従業員エンゲージメント向上のための人事データ活用〜課題設定のポイント〜

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1 Conﬁdential 従業員エンゲージメント向上のための人事データ活用〜課題設定のポイント〜 2021/7/14 @Schoo

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2 岩田翔平 / Shohei Iwata 株式会社メルカリ HR Operations Manager 人事プロセスを構築する HRISと人事データを活用する HR Data Managementをマネジメントし、HR Techの導入、Employee Experienceの改善、人事データ分析基盤の構築等を推進前職では複数の転職サイトの PdMを経験。オンボーディングやレコメンド、NPSの改善等を担当

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3 そもそもデータ分析とは？本日お話したいこと人事データ分析の3つの壁とその乗り越え方従業員エンゲージメントがなぜ重要かカギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 02 03 04 01 +α データドリブンな人事組織をつくるために 05

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4 事業展開メルカリグループは、株式会社メルカリとその連結子会社で構成されています

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5 ミッション、バリュー新たな価値を生みだす世界的なマーケットプレイスを創る Go Bold, All for One, Be a Pro

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6 カルチャー Trust & Openness 信頼し合うことを前提としたオープンなカルチャー ■ 過度にルールを作って縛ることはしない ■ 情報は基本的にオープンになっている ■ 自ら考え、行動し、決断する責任が求められるカオスな環境であっても、変化を柔軟に受け入れるオープンさを持ち併せる

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7 US 2014 Japan 2013 Portland Palo Alto Sendai Fukuoka Tokyo Number of Employees 1700+ Globally Boston メルカリHRの置かれている状況 (1/3) 急速な組織の拡大

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8 40ヵ国約 50% 約40ヵ国以上からの社員が集まっているメルカリ東京オフィスのエンジニアリング組織の約半数は外国籍メルカリHRの置かれている状況 (2/3) 組織の多様性の高まり 

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9 メルカリHRの置かれている状況 (3/3) コミュニケーションの変化ハイコンテクスト・似た経歴のメンバー・暗黙知の共有・個別判断・空気を読む・単一言語ローコンテクスト・多様性のあるメンバー・形式知の共有・ガイドラインに基づく判断・わかりやすさ（データ・論理）・やさしい英語・日本語

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10 メルカリHRに求められる役割急速な組織の拡大、組織の多様性の高まり、コミュニケーションの変化データをもとにした意思決定とコミュニケーション、プロセスの設計

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11 そもそもデータ分析とは？本日お話したいこと人事データ分析の3つの壁とその乗り越え方従業員エンゲージメントがなぜ重要かカギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 02 03 04 01 +α データドリブンな人事組織をつくるために 05

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12 そもそもデータ分析とは？課題分析問題意思決定数値解 ①見つける ②解く ③使わせる参考文献：河本薫 , 会社を変える分析の力

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13 そもそもデータ分析とは？課題分析問題数値解「②解く」だけがデータ分析と捉えられることが多い本来は「①見つける〜②解く〜③使わせる」の一連の流れすべてを行うことで、データ分析の価値が発揮される ①見つける ②解く ③使わせる参考文献：河本薫 , 会社を変える分析の力意思決定

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14 そもそもデータ分析とは？本日お話したいこと人事データ分析の3つの壁とその乗り越え方従業員エンゲージメントがなぜ重要かカギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 02 03 04 01 +α データドリブンな人事組織をつくるために 05

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15 人事データ分析の3つの壁 1. データ分析の進め方に共通理解がない → プロダクトやファイナンスにおける当たり前がない 2. 筋の良い分析問題（仮説）を見つけられない → 変数が多く、仮説の設定難易度が高い 3. 数値解を意思決定に活かすノウハウがない → 影響の予測・コントロールが難しい

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16 1. データ分析の進め方に共通理解がないフレームワークを使って共通理解を図るプロダクトやファイナンスなどに比べ、まだデータ分析〜意思決定が定着していない領域だけに前提となる共通理解を図ることが重要「分析フレーム」や「レポートサイクル」、「データ定義」など、フレームワークを使って関係者とすり合わせを行う

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17 フレームワークを使って共通理解を図る課題分析問題意思決定数値解フレームワークを使って共通理解を図る ①見つける ②解く ③使わせる

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18 2. 筋の良い分析問題（仮説）を見つけられない課題を理解している人と仮説を立てる当たり前のようだができていないケースは意外と多い。人事課題であればHRBPやマネージャーなど組織運営に役割と責任があり、課題とその原因に仮説を立てられる人と連携する「課題、分析問題、数値解、意思決定」のドラフトを用意しておき、課題を理解している人とすり合わせを行ってから分析をはじめるとスムーズに進められる課題のテーマ背景/課題 xxxx 仮説 xxxx 解きたい問題 xxxx

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19 課題を持っている人と仮説を立てる課題分析問題意思決定数値解課題を理解している人と仮説を立てる ①見つける ②解く ③使わせる

