조직에 대한 성과 검토의 중요성과 그 목적은 충분히 강조 할 수 없습니다. 그들은 평가와 승진에 있어서 없어서는 안 될 존재입니다. 또한 성과가 높은 사람을 식별하고 적절한 보상을 제공하여 최고의 인재를 유지하는 데 도움이됩니다.

"우리는 시간이 지남에 따라 성과가 저하되는 경우 고성 과자의 상담 요구 사항을 식별하기 위해이 데이터를 사용합니다."

Kamlesh Dangi, 그룹 CHRO, Incred Financial Services

검토를 위해 수집 된 데이터는 중요하며 조직마다 동일한 데이터를 수집하는 방법이 다릅니다.

관리자의 피드백 또는 360도 피드백을 포함하여 다양한 방법론과 도구를 사용하여 데이터를 수집 할 수 있습니다. 궁극적으로 모든 것은 기업이 이 귀중한 데이터를 어떻게 사용하느냐에 달려 있습니다. 이 데이터가 다른 영역과 효율성을 보장하는 데 어떻게 도움이됩니까?

수집 된 정량적 데이터 외에도 오늘날 조직은 정 성적 데이터의 소스가되는 직원 및 관리자의 피드백을받는 연습을합니다. 이러한 정 성적 데이터 포인트에서 파생 된 통찰력은 회사의 다른 HR 프로세스 개선에 대한 실행 가능한 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.

“성능 검토는 자연어 처리 (NLP)의 도움으로 직원 참여를 측정하는 데 사용할 수있는 엄청난 양의 정 성적 데이터를 수집합니다. 알고리즘을 통해 성과 평가에 사용 된 언어를 분석하여 직원의 감정을 측정 할 수 있습니다.”

Satyajit Mohanty, CHRO, 크롬톤 그리브스

심리학자이자 노벨상 수상자 인 Daniel Kahneman이 한 번 말했듯이, "성능 검토는 종종 ​​평가자보다 평가자에 대해 더 많이 드러냅니다."

데이터는 평가 과정에서 노이즈와 편견을 줄이는 데 사용될 수있을뿐만 아니라 관리자를위한 매우 좋은 피드백 및 개발 도구로도 사용될 수 있습니다.

수직으로 역할 정렬

성과 검토 데이터는 특정 역할을 수직으로 정렬하는 데 사용됩니다. 계정 관리자와 급여 관리자의 역할을 예로 들어 보겠습니다. 검토 회의에서 두 역할 간의 갈등이 전면에 나타날 때가 있습니다. 많은 경우 급여 관리자는 계정 관리자로부터 승인을받지 못했다고 주장 할 수 있으며 이로 인해 지연이 발생했습니다. 이 두 역할을 서로 일치 시키면 명확성이 보장됩니다. 그것은 또한 동료들 사이의 관계를 개선할 것입니다. Sudhansu는 "데이터를 사용하여 직무 역할을 명확히 하고 서로 정렬할 수 있으므로, 위에서 언급한 계정 관리자와 급여 관리자의 예에서와 같이 한 역할이 다른 역할을 미달로 비난하지 않도록 할 수 있습니다."라고 설명합니다. 미스 라, CHRO, 타타 커피.

"데이터를 사용하여 직무 역할을 명확히 하고 서로 정렬할 수 있으므로 위에서 언급한 계정 관리자와 급여 관리자의 예에서와 같이 한 역할이 다른 역할을 미달로 비난하지 않도록 할 수 있습니다."

Sudhansu Misra, CHRO, 타타 커피

채용 개선

성과 검토 시스템에서 수집 된 데이터는 조직의 채용 프로세스를 개선하는데도 도움이됩니다.

Avadhesh Dixit, CHRO, Acuity Knowledge Partners에 따르면“채용 프로세스의 효율성을 높이기 위해이 데이터를 사용하는 성숙한 조직이 있습니다. 그들은 채용 데이터와 성과 검토 데이터를 결합하여 채용 과정에서 좋은 점수를 받은 후보자 중 얼마나 많은 후보자가 고성과자가 되었는지 분석합니다.”

Rajeev Singh, CHRO, Yokohama Off-Highway Tires는 Yokohama에서 성과 검토 데이터가 다양한 역할의 후보자를 채용하기위한 내부 벤치 마크를 설정하는 데 사용된다고 공유합니다.

“성과 검토 데이터 포인트를 통해 특정 역할을 성공적으로 수행하는 데 필요한 속성과 기술을 알게됩니다. 이러한 벤치 마크는 직원을 고용하는 동안 결정을 내리는 데 도움이됩니다.”라고 Singh은 말합니다.

“성과 검토 데이터 포인트에서 특정 역할을 성공적으로 수행하는 데 필요한 속성과 기술을 알게됩니다. 이러한 벤치 마크는 직원을 고용하는 동안 결정을 내리는 데 도움이됩니다. 요코하마에는 성과 검토 및 향상 프로그램이라는 프로그램이 있습니다. 여기서 회사는 직원과 관리자로부터 피드백 형태로 수집된 데이터를 사용하여 조직의 팀 및 개인 교육 및 개발 요구 사항을 파악합니다.”

