CN111709700A - 基于eap的核心人才保留与状态预测系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及信息化管理技术领域，具体为基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，包括数据采集模块、数据统计模块、数据应用模块和系统运行维护模块，该预测系统主体的运行流程包含以下步骤：步骤一，数据采集；步骤二，数据统计；步骤三，数据应用；步骤四，系统运行和维护；有益效果为：本发明通过基于EAP服务得到的数据能够有效、快捷的搭建和积蓄核心人才数据池，实现核心人才的动态管理，构建多级别、多层次、多维度的标准模型，为核心人才保留与状态预测提供强有力的科学依据，动态提升组织管理水平；通过在人力资源管理过程中，极为有效地规避了组织和人才的天然对立痛点，能够获取更为真实的人才数据。

Description

基于EAP的核心人才保留与状态预测系统
技术领域
本发明涉及信息化管理技术领域，具体为基于EAP的核心人才保留与状态预测系统。
背景技术
随着企业人才的个性化、差异化，人才管理工作面临全新挑战，企业对核心人才的关注和保留需求越来越强烈；目前，人力资源领域的管理信息化工具以综合类管理软件或人力资源职能模块类管理软件为主（主要为招聘、培训、绩效、薪酬、劳动关系等），市场上人力资源管理软件多聚焦人力资源业务偏前端管理职能，严重缺乏对人力资源中后端的积极干预和管理，市场化的核心人才流失成为常态，给企业造成了较大的综合性损失；专业化的人才保留机构亦较为缺乏，与之相匹配的人才保留信息化技术也处于空窗期。
总体来说，目前市场上暂无较好的针对企业核心人才保留与状态预测深度细分领域的信息化技术或相关工具，且基于EAP思想的核心人才保留与预测模型和系统应为创新性成果。
发明内容
本发明的目的在于提供基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，包括数据采集模块、数据统计模块、数据应用模块和系统运行维护模块，该预测系统主体的运行流程包含以下步骤：
步骤一：数据采集，通过数据采集模块得到相关的服务和信息数据，数据采集模块包括服务数据和信息管理，所述服务数据的采集对象为EAP服务；
步骤二：数据统计，通过建立数据模型，实现对步骤一中采集生成的大量业务数据进行统计处理，分层分级的构建数据模型；
步骤三：数据应用，基于EAP咨询师与用户的实际互动情况，以步骤三中统计的数据分析为底层支撑，融合EAP咨询师的专业判断，按照标准输出模型为企业用户和个人用户提供各类带结论性参考报告；
步骤四：系统运行和维护， EAP咨询师和相关服务人员围绕系统提供线下配套性运维服务，包括线下咨询，系统维护和数据管理。
优选的，步骤一中所述EAP服务包括在线咨询、在线预约、在线转介、在线音频互动和在线文档管理，EAP服务的对象为企业员工和企业管理人员，EAP服务的主体为EAP咨询师。
优选的，步骤一所述信息管理包括员工信息、企业信息、和调查信息，所述调查信息的方式为服务信息反馈和试题库测试调查信息。
优选的，步骤二中所述统计模型的对象包括企业、员工和服务信息，统计模型对企业进行基础信息进行登记，统计模型对企业的离职人数、原因、岗位、服务期进行月度统计。
优选的，所述统计模型对员工的基础信息和工作信息进行统计分级，统计模型对服务信息的服务对象进行基础信息登记，统计模型按照全程跟进、预约、访谈、报告、反馈和结束的维度进行统计。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1.本发明通过基于EAP服务得到的数据能够有效、快捷的搭建和积蓄核心人才数据池，实现核心人才的动态管理，构建多级别、多层次、多维度的标准模型，为核心人才保留与状态预测提供强有力的科学依据，动态提升组织管理水平；
2. 本发明通过在人力资源管理过程中，极为有效地规避了组织和人才的天然对立痛点，能够获取更为真实的人才数据（包括但不限于行为数据、心理数据、隐藏数据等），能够帮助降低核心人才和组织的冲突，实现核心人才与组织的有效融合，能够帮助组织有效的保留核心人才，降低核心人才流失率；
3.本发明通过基于EAP的核心人才保留与状态预测系统能够提供大众化服务，具有成本低、性价高的特点，聚焦问题核心，短程服务模式，规避了长程服务的小众且价高的问题。
附图说明
图1为本发明的系统流程结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：
基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，包括数据采集模块、数据统计模块、数据应用模块和系统运行维护模块，该预测系统主体的运行流程包含以下步骤：
