員工績效管理評估案例(參考版)
2025-01-05 16:02本頁面
【正文】 模型 如果企業(yè)已經(jīng)有歷史考核數(shù)據(jù)或者可以 獲取其他類似成功企業(yè)的數(shù)據(jù)并將企業(yè)的員 工分為幾個等級，那么在進行企業(yè)員工績效 考核時可以采用其他模型進行評價，如多元 回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、數(shù)據(jù)包分析、決 策樹等。神經(jīng)網(wǎng)絡模型、數(shù)據(jù)包分析、多元回歸分析等是目前最常用的評價模型。通過這種方法可以確定其 他各個部門各級員工的關鍵績效指 標。進行一致性檢驗，經(jīng)計算得到隨 機一致性比率均小于 。 基于平衡記分卡的企業(yè)人力資源績效指標需要確定以下兩層指標權重： 第一層指標權重是財務指標、客戶指標、內(nèi)部流程指標、學習與成長指標對企 業(yè)整體績效的影響系數(shù)； 第二層指標權重是各維度的績效指標分別對本維度績效的影響系數(shù)。 5 層次總排序。 計算一致性率 CR:CR=Cl:/Rl。 所以引入檢驗一致性的指標和方法 . 1 2 3 4 有被檢驗的判斷矩陣乘以其特征向量，所得向量稱為賦權和向量。例如，當因素 i、 j、 k的重要性很接近時，我們在兩兩比較時，可 能得出 i比 j重要、 j比 k重要而 k比 i重要的矛盾的結(jié)論，這在因素的數(shù)目多時很容易發(fā) 生。 計算機判斷標準矩陣的每一行的平均值，這些平均值就是當前層準則相對他們 上層準則（目標）的權重。 1 2 3 先求出判斷矩陣每一列的總和。判斷 矩陣反映了人們對各因素相對重要性的認識，一般采用 1~9及其倒數(shù)的標度方法， 如表： 標度 aij 定義 1 i因素與 j因素同樣重要 3 i因素比 j因素略為重要 5 i因素比 j因素較重要 7 i因素比 j因素非常重要 9 i因素比 j因素絕對重要 8 其程度介于上述兩個相鄰判斷尺度中間 倒數(shù) 若 j因素與 i因素比較，得到的判斷值為aji=1/aij （ 3）求個因素權重。當然，層次分析法也存在不適用于精度 很高的問題的缺陷，但是對于人力資源績效管理的權重設定以及關鍵績效指標選取問 題，這種精度基本能滿足現(xiàn)實需要。通過構造判 斷矩陣，計算出某層次因子相對于上層次各個因素的但排序結(jié)構和相對于上層次的總 排序權重。 層次分析方法簡稱 APH,是一種定性與定量相結(jié)合的決策分析方法，是目前使用 較多的一種方法。將績效指標水平用績效分數(shù)進行表達的目的在于將各類不同 指標在同一度量環(huán)境下，為各指標之間的橫向比較奠定了基礎。指標準則應結(jié)合企業(yè)的預算規(guī)劃、行業(yè)內(nèi)橫向比較、下屬的技能狀況和 管理運作水平來確定，通常情況下，可以把考評體制分為五個層次，中間層次 的準則被定為基準，在設定準則的時候，要先確定基準值，即正常情況下多數(shù) 人都可以達到的水平。 維度 關鍵績效領域 績效指標 指標定義 /描述 財務 財務效益（考慮地區(qū)系數(shù)） 銷售完成率 C1 當前銷售額 /預期銷售額 *100%，（當前分月度，季度，年度） 毛利潤 C2 毛利 /當期個人總銷售額 *100% 發(fā)展能力（考慮地區(qū)系數(shù)） 新產(chǎn)品銷售額比例 C3 新產(chǎn)品銷售額 /總銷售額 *100% 銷售額增長率 C4 （當前銷售額
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