基于岗位胜任力模型的培训体系优化案例

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时间:2018-04-18

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1、基于岗位胜任力模型的培训体系优化案例基于胜任力模型的培训体系具有前瞻性的特点,关注人的潜在素质,深入分析优秀绩效的驱动因素,挖掘出提升员工个人绩效、团队绩效的内在因素,以此为基础的培训体系有利于实现提升绩效的目标,本文是一篇完整的基于岗位胜任力模型的培训体系优化案例,对人力资源管理实务有一定的参考意义。版权和著作权归原作者所右,如存不愿意被转载的情况,己关键词:胜任力模型培训体系优化案例人力资源管理F272.92A基于胜任力模型的培训体系具有前瞻性的特点,关注人的潜在素质,深入分析优秀绩效的驱动因素,挖掘出提升员工个人绩效、团队绩效的内在因素,以此为基础的培训体系有利于实现提升绩效的S

2、标。首先需要构建客户经理岗位的胜任力模型,根据A公司的具体情况选择采用焦点小组访谈法、专家问卷调查法构建胜任力模型。然后基于胜任力模型设计培训体系优化方案,主要是以胜任力模型为基础进行培训需求分析。1.A公司客户经理岗位胜任力模型的构建1.1焦点小组访谈法建模A公司客户经理岗位人数并不多,行为事件访谈法和问卷调查法都需要较大的样本量,因此不适合选择这两种方法。另外,同行业间的业务模式存在一定的差异,虽然有借鉴意义,但各公司客户经理类似岗位的工作职责内容不尽相同,因此标杆对照法也不适合这个岗位。焦点小组访谈法可以提高员工参与度,可以使访谈的内容更为聚焦,参与者之间的思维碰撞可以启发思路和

3、澄清信息,通过小组形式的访谈可以收集到典型的行为范例。1.1.1确定访谈对象选取目前运营体系完整的项目部中客户经理岗位上的员工作为访谈对象,包括新老员工,绩优的和普通的员工。1.1.2访谈准备熟悉客户经理岗位工作职责。若要通过焦点小组访谈全面、准确地收集影响绩效表现的关键素质,首先要深入了解客户经理岗位的工作职责和标准等。客户经理岗位的主要工作职责涵盖了招商、管理、客服、推广等内容(详细内容略)。撰写访谈大纲。访谈大纲主要包括以下内容:项0背景介绍、岗位胜任力模型及其应用的介绍、工作职能聚焦、收集典型行为事件。收集典型行为事件是访谈的重点,按照工作职责类别细项,请被访谈者逐一选取典型的

4、事件,包括成功和失败的例子,按照STAR法则引导其表述事件,即事件的基本背景是什么、任务是什么、当时做了什么、结果怎么样,以及做好这件事情的关键是什么等。预约访谈。焦点小组访谈涉及多个人的时间协调,需要事先逐个沟通好。预约访谈做到向每位参与访谈者交代清楚小组访谈的时间、地点、访谈目的、以及参加访谈的人员组成情况等。1.1.3实施访谈访谈环境。实施访谈选择在项H园区客户中心会议室,环境比较安静,在访谈过程中保证不被打扰,并且便于联想到工作事件发生时的情境,也方便必要时取用相关的工作资料。确保访谈气氛轻松融洽,便于访谈对象心态放松、全心投入。访谈原则。主持访谈过程中,组织被访谈者围绕访谈大

5、纲展开讨论,提出开放性问题,仔细询问事件中的过程细节,激发被访谈者的思维活跃性,鼓励他们用自己工作中的习惯语言进行描述,在不被束缚的情境下,?@取丰富的案例信息。访谈记录。在访谈过程中使用录音设备全程记录,访谈完成后根据访谈录音和现场笔录情况整理访谈内容,尽量做到收集信息的准确性和完整性。通过访谈收集了来自6个客户经理工作中的12个比较完整的典型事件。1.1.4信息编码分析编制备选指标库。进行信息编码分析之前,首先是编制备选指标库,备选指标库是用来为编码确定胜任力指标提供参考的。参考了专业的胜任力素质指标库资料,根据岗位特性和工作特点选编出客户经理岗位胜任力素质备选指标库,包括42项素

6、质指标名称及其定义描述(如表1所示),并且明确出胜任力素质备选指标的等级评价标准(如表2所示)。访谈信息编码。访谈信息编码是基于访谈收集的被访谈者的行为模式找出相对应的素质指标。通常编码工作需要组织多人进行交叉编码,可以保证编码结果更加准确,笔者对此尚位比较Y解,并且有近20年的人力资源管理工作经验,因此本次编码工作由笔者一人承担。根据每个被访谈者的叙述,抓取典型事件中被访谈者行为细节、习惯性反应方式、以及相应的理念等,略去没有意图的行为、没有行为支持的想法、事后的总结和反省等干扰信息,将有用的信息与素质指标相对应做出编码记录,如表3所示。编码统计。访谈编码得出构建胜任力模型的素材,编

7、码统计就是对素材进行整理、筛选,获得与高绩效有关的关键素质指标。计算指标的代表性:按胜任力素质指标分类汇总,算出每一项素质指标出现的人数,代表性=出现指标人数/被访谈人数。计算行为码频次总数:即每一项素质指标在所有访谈记录中出现的次数。计算指标等级分数:每一项素质指标的加权平均分数=(IX等级1的次数+2X等级2的次数+3X等级3的次数+4X等级4的次数)/行为码频次总数。按指标等级分数附给对应的指标等级。指标的选取方法:以代表性统计为基础,以

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