北京2022年4月22日 /美通社/ -- 3月24日,薪人薪事和嘉賓大學共同發起的《企業如何加速人力資源數字化轉型》主題直播活動圓滿結束。
嘉賓大學創辦人吳婷女士擔任本次大咖對談的首席提問官,薪人薪事創始人&CEO常興龍先生作為主講人,為大家詳細解讀了后疫情時代,HRD如何找準關鍵點,有效聯動業務,從戰略到執行布局企業管理數字化轉型藍圖。
精彩問題回顧 @首席提問官 吳婷
Q吳婷:
我經常和我們的企業家同學交流,發現大家有一個共識 -- 人是越來越重要的,員工是一個企業的重要資產。從宏觀環境來看,在政府工作報告中,有幾個關鍵詞都與人力資源有關:
第一個是要強化就業優先政策,保就業、穩民生;第二個是要加強數字中國建設的整體布局;第三個是要著力培育專精特新企業,在資金、人才孵化、平臺搭建等方面給予大力支持。
你如何理解這三個關鍵詞呢?
A常興龍:
現在的人力資源處于從粗放式管理向精細化運營的轉變階段,粗放式增長變成了精細化增長。從我們觀測到的數據中可以發現:大量職場人的工作狀態從在崗轉為失業或再上崗;同時企業卻有大量的崗位招不到人。如果解決這個問題呢?
第一:思考工作的專業度及可替代性
在當下時代,每個人都要從自己的專業度方面做一些思考:哪些是機器可以代替的工作,哪些是人可以持續創造價值的工作,未來自己的工作被機器替代的可能性大,還是持續創造價值的可能性大。
第二點:利用數字化,進行動態匹配
接下來大家可能會有疑問,如何區分哪些工作是創造性的,哪些工作會被取代?這恰巧是我要談的第二個話題 -- 數字化的價值。
員工在長期變化中不斷提升專業度,并對工作的替代性進行思考,在一個階段內,找出自己發展方向和崗位的最優點,利用數據化做好動態匹配。
第三點:由CEO和HR高管主導,定好框架
通過關注國家趨勢,大家可以感受到社會經濟的動態性很大。很多企業在做管理變革、在談領導力發展、在談有效衡量……其實這些問題是需要企業、組織和個體共同探討的。由CEO和HR高管主導,共同制定框架,做好引領,進行系統化的數據思考。
Q吳婷:
你說到的“動態匹配”這個話題很有意思,因為現在商業流變的速度非常快,變革成為一個企業的基礎競爭力。人力資源的數字化轉型,如何幫助企業在這個“快變時代”,確保穩定性呢?
A常興龍:
談到穩定性,我想和大家分享一個自己的觀點。這幾年做人力資源系統,我研究了很多企業,發現有兩類企業活得很好。一類是注重傳承的百年老店;另一類就是新興領域,比如區塊鏈、人工智能、無人汽車等。
為什么會是這兩類?因為他們都是大數據公司。
傳承類的企業,每一代人都進行了大量試錯,不斷去掉錯誤選項,沉淀正確答案。這些企業傳承至今,已經是大數據篩選后的結果了。但新興產品沒有那么長的時間一代一代試錯,只能依靠大量的人和事件在同一時間并發產生。
兩種公司,一種拿時間換空間,通過時間來沉淀正確的規則,另一種拿空間并發試錯,這兩類公司都可以活得非常好,我認為這就是動態匹配和數據的價值。
Q吳婷:
這個洞察確實很有意思,我最近也在研究一個課題,叫做“組織大腦”,是研究把隱性知識轉化為顯性知識的過程。
俗話說“鐵打的公司,流水的員工”。員工在自己的業務流上輸出認知,為組織做出貢獻。如果這些認知能夠以某種形式賦能組織大腦,組織大腦就會不斷積累有效的內容,反哺給每一個個人,這些在薪人薪事的數字化系統上有什么實踐嗎?
A常興龍:
我們會把企業管理分成三層,分別是L1、L2、L3。婷姐講的這個點是我們的L2層,即組織效率層的價值體現。
用我們自己的“痛苦歷史”給大家舉個例子吧。
我們的銷售部早年進行組建的時候經歷了幾波試錯,當然這種試錯需要控制在一定規模上。我們嘗試了各種方向,比如傳統軟件的做法、國外SaaS的做法、國內SaaS做法等,不同治理方案實施效果差別很大,所以銷售團隊經歷了組建又重建的過程。
雖然公司內部之前經歷了大量的試錯以及大量的人員迭代,但近幾年薪人薪事的營收一直翻倍增漲,在TO B賽道保持著非常高的增長率,這些就是在痛苦中沉淀出的價值。
我們的每一個員工都是人才,即使離開了公司,也在薪人薪事留下了寶貴的財富。每個人的溝通、晉升、轉崗記錄都是非常有價值的大數據內容。很多人早期的正確預判在后期才能得到檢驗。企業的高速增長,與每個人的貢獻有關,如果去掉試錯階段,是很難走到最終營利這一步的。
每年都有大量的公司要學飛書、學百度、學阿里,但很少有公司真正的學成了他們,因為大廠的結構并不適用于所有公司,企業的框架搭建是一個動態匹配和動態建造的過程。
在薪人薪事系統中,企業可以動態積累自己的職級體系和薪酬體系,確保每個職級在當前階段都可以根據數據化的沉淀匹配當前員工的發展,使個體效率和組織效率動態匹配。
Q吳婷:
現在辦公軟件、報銷系統都開始數字化了,如果HR玩不轉,是沒有辦法做管理的。你認為,如果一個公司要去選擇HR或者打造一個HR團隊,他的勝任力是怎么樣的?