步骤一：数据采集，通过数据采集模块得到相关的服务和信息数据，数据采集模块包括服务数据和信息管理，服务数据的采集对象为EAP服务，EAP服务包括在线咨询、在线预约、在线转介、在线音频互动和在线文档管理，EAP服务的对象为企业员工和企业管理人员，EAP服务的主体为EAP咨询师，信息管理包括员工信息、企业信息、和调查信息，调查信息的方式为服务信息反馈和试题库测试调查信息。
步骤二：数据统计，通过建立数据模型，实现对步骤一中采集生成的大量业务数据进行统计处理，分层分级的构建数据模型，统计模型的对象包括企业、员工和服务信息，统计模型对企业进行基础信息进行登记，统计模型对企业的离职人数、原因、岗位、服务期进行月度统计。
统计模型对员工的基础信息和工作信息进行统计分级，统计模型对服务信息的服务对象进行基础信息登记，统计模型按照全程跟进、预约、访谈、报告、反馈和结束的维度进行统计。
步骤三：数据应用，基于EAP咨询师与用户的实际互动情况，以步骤三中统计的数据分析为底层支撑，融合EAP咨询师的专业判断，按照标准输出模型为企业用户和个人用户提供各类带结论性参考报告。
步骤四：系统运行和维护， EAP咨询师和相关服务人员围绕系统提供线下配套性运维服务，包括线下咨询，系统维护和数据管理。
工作原理：首先建立EAP即员工帮助计划作为系统的底层思想和重要业务逻辑，基本覆盖和融合了系统全业务链，渗透了系统的全生命周期管理。
一般的EAP业务内容包括但不限于EAP电话初诊、EAP服务预约、EAP咨询服务、EAP服务反馈，EAP服务是一个相对较长的服务过程，自始贯穿整个EAP活动，具有较科学的活动轨迹。
通过数据采集采集服务数据和信息数据，服务数据的采集对象为EAP服务，EAP服务包括在线咨询、在线预约、在线转介、在线音频互动和在线文档管理，EAP服务的对象为企业员工和企业管理人员，EAP服务的主体为EAP咨询师，信息管理包括员工信息、企业信息、和调查信息，调查信息的方式为服务信息反馈和试题库测试调查信息。
然后通过分层分级的构建数据模型，对采集的数据进行处理统计，对企业的统计内容为基础信息登记，统企业的离职人数、原因、岗位、服务期月度统计；对员工的统计内容为基础信息和工作信息统计分级，统计模型对服务信息的服务的统计内容为基础信息登记，按照全程跟进、预约、访谈、报告、反馈和结束的维度进行统计。
基于EAP咨询师与用户的实际互动情况，以统计得到的数据分析为底层支撑，融合EAP咨询师的专业判断，按照标准输出模型为企业用户和个人用户提供各类带结论性参考报告，系统内置报告内容按照标准业务模板编制，覆盖核心人才保留与状态预测所需各维度/指标；核心人才保留与状态预测维度和指标经业务研究诊断后执行，确保报告的专业性、科学性、有效性。
为保障系统高质量运行，持续提升系统客户体验，强化系统应用黏性，EAP咨询师和相关服务人员围绕系统提供线下配套性运维服务。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，包括数据采集模块、数据统计模块、数据应用模块和系统运行维护模块，其特征在于：该预测系统主体的运行流程包含以下步骤：
步骤一：数据采集，通过数据采集模块得到相关的服务和信息数据，数据采集模块包括服务数据和信息管理，所述服务数据的采集对象为EAP服务；
步骤二：数据统计，通过建立数据模型，实现对步骤一中采集生成的大量业务数据进行统计处理，分层分级的构建数据模型；
步骤三：数据应用，基于EAP咨询师与用户的实际互动情况，以步骤三中统计的数据分析为底层支撑，融合EAP咨询师的专业判断，按照标准输出模型为企业用户和个人用户提供各类带结论性参考报告；
步骤四：系统运行和维护， EAP咨询师和相关服务人员围绕系统提供线下配套性运维服务，包括线下咨询，系统维护和数据管理。
2.根据权利要求1所述的基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，其特征在于：步骤一中所述EAP服务包括在线咨询、在线预约、在线转介、在线音频互动和在线文档管理，EAP服务的对象为企业员工和企业管理人员，EAP服务的主体为EAP咨询师。
3.根据权利要求1所述的基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，其特征在于：步骤一所述信息管理包括员工信息、企业信息、和调查信息，所述调查信息的方式为服务信息反馈和试题库测试调查信息。
4.根据权利要求1所述的基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，其特征在于：步骤二中所述统计模型的对象包括企业、员工和服务信息，统计模型对企业进行基础信息进行登记，统计模型对企业的离职人数、原因、岗位、服务期进行月度统计。
5.根据权利要求4所述的基于EAP的核心人才保留与状态预测系统，其特征在于：所述统计模型对员工的基础信息和工作信息进行统计分级，统计模型对服务信息的服务对象进行基础信息登记，统计模型按照全程跟进、预约、访谈、报告、反馈和结束的维度进行统计。
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