,严格按照标准打分,对画像的有效性进行验证。如果发现能力素质的定义不清晰,或者不好衡量,都需要在这个环节做出修改。这一环节结束后,我们就能够得到人才画像的定稿了。

然而,我们还需要在招聘中去不断测试和调整人才画像。在面试一定数量的候选人后,HR应当与用人部门及时交流讨论,判断人才画像的要素是否符合实际,以及人才画像是否有效提升了招聘成功率,并及时做出调整。

最后,绘制人才画像并不是一劳永逸的。人才画像是需要持续迭代的,我们永远也无法绘制出100%精确的人才画像,只能努力做到不断地接近。人才画像绘制完成后,需要通过逐年积累数据,在新增数

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