Rajeev Singh, CHRO, 요코하마 오프 하이웨이 타이어

“정 성적 및 정 성적 데이터를 사용하여 역량, 행동 및 성과 간의 상관 관계를 도출 할 수 있습니다. 면접 시 '적합' 여부를 판단하는 데에도 동일하게 사용할 수 있습니다. 또한 관리자 편견을 측정함으로써 채용 프로세스를 더욱 강화할 수 있습니다.”라고 Satyajit Mohanty, CHRO, Crompton Greaves가 말합니다.

Crompton에서는 지속적인 성능 피드백 프로세스가 시작되었습니다. Mohanty는 "우리는 인재 평가, 경력 개발 및 교육에 대한 중요한 추론을 이끌어 낼뿐만 아니라 다른 용도로 데이터를 이해하고 적용하기 시작했습니다."라고 말합니다.

역할 적합성 및 성능 확인

일부 직원은 현재 역할에서 어려움을 겪을 수 있으며 조직은 일부 직원이 조직 내 다른 역할에 더 적합하다는 것을 알게되어 필요한 변경을 수행 할 수 있습니다. 즉, 데이터는 조직의 역할에 대해 알려줍니다.

또한 일반 고성과 중 누가 터치를 잃고 있는지 알 수 있습니다. 일반 공연자의 실적이 저하되는 추세가 나타날 수 있습니다. 그러한 계시를 통해 너무 늦기 전에 조언을받을 수있는 그러한 사람들을시기 적절하게 식별 할 수 있습니다. Incred Financial Services의 CHRO 그룹 인 Kamlesh Dangi는 "시간이 지남에 따라 성과가 떨어지는 경우 고성 과자의 상담 요구 사항을 식별하기 위해이 데이터를 사용합니다."

“채용 프로세스의 효율성을 높이기 위해이 데이터를 사용하는 일부 성숙한 조직이 있습니다. 그들은 채용 데이터와 성과 검토 데이터를 결합하여 채용 과정에서 좋은 점수를받은 후보자 중 몇 명이 높은 성과를 냈는지 분석합니다.”

Avadhesh Dixit, CHRO, Acuity 지식 파트너

성능 및 교육 향상

성과 검토 데이터는 조직의 교육 요구 사항을 지적합니다. 직원들의 성과가 부족한 부분과 교육을 통해 이러한 격차를 메울 수있는 방법을 보여줍니다.

Singh이 공유 한 것처럼 Yokohama에는 성과 검토 및 향상 프로그램이라는 프로그램이 있습니다. 여기서 회사는 직원과 관리자의 피드백 형태로 수집 된 데이터를 사용하여 조직의 팀 및 개별 교육 및 개발 요구 사항을 파악합니다.

예를 들어 Google은 성능 검토 데이터를 사용하여 2008 년에 도출되고 2018 년에 재검토 된 전략 인 Project Oxygen에 따라 관리자의 필수 특성을 식별하여 미래의 비즈니스 리더를 교육하고 모범 성능 관행을 교육합니다. 이는 사람 분석 데이터를 사용하여 더 신뢰할 수 있게 했기 때문에 상당한 영향을 미쳤습니다. 직원 피드백이라는 인기 있는 명령에서 파생되었기 때문에 다른 직원들도 이를 따르도록 영감을 주었습니다. 그것은 더 넓은 수용을 가졌습니다. 또한 데이터를 기반으로 하였기 때문에 관리자 자신도 관리 스타일과 기능의 개선 범위를 수용하고 인정했습니다.

참여 데이터와 성과 검토 데이터 결합

모든 기업이 연간 참여 설문 조사를 실시하므로 해당 데이터를 성과 검토 데이터와 결합하는 것은 어떻습니까? 이것은 회사가 직원들 사이에서 유감스러운 이직을 피하는 데 도움이 될 것입니다. 참여도 점수와 성과 평가 점수를 결합하면 고성 과자의 정서를 알 수 있습니다. 회사에서 나쁜 경험을 겪고있는 우수 기업을 발견 할 때마다 적시에 조치를 취하고 우수한 인재를 잃지 않도록 할 수 있습니다.

“성능 검토는 자연어 처리 (NLP)를 통해 직원 참여도를 측정하는 데 사용할 수있는 엄청난 양의 정 성적 데이터를 수집합니다. 알고리즘을 통해 성과 평가에 사용 된 언어를 분석하여 직원 정서를 측정 할 수 있습니다.”라고 Mohanty는 설명합니다.

따라서 승계 계획, 승진 및 보상 영역 외에도 성과 검토 데이터는 조직에 도움이 될 수 있는 여러 가지 방법으로 효과적으로 사용할 수 있습니다. HR 팀이 HR 솔루션을보다 효율적으로 계획, 전략 및 제공하는 것이 더 쉬울 것입니다.

PlatoAi. Web3 재창조. 데이터 인텔리전스 증폭.

액세스하려면 여기를 클릭하십시오.

출처: https://www.hrkatha.com/features/how-performance-review-data-usage-can-be-maximised/