A常興龍:
時代變化迅速,HR的工作難度不斷增加的,沒有那么多的時間供HR決策,但公司又想在短時間內提高績效,企業發展的緊迫性越來越強,對HR的要求也越來越高。
在這種大背景下,HR的數字化分析能力就顯得愈加重要。HR沒有那么多時間去了解候選人或員工的歷史情況,只能從他們的行為表現、績效表現和周邊評價表現這三類表現上進行評估,但是如果HR沒有分析能力、洞察能力、數字化的總結能力,很容易“誤傷”員工。
以招聘銷售為例,如果HR知道1個銷售在薪人薪事8個月以上,簽約額度就能超過100萬,那么HR就不會因為銷售在入職3個月的時候沒有產出而焦慮,但如果沒有這個數據,這個銷售很有可能在短時間內被開除。
想要沉淀數據化分析能力,HR要注意3個方面:
第一,要熟悉公司本身的數據規律而不是照搬其他公司的經驗。對歷史數據的綜合性的分析是系統擅長而人不太擅長的工作,HR把歷史數據導入系統,可以分析企業發展過程中的波動性規律,這是一種數據分析能力。
第二,學習能力。早期對于HR學習能力的要求并不高,往往學會6大模塊就夠了。但是在新的時代,HR不僅要學習專業知識,還要了解公司業務以及業務特征,具備與時俱進的學習能力。
第三,跨代溝通能力。當前的職場,70后和90后、00后并存,每一代人的興趣點和驅動點不同,所以HR有沒有跨代溝通能力,或者叫分層轉輸能力是非常重要的。
Q吳婷:
是的,我再補充一點。其實未來HR的能力是由外向內的能力,在培訓以及員工發展、績效制定上,我們都有必要去傾聽客戶的意見,收集外部的數據信息。
A常興龍:
關于這一點,薪人薪事Data雙引擎的增長引擎就屬于外部數據的引入。我們通過對比行業大盤,借助CR值來對員工薪資等指標的競爭力進行評估,給HR很多外部數據的參考。
大家可以關注薪人薪事的白皮書和相關報告,我們一直在和中國人民大學勞動人事學院的李育輝教授合作,共同研究關于企業各項指數的變化洞察。到目前為止,在市場上只有薪人薪事一家系統將外部數據和內部數據同時使用,給大家具體、直接、實時的數據參考。
Q吳婷:
那么,如何確保數據的真實性呢?
A常興龍:
我們的數據分成幾個來源。第一個來源,我們會根據年底或年初發布的各個行業的報告,計算報告的置信度并付費購買,給客戶數據參考。另一個來源就是企業在招聘時,應聘者投遞的簡歷會有相關數據值的標記,這些都是實時的數據。還有一些脫敏數據,我們會對應到標簽,例如年齡、工作年限等等。
Q吳婷:
那很多公司也意識到數據管理的重要性了,但依然走了很多彎路,有沒有能夠提前預警大家的呢?
A常興龍:
彼得·德魯克說過,如果不能有效衡量,那么就不能有效增長。很多時候,CEO也好,HR也好,不知道如何衡量工作結果的好壞。因此,薪人薪事獨創51維數據指標,并將這51個指標分成個人績效指標、組織效率指標、通用基礎指標這三層。
在51個指標中,任何一個指標都可以洞察企業的管理策略,衡量HR和業務聯動性的好壞。我們有自己的具體標準,例如突破值、中位值和底層值等。HR可以直觀地看到數據的高低,并且智能生成診斷報告,幫助企業進行人力資源動作的調整和優化。
>>>結語
薪人薪事作為一款“數字驅動人效提升”的智能數據化HR SaaS系統,打通了“人力+財務+業務”多渠道、全業務的一體化數據體系,幫助眾多企業全面提升了人才管理效能。
希望更多企業在薪人薪事系統的助力下,提升數字化管理能力,全員學習,激活組織,為企業賦能,也祝愿所有的企業都能夠一路向前。