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【加拿大】IBM出售其销售绩效管理业务的资产，成立新的公司Varicent 运营，总部设置在多伦多
Growth investors Great Hill Partners and Spectrum Equity to acquire assets of IBM’s sales performance management business and establish standalone company.
Great Hill Partners和Spectrum Equity签署了最终协议，以收购IBM销售绩效管理业务的资产并将其作为独立公司运营。
交易完成后，名为Varicent Software的新公司将重新启动，并由原始创始人Marc Altshuller领导。
该交易的财务条款取决于惯例成交条件，预计将在2019年第四季度完成。GreatHill的运营合伙人Derek Schoettle将加入Varicent的董事会。
Varicent成立于2005年，提供激励薪酬和销售绩效软件平台。IBM投资开发了这项技术，该技术已连续六年被评为Gartner销售绩效管理魔力象限的领导者。
该公司总部位于多伦多，打算通过IBM Cloud提供支持SaaS的运营和分析工具，该工具可以自动创建，计算，分析和透明分发数百家中型市场和企业公司使用的销售激励管理补偿计划。
Varicent Software期望其集成平台将集中以前复杂，耗时和手动的薪酬流程，以获取分析见解并使销售行为与战略目标保持一致，从而有助于解决销售，财务和人力资源部门的关键痛点。该软件是为最终用户设计的，并且可以配置为任何行业或可变补偿模型。
交易结束后，Altshuller表示：“我很高兴能与这么多自从早期开始就在Varicent工作的优秀人才一起工作，以及IBM为其业务增加的优秀人才。”变种。“总体而言，他们对业务的深入了解以及与客户之间持续不断的牢固关系将帮助我们利用在分散的大型销售业绩市场中成长的机会。将深厚的专业知识与特定行业的经验相结合，并获得我们新投资伙伴的支持，Varicent将成为市场上首要的解决方案提供商。”
根据PROFIT 100杂志的报道，Altshuller先前曾领导Varicent成为2010年加拿大发展最快的公司，并于同年领导Deloitte Fast 500成为北美增长最快的软件公司。
“拥有大型销售业务的组织日益寻求一种更简化，更高效的绩效和薪酬管理流程，以通过易于消化的数据提供关键的基准学习。Varicent针对传统手动和复杂销售流程的创新解决方案将用户友好的集成平台与一流的处理速度和性能。” Great Hill的运营合作伙伴Derek Schoettle说道，他将加入Varicent董事会。
Great Hill Partners合伙人Drew Loucks补充说：“我们相信，将Marc久经考验的领导技能与Varicent经验丰富的专业人士相结合，将在这个庞大且可寻址的市场中建立强大的领导地位。”
Spectrum Equity董事总经理Chris Mitchell表示：“ Varicent具有创新和服务的文化历史，这一点可以通过强大的客户和员工满意度指标来证明。“我们很高兴Marc重返公司，我们期待提供指导和战略资源，以为Varicent的研发，运营和进入市场的战略提供长期的财务支持，以实现长期的可持续增长。”
该交易受惯例成交条件的约束，预计将于2019年第四季度完成。Sidley Austin LLP担任Great Hill Partners的法律顾问。
有关更多信息，请访问：https : //www.linkedin.com/company/varicent-software/
关于Great Hill Partners
Great Hill Partners是一家位于波士顿的私人股本公司，目标是在消费，数字基础设施，金融技术，医疗保健和软件领域的高增长公司投资2500万至5亿美元。在过去的二十年中，Great Hill筹集了近80亿美元的承诺资金，并投资了75多家公司，在建立与企业家的长期合作伙伴关系以及提供灵活的资源来帮助中型市场公司发展方面建立了广泛的往绩。欲了解更多信息，请访问www.greathillpartners.com
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【美国】初创公司Tray.io获得了5000万美元的融资
企业总是在寻找新的方法来提高工作效率，但问题往往是，在数字第一的环境中，他们必须排队要求内部IT专家（甚至更昂贵的外部顾问）为他们构建这些解决方案。为了强调对更好方法的需求，今天，一家专门在应用程序集成领域构建了解决方案的初创公司宣布了一轮规模可观的融资。
Tray.io已经建立了一个“通用”的工作流自动化平台，它使用图形界面让任何人在两个或多个应用程序之间集成api来创建新的数据处理方式，已经获得了5000万美元的资金，据一位接近该公司的消息人士告诉我，这笔交易后的资金超过6亿美元。
