经济环境下行，外部增长空间缩水，组织效能管理无形中又被「旧事重提」，人效管理也当仁不让地成为企业经营和人力资源领域的要事。世界知名管理咨询公司麦肯锡将人效转化为「劳动生产率」（Workforce Productivity），并将其定义为劳动者投入在单位生产时间内创造价值的效率。本质上，人效是除法公式，分子是产出和收益，分母是投入和成本。人力资源效能的定义中，分子是经营贡献，分母是人力单位的成本属性，比如费用、人头数等。在麦肯锡的定义中，分子用价值来代替财务贡献，用工时来代替人力单位的成本属性。实质上要计算的都是单位产出的效率和效益。有了上述理解，同时基于对国外一些管理理念和行业实践的学习，我们再推出人效管理过程中的另一个效能指标体系，即整体劳动效能指标体系。
整体劳动力效能即Overall Labor Effectiveness，简称OLE。这个体系由三个指标组成，即时间利用率乘以生产效率，再乘以质量合格率。
首先，时间利用率是指员工在出勤时间之内，即上下班打卡时间的产出价值，比如员工一个班次是十个小时，如果员工有1.5个小时是开会培训，或是无所事事，那么他从事和工作价值相关时间只有8.5个小时，时间利用率就是85%，所以时间利用率不可能高于100%。
第二个指标是生产效率，假如工作时间以一个小时产出10件为标准，一个小时内某个员工生产了9个产品，那么它的生产效率就是90%；如果生产了11个产品，那么生产效率就是百分之一百一十。所以，生产效率可以高于100%，也可以低于100%，取决于制定的标准。第三个指标，合格率更容易理解了，一批产品生产出来后，经过规范检测，检测出来的合格产品占产品总数百分比。合格率会直接关系到我们的生产成本。尽管有时候我们发现合作客户企业的三个指标独立来看都非常不错，但当把它们相乘后，你会发现会变得很低，因为这三个指标彼此关联，互相影响。这也是很多企业特别关注OLE的根因。因为它能使问题显性化，让我们对潜在的问题更敏感。据我们了解，这个指标在行业内或在制造行业内的平均水平是75%-80%之间，大家也可以和企业的内部的情况进行对比。以下我们以制造和零售两个行业行业客户为案例，具体看看企业在实际的人效管理中如何利用OLE模型的。
众所周知，制造业非常注重效率指标和损耗，比如生产效率、质量合格率和时间利用率。那么，如何把这些指标都关联起来，成为一个综合的指标？以及如何把这三个指标层层分解下去呢？这意味着，我们需要从公司层面去看，要知道每个业务单元，每条生产线，每个班组，甚至每个个体员工在这三个层面的数据。企业有足够的数据，就可以分析出整体的指标值，才能对人效有最客观全面的评价。分析的颗粒度越细，就越能找到影响效率的权重因素是什么、哪个是最关键的，进而采取针对性的这个解决方案。所以，如果我们能根据指标体系和业务特征，来梳理企业的数据，建立起整体的指标体系，就是提高员工效能的第一步。当整体效能指标是100%的时候，我可以生产160件产品，这个时候如果每件毛利是500的话，利润是8万元。那如果整体效能是79.6%，这个时候利润是63500元。假如把时间利用率从87.5%提高到90%，整体效能指标变成了81.9%，这个时候可以做131件产品，那他的利润是65500元，增加了2000元，也就是1.5%的时间利用率的提升带来了3.1%的利润增长。我们将这种影响和变化叫做「小变化带来大改观」，通过效能指标带动经营指标。在整体效能指标体系里，时间利用率首要的影响指标，也是最容易去改善的一个指标。就这个案例而言，82%的时间利用率背后其实还对应着21.88%的加班，也就是说正因为他时间利用得不够好，他不得不以更多的加班来完成工作任务，进而导致企业要花更多的人力成本。
再来看零售行业常利用的指标，比如时效，比如每小时人工成本。OLE不仅仅是制造业独有的劳动力效能指标体系，我们同样可以复用到零售业，涵盖了时间利用率、人效和成本三个维度，这三个维度是对零售业最客观全面的评价指标。基于这三个维度，企业可以再与其他业务数据关联分析。
举一个例子，某家公司的A门店和B门店，我们全方位地对它的营业额、排班工时、实际出勤工时、实际人工成本等做了对比分析，很明显可以看出差异，A门店显然好于B店。所以，当我们建立这样效率指标体系，就能够指引和评判管理差异，哪个门店做得好，为什么？进而可以看这个门店的管理水平，在企业内部建立标杆，才能推动企业整体的管理水平向前推进。
有人可能会问，如何知道A门店的管理水平最终会促进业绩水平的提升呢？我们需要将人效的数据和零售行业的销售转化率结合来分析。销售转化率和门店投入了多少服务员、营业员去服务客户紧密相关，顾客多的时候我们需要安排更多服务员，推动更多消费，如果缺人很可能导致客户流失；也可能会给客户留下不好的印象和体验，影响品牌和整体销售。那么，我们就需要根据客流高低峰波动情况来判断投入的人力，进行规划和排班。所以不仅制造业需要用到OLE，零售业同样需要，我们需要收集与劳动力相关的数据，比如说考勤、排班、工时、加班、休假等数据，当然也需要业务方面的数据，比如生产数据、销售数据，形成完整的效能指标体系。不管怎么样，所有的这些东西，如果你把它整合在一起，它就形成了一个非常好的指标体系，进而提升企业销售业绩，或是利润。劳动力管理能力是企业的核心竞争力。通过数据牵引优化管理，进而促进企业效能提升。企业可以借助OLE模型建立自己的数据指标体系，再去梳理、治理或是收集相关劳动力数据。不要小看每一个数据，包括考勤数据，不要将企业已经收集好的数据视为电话号码，要利用起来，去制定智能化劳动力管理解决方案，最终实现效能提升或是业绩改善，打造企业的核心竞争力。
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