HR Metrics & Analytics:
Khi HR "Nói Chuyện" Bằng Số Liệu
"Tôi nghĩ nhân viên dạo này đang mất động lực" (Cảm tính) vs. "Tỷ lệ vắng mặt tăng 15% và hiệu suất giảm 10% trong quý này" (Dữ liệu).
Để bước vào phòng họp cùng Ban Giám đốc và được coi trọng như một đối tác kinh doanh thực thụ, HR phải từ bỏ câu cửa miệng "Tôi nghĩ" và thay bằng "Dữ liệu cho thấy...". Đó chính là quyền lực của HR Metrics & Analytics.
1. What are HR Metrics & Analytics? (Định nghĩa) 📊
Dù hay được dùng chung, nhưng "Metrics" và "Analytics" là hai khái niệm khác biệt và bổ trợ cho nhau.
HR Metrics (Chỉ số đo lường)
"HR Metrics are operational measures, used to track past and current performance."
Trả lời câu hỏi: Cái gì đang xảy ra? (Ví dụ: Tỷ lệ nghỉ việc là 20%). Nó là những con số tĩnh, đo lường các hoạt động đã và đang diễn ra.
HR Analytics (Phân tích nhân sự)
"HR Analytics is the application of statistics and data interpretation to improve business outcomes."
Trả lời câu hỏi: Tại sao nó xảy ra và Làm sao để cải thiện? (Ví dụ: Tỷ lệ nghỉ việc là 20% DO lương thưởng thấp hơn thị trường, dẫn đến chi phí tuyển dụng tăng. Giải pháp là...).
Metrics là bạn thu thập dữ liệu. Analytics là bạn kể một câu chuyện bằng dữ liệu đó để ra quyết định kinh doanh.
2. Top 4 Basic Metrics (4 Chỉ số cơ bản nhất) 📈
Trước khi học các phân tích phức tạp bằng AI hay Machine Learning, bạn cần nắm vững 4 chỉ số sinh tử này:
Turnover Rate (Tỷ lệ nghỉ việc)
Phần trăm nhân viên rời khỏi tổ chức trong một khoảng thời gian nhất định.
Công thức: (Số người nghỉ / Tổng số người trung bình) x 100.
Time-to-Hire (Thời gian tuyển dụng)
Đo lường từ lúc ứng viên nộp hồ sơ (hoặc ứng tuyển) đến lúc họ chấp nhận thư mời nhận việc (Offer). Chỉ số này phản ánh hiệu quả của phễu tuyển dụng.
Cost-per-Hire (Chi phí trên mỗi lượt tuyển)
Tổng chi phí tuyển dụng (đăng tin, agency, thời gian của HR...) chia cho số lượng người được tuyển. Giúp tối ưu hóa ngân sách.
Absenteeism Rate (Tỷ lệ vắng mặt)
Tỷ lệ nhân viên nghỉ làm ngoài phép chuẩn. Đây là dấu hiệu cảnh báo sớm (Red flag) của sự kiệt sức (Burnout) hoặc mất động lực.
3. HR Talk: The "Data-Driven" Meeting 🗣️
Cùng xem cách một HR Manager dùng số liệu để bảo vệ luận điểm của mình trước CEO:
(Tôi có cảm giác nhân viên nghỉ việc vì đối thủ trả lương cao hơn. Chúng ta có nên tăng lương đồng loạt không?)
(Hãy nhìn vào bảng điều khiển nhân sự. Tỷ lệ nghỉ việc của chúng ta đúng là tăng 15%, nhưng phân tích dự báo cho thấy tiền không phải là nguyên nhân gốc rễ.)
(Thật sao? Vậy dữ liệu nói với chúng ta điều gì?)
(Dữ liệu phỏng vấn thôi việc cho thấy 70% rời đi do thiếu cơ hội thăng tiến. Giải pháp dựa trên dữ liệu là đầu tư vào đào tạo, chứ không chỉ tăng lương cơ bản.)
- HR Dashboard (n): Bảng điều khiển nhân sự (Nơi hiển thị các chỉ số trực quan).
- Predictive Analytics (n): Phân tích dự báo (Dùng dữ liệu quá khứ để dự đoán tương lai).
- Root cause (n): Nguyên nhân gốc rễ.
- Data-driven (adj): Dựa trên dữ liệu (Trái ngược với Gut-feeling / Cảm tính).
4. Warning: Những "Cái Bẫy" Dữ Liệu ⚠️
Có dữ liệu là tốt, nhưng dùng sai dữ liệu còn nguy hiểm hơn là không có gì:
Ví dụ: "Chúng ta có 10,000 lượt ứng tuyển!". Con số này trông rất oai, nhưng nếu chỉ tuyển được 2 người phù hợp thì hệ thống tuyển dụng đang có vấn đề, không phải là thành công.
Đo lường quá nhiều thứ vụn vặt dẫn đến một bảng báo cáo dài 50 trang không ai thèm đọc. Hãy chỉ tập trung vào các chỉ số gắn liền với mục tiêu kinh doanh.
Bạn biết tỷ lệ nghỉ việc cao (Metrics). Bạn biết lý do vì sếp quá khắt khe (Analytics). Nhưng bạn không thay thế người sếp đó. Vậy thì việc phân tích trở nên vô nghĩa.
Góc Nhìn Thành HR
"HR Metrics & Analytics biến một nhân viên nhân sự truyền thống thành một kiến trúc sư kinh doanh. Bạn không cần phải là một chuyên gia khoa học dữ liệu (Data Scientist) siêu việt, nhưng bạn bắt buộc phải có Tư duy Dữ liệu (Data Mindset). Hãy nhớ quy tắc vàng: Không thể quản lý những gì bạn không thể đo lường (What gets measured gets managed)."
In data we trust! 📊
HRVN Academy – Learn HR from the core. Practice HR with purpose.
© 2026 HRVN Academy | Content by Thanh HR.