此次C轮融资由Meritech Capital领投，之前的投资者Spark Spark、GGV Capital和True Ventures也参与其中。它使Tray.io获得的资金总额略低于1.1亿美元，并且值得注意的是，在其上一轮融资仅五个月之后，即B轮融资3700万美元。
首席执行官兼联合创始人里奇·沃尔德隆（Rich Waldron）上周在访问伦敦时被问及这笔资金时表示：“自从公司成立以来，我们对技术界的发展感到非常幸运。”
他说，除了收购方式外，在上一轮收购结束后，几乎马上就有人提出要投入更多资金。
“我们花了五年时间建立了这家公司，我们慢慢地将它播种，并在过去的18个月里，公司迅速成长。”至于成长的原因，他认为是像Twilio和Stripe这样的公司的轨迹。这两个公司建立了大型业务，并提高了公众的认识，api创建了新的功能世界；并以合作伙伴的身份在IBM上签名：该公司在该平台上创建了许多新的集成，其中一些成为了现在其他公司每天都在使用的标准。
对于创业公司而言，这是一个艰巨的旅程。Tray.io早在几年前就开始了，但只有少量集成，如Waldron所描述的那样，大多是“以电子邮件为中心”的功能，例如，人们可以将数据从Mailchimp导入Slack来跟踪电子邮件营销活动。现在，该公司为大约400个应用程序提供了集成，客户从小型初创公司到IBM之类的公司，而且还在不断增长。
该公司的集成软件包的起价为每月595美元。该公司表示，ARR今年增长了500％以上（未透露实际收入数字），其客户群增长了37个使用VMWare、Pearson、Bain＆Company、Zendesk和Udemy、SAP、Arrow Electronics、Lexmark和New Relic的用户占其中的百分比。
典型的集成可能涉及到SAP S / 4HANA、Qualtrics、Ellucian、Magento、Microsoft PowerBI和Azure、Okta、OneLogin、DropBox、Drift、Segment、Zendesk、Salesloft、Copper、Qualtrics、Intercom和Marketo等应用程序以及Tray.io提供自动化功能、错误处理、版本管理等。
该公司现在还提供了其平台的白色标签版本Tray Embedded，第三方可以将其提供给客户，以在他们自己的环境中管理集成。
今天，该公司总共每月处理大约100亿个任务。
Tray.io的崛起是在更广泛的趋势之后。当谈到企业利用技术进步来改善其工作方式的一些主要方式时，集成和自动化就是游戏的名称：将数据从孤岛中取出，并立即进行，以加快操作速度，减少了人为错误，还可以帮助降低成本。
它不是在这一领域工作的唯一一家公司。
在自动化和集成领域工作的其他公司包括Snaplogic（10月份获得了7200万美元融资），戴尔的Boomi和Workato（根据本月初的数据，该公司本月初获得了7000万美元融资，现在的估值为5亿美元）。
Tray.io的首席执行官兼联合创始人里奇·沃尔德隆（Rich Waldron）表示，该公司喜欢将自己视为Mulesoft（现在是Salesforce的一部分）和Zapier之间的某种东西，这在某种程度上也使这两家公司也成为了更广泛的竞争对手类别。
其他也致力于向非技术人员提供技术工具的非消费者创业公司包括Airtable、Parabola、DashDash，基于AI的非结构化合同数据解析器和其他法律文件Eigen等等。
但是，在所有这些方面，Tray.io的投资者相信他们已经支持了其中一支获胜的队伍。
Meritech Capital的亚历克斯·库兰德（Alex Kurland）在一份声明中说：“通用自动化在一个软件密集型市场上显示出不间断的动力，而这个市场渴望获得集成支持和效率提升。” “在整个购买过程中提供个性化和凝聚力客户体验的迫切需求，需要不断进行数字化转型。为了有希望随着正在运行的新软件和新客户数据呈指数级增长进行扩展，公司需要使用通用自动化完全拥有所有这些数据的所有权。不仅在IT中，而且在整个组织中的营销、销售、支持、人力资源、财务以及许多其他部门中担任业务线角色。在当今市场上，通用自动化的发展没有任何限制，并且Tray.io是该类别中无可争议的领导者。”
对于那些想知道生态系统如何以及是否可以进化的人来说，创业公司的起源故事是一个值得注意的故事。
我第一次遇到Tray.io时，它还是一家小型公司。该公司刚刚获得了种子轮融资，并正在搬迁到旧金山以加速其发展。
从字面上和象征意义上讲，Tray.io是一家自给自足的创业公司。
最终，该公司通过了Angelpad和Techstars这两个加速器，开始吸引天使投资者的目光——Passion Capital、Ballpark Ventures、Firestartr、安迪·麦克劳格林、汤姆·胡尔姆、Ustwo创始人米尔斯和辛克斯、FIG和理查德·费恩，他们总共向初创公司投入了60万美元。
沃尔德隆说：“我们在英国获得种子轮的条件并不好。” “这会阻碍我们的发展。但是现在不一样了。在英国，有一批令人惊叹的公司，它们在打造深层次的技术等。这感觉就像新的模式：你真的可以想得更大，做得更好。”
这家初创公司的研发一直在英国进行，即使总部仍在旧金山，它也将继续扩建办公室。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Ingrid Lunden
