伴随着业务发展要求及劳动力的变迁，人力资源管理从最初行政事务性的人事管理，到聚焦资源使用效率的人力资源管理，再到目前追求有竞争力投资回报的人力资本管理，管理内容不断丰富，管理模式不断创新，其价值也不断得到提升。
 
过去，人力资源管理没有太多数据的支撑，决策常常依靠直觉、经验和个人偏好。大数据时代的来临，让人力资本用数量的方式来进行投资分析和管理成为可能。但未来的挑战不是数据缺乏，而是如何有效地选取和利用数据，而不会在数据的海洋中迷失了方向。
 
通过多年的持续研究，韬睿惠悦提出了一种新的决策思维模式和方法，即循证式人力资源管理（Evidence-based HR Management）。这一概念引自“循证医学”，它强调企业要从实证研究出发，摒弃经验主义或简单模仿其他公司的做法，基于有理有据的现实分析和与企业战略紧密联系的思考模式，来促进人力资源管理价值的提升，即“大数据思维”。循证式管理的模式拓展了数据收集和分析的范畴，并提出了相应的原则和方法，确保人力资源管理能为组织提供切实有效的战略影响。
 
业务逻辑驱动
 
循证式管理首先强调人力资源部门应围绕业务目标进行数据的提取和分析，通过“理解业务问题—分析筛选数据—建立逻辑联系—提出解决方案”四个步骤，将人力资源的投资与重大业务结果之间建立紧密的联系。
 
以某全球知名的酒店连锁企业为例，2000年当它面临快速扩张与竞争压力时，客户满意度大幅下降。调研数据显示，客户最不满意的是酒店人员的服务态度与专业水平（一级驱动因素）。如果调研分析止于此，企业接下来肯定是给服务人员一系列关于专业和服务的培训，并且加大对这方面的考核力度。然而，当韬睿惠悦帮助客户进一步挖掘深层原因时发现，导致服务人员态度和水平下降的真正原因（二级驱动因素）是员工认为没有得到公司充分的关怀。因此，最后提出的解决方案是，大力投资改善员工的工作环境，开展微笑员工的服务项目，提供更有吸引力的培训和发展机会，开展最佳雇主品牌建设等。
 
三维模型 快速定位
 
那么，如何在数以万计的数据中辨识出关键信息呢？循证式管理方法提出了一个“三维定位模型”，如图表3所示，X 轴表示基于人才生命周期的五个要素（人才选拔、评估、发展、奖酬、敬业度），Y 轴表示四个关键绩效指标（财务、运营、人力、顾客），Z 轴表示公司经营战略的关注点（形象、服务、创新、质量、效率）。当我们理解业务问题后，可以从这三个角度聚焦到图中的某一格，从而聚焦关键进行数据的选取。
 
例如，一家实施创新战略的消费品公司，人力资源的工作重点在于人才选拔，因此该公司应该关注并重点考核的是新产品开发部新员工流失率。企业可以建立类似的分析框架，明确自身面临的关键问题。
 

 
定义关键人才
 
在传统对人才的定义中，一般是根据公司中的职位层级，或业务部门的重要性来进行人才细分，确定关键人才群体的。而在循证式的方法中，人才细分基于大数据进行，通过对各类员工群体的“边际绩效贡献率”（每新增一份投入对绩效提升产生的影响大小）进行信息搜集和分析，从而对关键人才进行重新定义。
 
例如，通常对于一家航空公司来说，从岗位的重要性来判断，飞行员一般是比空姐更重要的人群。但是，当我们引入“边际绩效贡献率”指标来分析后却发现，对一个聚焦服务品质和客户体验的航空公司而言，空姐这个群体在服务上的额外努力将给公司带来更高的绩效收益；而飞行员群体尽管门槛较高，但是进入这个门槛之后，他们的额外努力对公司的绩效增长没有空姐大。那么，对空姐群体追加人力资源方面的投入，对于企业财务绩效的提升更为显著。
 
这样的数据分析，常常会带给企业人力资源管理一些颠覆性的改变，发现我们过去对那些真正能够产生边际收益率的群体关注不够。未来企业要基于数据分析，定期对不同员工群体的战略价值进行分析，从而确定在员工绩效、敬业度等方面进行的人力资源投资。
 
重新认识风险
 
传统的人力资源管理着眼于尽量减少甚至回避风险，所以企业里不乏谨小慎微、连连说“No”的人力资源管理人员，也因此常常受到业务部门的质疑。循证式管理则着眼于有效管理和优化风险，利用数据分析和风险管理工具，在有效消除风险的负面结果的同时，更好地利用风险带来的发展机会。
 
