数据驱动的健康福利革命：如何通过分析实现员工体验与效能的双升
职场
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2024-11-20 17:01
北京
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当今，众多企业正不断深化数字化转型的步伐。这一变革在人力资源领域尤为显著，其目的在于通过技术手段降低成本、提高效率，优化员工体验。然而，在关乎员工职场健康福利的领域，数字化的应用尚处于发展阶段，其潜力和影响力仍有待进一步挖掘和释放。在易才与智享会联合打造的《2024健康福利管理研究报告——健康管理三部曲：预防、干预与促进》（以下简称《2024健康福利管理研究报告》）显示，企业在健康福利管理中遇到的主要挑战包括：“健康管理见效慢、周期长、投入产出比不明显”、“成本控制与满足员工健康福利需求之间的矛盾难以调节”、“员工健康数据难以有效收集和分析”，占比分别为48.29%、45.29%和37.61%。要解决这些挑战，就涉及到如何衡量健康管理的投入产出比、如何控制成本、如何有效收集健康数据并分析的问题。而所有数据分析的起点，都需要企业具备数字化平台，进行相关数据的收集与整理。正如飞书深诺HRVP栾艳所说：数据分析对健康福利项目的迭代、评估都尤为重要。![]()
根据《2024健康福利管理研究报告》，6成以上的参调企业并不具备有效的数字化管理工具。企业健康福利管理数字化能力仍处于：缺少有效数字化工具、各板块健康福利项目数据难以整合、前端功能与底层数据关联打通情况不佳，有待继续优化改善的状况。![]()
在已经具备健康福利数字化平台的参调企业中，绝大多数企业会借助第三方供应商的能力。其中63.96%的企业完全使用第三方供应商的平台, 17.44%的企业会与供应商合作开发。仅有18.60%的企业为内部自主开发。对于准备进行数字化平台建设的企业，借力供应商不失为更便捷高效的途经。在健康福利数字化平台的应用方面，拥有平台的参调企业，主要将其应用于员工的健康福利沟通与享受，如体检在线预约/查看报告，商保在线理赔/结果反馈，以及企业信息发布与宣传。在深度的个人健康档案建立及整体数据分析方面，应用程度相对较低。![]()
目前虽然具备有效的数字化管理工具的企业有限，但近3/4的参调企业还是非常关注健康福利相关统计数据的。其中，48.29%的参调企业会关注使用率、满意度等描述统计结果，另外26.07%的参调企业，则能进一步做到效果分析与评估。![]()
但在进行健康数据分析时，受平台能力限制，近6成企业仍需收集数据后由相关负责员工手动进行关联分析、出具报告。32.76%的企业能够在单个供应商的平台内自由进行数据查询和关联分析。打通所有健康平台数据、乃至打通底层数据的企业仅是凤毛麟角。![]()
从目前数据关注与应用的现状可以看出，市场上企业整体的数据分析水平仍有较大改善空间。健康数据应用的基础，是企业需要知道应该关注哪些数据。国际商业机器（中国）有限公司|大中华区首席医疗官陈彤，将基础健康数据分为3类。· 第一类，健康生活习惯相关数据。包括员工的运动习惯、烟酒使用情况以及常见慢性病等。汇总这些信息有助于我们更准确地预测健康风险。· 第二类，就诊情况数据。包括就诊人数、报销金额、多发疾病种类等。· 第三类，与工作情况有关数据。包括病假日数量、生产力水平等。在关注健康数据的参调企业中，关注度最高的数据为体检和商业保险相关数据，包括体检的到检率、体检报告结果，以及商保理赔数据。其他受关注的数据也以参与率、使用率和满意度为主。参调企业会基于以上数据，衡量福利方案的效果（71.84%），以及预算优化（61.49%）。部分企业也会开始关注将数据结果应用为员工提供个性化健康项目（39.66%）以及持续追踪健康改善情况（41.95%）。![]()
真正将数据用于进行福利实施的有效性（ROI）评估的企业，在进行分析时，会考虑关注的数据，主要包括：员工满意度、员工敬业度、离职率/留任率、员工平均身体素质。对比计划开展ROI分析的企业关注的数据：员工满意度、员工敬业度、员工病假天数和离职率/留任率。可以看到，在“员工病假天数”这一数据上则出现了较大偏差；对“员工满意度”的关注则较为统一。整体而言，已经实施健康福利ROI的企业，对于员工满意度、员工平均身体素质数据的关注度比计划开展的企业更高，并明显以员工满意度为主要关注数据，集中性也更强。另外，已开展健康福利实施ROI评估的企业虽也较为关注员工敬业度、人才保留情况的问题，但关注度比计划开展的企业较低。这一差值或许能为计划进行有效性评估的企业提供一些调整方向。![]()
总的来说，企业健康管理在数字化平台建设上的应用，不仅帮助提升员工的健康水平和福利体验，构建更加健康、和谐的工作环境，更为健康福利成本的数据分析，持续优化健康福利方案提供了可能。但是，对于现阶段的绝大多数企业而言，无论是花费重金，建立企业自有的健康福利平台，还是协调IT资源，整合多方的健康福利数据，都很难实现。同时，随着个人信息保护法规的日益严格，企业在收集和处理员工健康数据时受到更多限制。在实际落地进程中，企业可以分阶段，逐步投入资源，增强职场健康福利数据的分析深度，与应用水平。同时，企业不妨借助供应商的能力，通过供应商的健康福利平台，整合内外部的员工健康福利数据，通过脱敏的大数据分析，打通各健康福利供应商间的数据，形成一套完整的员工健康档案。基于足够的健康数据，及智能化的数据挖掘，帮助企业和员工不断优化健康福利方案，改善健康状态，实现企业与员工的双赢。未来，企业则可以尝试打通、串联基本的人事系统和已有的健康数据报告，逐渐形成更加一体化、可视化的健康福利管理平台。
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