當我們着手分析人效數據時，常常會囿于複雜繁多的數據報表不知從何入手。從勞動力管理方面來說常見的人效分析指标可以概括為人均類指标、元均類指标、占比類指标、增長類指标、OLE等，不同指标應用于不同的場景。

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圖源：2022人效管理白皮書

根據這份調研的數據顯示，當下企業最關心的人效分析指标為人均類指标，有81.7%的企業都在關注人均類指标。人均類指标能反映企業經營效率和質量，其應用範圍較廣。

舉例而言，如果企業當下現金流壓力較大或回款周期較長，可以将人均回款作為人效重點衡量數據；當企業想要對比下屬不同分子公司産能時，可以将人均産量、人均産值作為人效分析指标。 除人均類指标以外，分别有64.6%的企業和63.5%的 企業會關注占比類指标和元均類指标，企業可以通過人工成本率、人工成本含量等占比類指标來衡量人工成本情況；也可以通過元均類指标中的人工投入産出比、人力資本投資回報率來衡量投入産出比。

圖源：2022人效管理白皮書

企業想要從龐雜的人效分析指标中選定更契合的類型，需要深入思考企業當前的業務邏輯、部門情況和行業特征。

需要關注各職能部門是如何組合在一起的

如果基于流程組合，則需要強大的流程管理工具來實現協同，确保每一環節都符合交付标準；如果職能部門基于分工組合，則需要清晰的橫向分工和縱向授權來實現協同，主要關注崗位是否按照職責完成工作。

評定不同部門所需關注的人效指标也不同

銷售部門常用的人效分析指标包括人均銷售額、人均利潤、人均GMV；運營部門常用的人效指标有人均獲客數、訂單轉化率；評判倉儲物流部門的人效通常采用人均SKU（庫存量單位）；評判生産部門的人效通常需要根據生産工藝确定标準工時，之後評定人均産量。

不同行業所關注的人效數據也不盡相同

綜合來看，我們發現醫藥行業更關注人均類指标， 98.5%的醫藥企業都在關注人均類指标；物流/交通運輸行業更關注占比類指标，對于占比類 數據關注度高達90%；銀行/保險/證券/金融服務行業更關注增長類指标，其中72.9%的金融類參調企業都在關注增長類指标。

細究其原因，可能與不同行業特征有關。

近年來，部分醫藥生産企業新藥研發成果轉化慢，醫藥零售業績增長乏力，需要更多關注人均銷售額、人均毛利、人均利潤率等數據，從而提升營收業績；而物流行業專業人才緊缺，人才流失率高，企業需要通過分析薪酬福利成本占銷售額比重等數據來衡量企業薪酬福利成本，更好地優化薪酬福利 結構，實現人才的激勵保留。

此外，金融類企業對企業編制的要求與管控較為嚴格，部分銀行金融類企業會通過增長類指标精細化管理人員編制、薪酬福利水平。總而言之，企業需要結合自身行業特征選定合适的人效分析指标。

圖源：2022人效管理白皮書

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