随着经济管理各学科的发展，很多领域都有相当成熟的风险分析和优化的方法，而人力资源管理到目前为止尚未有系统进行风险管理的研究。绝大多数人力资源部门也尚未与其他专业部门（例如公司财务部门或专职的风险管理部门）协调合作预判及管理风险。大数据给人力资源运用成熟的金融和风险管理分析框架提供了可能。比如，我们可以借鉴财务领域的数据模拟法，预估不同奖酬方案在若干时间点的成本和收益，可以降低奖酬方案的财务风险。再比如，某企业借鉴在投资领域中的投资组合理论，与多家高校建立并保持联系，而不是仅从顶尖高校里招聘新员工，以防范将来人才供不应求的风险。
 
正确投资
 
传统的人力资源管理将人力资源系统的公平视为平均主义或“一刀切”，对于不同员工群体的投资呈现平均化的倾向。而循证式管理的方法则是基于人才细分，通过挖掘不同员工群体的价值区别，最终将资源投入到能够产生最显著业务绩效的员工群体，以及能够产生最大化协同效应的人力资源项目上。
 
比如，某消费品公司由于薪酬没有竞争力导致员工流失度较高，通过分析发现原来是绩效管理系统出现问题，员工觉得干得好和干得坏没有在绩效考核中得到真正的体现。于是绩效好的人便纷纷离职。后来在韬睿惠悦的帮助下，该企业优化了绩效指标和考核体系，并且调整了薪酬结构，在不改变总投入的情况下，拉开奖酬差距，这大大提高了员工的保留率。
 
再有，目前新兴的互联网营销使得电子商务人才成为稀缺资源，企业为吸引和保留这些稀缺人才，采用比内部同级别员工更高的薪酬标准是上策，虽然这些人目前的资历条件可能不够。但与此同时，要动态跟踪人才市场的变化情况，可能明年或者后年，当市场上可供选择的人才很多时，再用高薪策略就是投资上的败笔了。
 
大数据为企业人力资源管理价值的提升创造了可能，但是否能够实现这一价值升级，关键在于人力资源管理的思维方式和专业水平。循证式管理原则和工具，为所有处于挑战中的企业管理者提供了把握大数据时代人力资源管理变革的方向罗盘。
 
迷失的ROI
 
一直以来，人力资源管理都在为证明自身的价值寻找路径。他们希望能够与企业的业务部门平起平坐，展示出为企业的经营目标和战略创造的价值，并对企业内部的关键决策产生影响。人力资源管理借鉴了一些财务的理念来测量人力资源的投资回报率（ROI），但是，在缺乏合理的数据管理背景下，人们寻找ROI的难度较大，而且计算方式也有失偏颇。
 
比如，一个企业为了激励员工而决定加薪，然后建立了一个简单的ROI模型来判断加薪的价值：如果公司的业绩因此增加，就说明人力资源部门加薪的决策是正确的；如果公司的业绩并没有增长，人力资源部门的决定会受到质疑，管理层就认为他们做了错误的投资决策。
 
实际上，人力资源管理，从人力资源的投入到企业最后的业绩表现之间，应该建立一个真正的内在逻辑联系。根据韬睿惠悦的研究发现，这一内在的桥梁就是——员工敬业度。韬睿惠悦用循证式的方法证明了员工的敬业度与企业的绩效正相关。如果一个企业的人力资源管理不重视员工敬业度，而简单地从企业的激励策略与最终结果之间寻找关联性，是很难对症的。因此，在研究人力资源的ROI时，企业要保证每一分人力资源的投入都是围绕着提高员工敬业度的，这样才能确保企业财务绩效的提升。
 
从员工敬业度的纽带作用出发，我们就会发现，现实中人力资源的策略与员工的诉求可能是脱节的。例如，《韬睿惠悦2014全球劳动力市场研究报告》揭示了员工与雇主对人才吸引和人才保留的驱动力看法之间的差异（见图表1、2）。我们对比了相关的数据发现，与2012年相比，员工群体对什么是吸引自己加入或留在一家企业中已经有了新的想法，而企业对人才吸引和人才保留驱动力的看法普遍还停留在两年前的认识上，这是多么可怕的时滞！可想而知，基于这样的认识而做出的人力资源决策很难真正驱动员工敬业度的提升。