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20 3. 数値解を意思決定に活かすノウハウがない小さく試して大きく展開するプロダクトにおけるA/Bテストのように、まずは小さく試して効果が出たものを大きく展開していく方法を取る例えば特定の部門やチームにパイロットしてもらい、導入前後の変化をみる定量データに加えてアンケートやインタビュー等で定性データを組み合わせることで、大きく展開することが可能かどうか判断する

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21 小さく試して大きく展開する課題分析問題意思決定数値解小さく試して大きく展開する ①見つける ②解く ③使わせる

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22 3つの壁の乗り越え方課題分析問題意思決定数値解課題を理解している人と仮説を立てるフレームワークを使って共通理解を図る小さく試して大きく展開する ①見つける ②解く ③使わせる

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23 そもそもデータ分析とは？本日お話したいこと人事データ分析の3つの壁とその乗り越え方従業員エンゲージメントがなぜ重要かカギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 02 03 04 01 +α データドリブンな人事組織をつくるために 05

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24 従業員エンゲージメントがなぜ重要か ● 従業員エンゲージメントとは、「従業員の企業への共感度合い」 ○ 従業員が自社の戦略に納得し、商品に愛着を持ち、同僚との連帯感を高め、すばらしい行いをしたくなる関係性や環境 ● 顧客体験を提供するのは従業員自身 ● すぐれた顧客体験を生み出し、事業成果の最大化を図るためには強固な従業員エンゲージメントが不可欠顧客体験事業成果従業員エンゲージメント

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25 従業員エンゲージメントを把握・向上させるための取組み ● 3ヶ月に一度、“Employee Engagement Survey” を実施。組織と個人のコンディションを把握し、パフォーマンスを発揮するためにブロッカーとなっているポイントを特定する ● 「自分の知人や友人に、メルカリで働くことを薦めることができる (0〜10)」という eNPS (Employee Net Promoter Score)を用いて、従業員エンゲージメントを把握

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26 そもそもデータ分析とは？本日お話したいこと人事データ分析の3つの壁とその乗り越え方従業員エンゲージメントがなぜ重要かカギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 02 03 04 01 +α データドリブンな人事組織をつくるために 05

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27 カギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 X(Experience)データ：eNPSのスコアやコメントなどの従業員の声 O(Operational)データ：様々なタッチポイントで蓄積される人事データ入社オンボーディング業務育成評価異動退職

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28 カギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 X(Experience)データ eNPSスコア/コメント, 職務のやりがい, 成長機会の実感, マネジメントへの信頼, コミュニケーション, D&I環境など O(Operational)データ部門/職種/役職, グレード, 性別/言語, 在籍期間, 保有スキル, 評価など ✕ エンゲージメントと最も相関のある「成長機会」を強化する施策をセグメントごとに展開 “個の成長実感 ”が組織を強くする〜メルカリがTrust & Opennessにコーチングを推進する理由とは〜 “斜め上の経営陣 ”がメンター、やり方はメンバーが決める ──メルカリ新メンタリング施策の手応え

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29 従業員エンゲージメントを向上させていくサイクル課題分析問題意思決定数値解課題を理解している人と仮説を立てる → HRBPと共に課題・仮説を設定フレームワークを使って共通理解を図る → 改善サイクルを関係者と合意・協力小さく試して大きく展開する → 特定組織から全社へ展開 ①見つける ②解く ③使わせる

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30 そもそもデータ分析とは？本日お話したいこと人事データ分析の3つの壁とその乗り越え方従業員エンゲージメントがなぜ重要かカギを握るのは「Xデータ ✕ Oデータ」 02 03 04 01 +α データドリブンな人事組織をつくるために 05

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31 +α データドリブンな人事組織をつくるために 1. 人事プロセス＆データグループの立ち上げ 2. 人事データの民主化＆ガバナンス強化 3. 採用・異動による必要なケイパビリティの獲得

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32 1. 人事プロセス＆データグループの立ち上げすべての施策のベースとなる人事データが正しくインプットされるなめらかなプロセスを構築し、意思決定を効果的に行えるデータをアウトプットするミッションの達成を人事データ活用で支える HR Operations HR Information System HR Data Management

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33 人事データ活用のステップデータ分析・活用の高度化を見据え、プロセス構築とシステム化に投資 6. アクションレコメンド 5. 統計/機械学習分析（予測分析） 4. クロス分析（要因分析） 3. 可視化（単年集計/経年比較） 2. システム化 1. プロセス構築

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34 2. 人事データの民主化＆ガバナンス強化組織運営に関わる幅広い役割の人たちがデータを見て課題に気づきアクションできるよう、人事データの民主化を推進。同時にデータが適切に活用されるよう、ガイドラインの策定と浸透も実施

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35 3. 採用・異動による必要なケイパビリティの獲得 People Analytics HRIS Specialist Project Management Data Engineer チームの長期的なビジョンを描き伝え、それを実現できるよう必要なケイパビリティを持った人材に採用・異動によって仲間になってもらう

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36 （さいごに）一緒に働く仲間を募集しています！募集中の職種はキャリアサイトからご確認ください！ 👉 https://careers.mercari.com/