来源：https://techcrunch.com/2019/11/26/tray-io-brings-in-50m-more-at-a-600m-valuation-for-its-workflow-automation-tools/
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美图完成收购大街网57.09％实际股权，耗资3.95 亿港元
美图公司公告称，就关于收购DAJIE NET INVESTMENT HOLDINGS LTD.约57.09%实际股权事宜，交易框架协议所载的所有先决条件已获达成或豁免，并根据交易框架协议的条款及条件于2019年11月19日交割。
此前公告，于2019年8月28日，该公司、该等卖方及若干其他人士订立交易框架协议。于交易框架协议项下拟进行的交易完成后，通过Dajie Net并根据VIE协议，公司将收购目标集团(在中国运营线上招聘业务)约57.09%实际股权。总代价约为3.95亿港元，其中3.43亿港元将透过配发及发行8573.91万股代价股份偿付及余下结余约5252.97万港元将以现金偿付。
天眼查数据显示，11月14日，大街网运营主体北京大杰致远信息技术有限公司发生工商变更，美图的运营主体厦门美图网科技有限公司成为公司法人股东。与此同时，雷军卸任董事，同时卸任的还有原北极光创投董事总经理姜浩天、清控银杏创始人罗茁等。
此外，经营范围发生变更，不再包括第二类增值电信业务中的信息服务业务（仅限互联网信息服务、不含新闻、出版、教育、医疗保健、药品和医疗器械、含电子公告服务），新增经营范围为信息社区服务、信息即时交互服务等。
大街网是一家移动社交招聘平台，其运营主体北京大杰致远信息技术有限公司成立于2008年11月，注册资本约4314万人民币，法定代表人为董事长兼CEO王秀娟。
作者：蓝鲸财经记者工作平台
来源：https://view.inews.qq.com/k/20191126A0MDDP00?openid=o04IBAFy0W2LDUISEZ-LFFVHRJHw&key=&version=27000834&devicetype=android-28&wuid=oDdoCt5aKwy-D9I6H5vlGBZRIUNk&sharer=o04IBAFy0W2LDUISEZ-LFFVHRJHw&uid=&shareto=&from=groupmessage
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陆奇的benchmark：技术趋势与商业变革
今天我讲的主题是技术趋势对商业带来的机会，特别是企业在不同的阶段有怎样的创新机会？以及用哪些系统性的方法去抓住这些机会？
简介之后，我会主要从以下三方面展开：
技术对经济、商业发展的影响，核心规则是什么？
过去60多年信息技术发展的内在结构与趋向
企业在不同阶创新的机会和方法
简介：我是如何思考的?
我是一个特别幸运人，在合适的时间点一线参与了多个技术平台和商业生态的开发。另外，我个人比较喜欢思考，我认为实践和思考相辅相成，两者迭代循环才能提升人的思考深度和认知水平，这里我着重推荐Richard Feynman（加州理工的物理学家）的思考方法——“what I cannot create, I do not understand.”这里他强调了“create”，就是对任何一个问题，如果不能知道如何去建立，就不能真正理解。这里的create是指把问题拆解成很多子问题，对每一个子问题的思考足够成熟之后，去给加州理工的本科生讲，如果这些本科生如果能够接受，他认为这个子问题可以成立。然后把子问题的答案组合 (create) 成为原问题的解答。这个方法让我受益很多，具体而言，能从各个角度来能够思考一些结构化的趋势，不断地加深自己观察。技术的趋势和对经济发展的影响技术的核心定义到底是什么？ 历史上有很多研究很多书，我自己看了不少，可以有一些总结：1）任何一个技术永远基于一个自然现象，这个自然现象持续在发生，不管人是否存在；2）有相应的科学理论可以解释；3）有足够的工程化的能力，可以把这个现象“编程”，让它可执行。最终服务于人类的需求。今天互联网世界的很多部分得益于电磁场理论，电气化和电子工业，大部分物理现象基本都商业化了，唯一没有商业化的物理现象可能就是量子。技术本质上有核心的结构：可以组合 (combinatorial)，有自相似 (recursive)。人类所有的技术，都是以前技术的组合或自相似的组合。技术永远都是在进化，这类似于进化论： 不断地找到新的组合；不断地应用新的科学；不断地满足人类需求。人类需求多的技术会发展得更多，这是和达尔文进化论不太一样的地方。 技术与科学的关系：当今人类处在一个非常振奋人心、值得兴奋的时代，任何一个科学领域基本都在突飞猛进。技术和科学两者相辅相成，没有科学就没有技术，技术会加速科学的发展。 因此，千万不能忽视基础科学的重要性，大家有时候觉得基础科学离技术应用很远，其实不是。比如没有狭义相对论，今天的卫星定位就不成立，所以如果世界割裂的话，一个区域没有很好的基础科学研究，就会直接影响到技术应用。技术和经济的关系：经济提供技术进化的方向，在我个人看来，技术是推进整个人类社会进步的核心，经济和商业是技术的外延。 人类经济发展是由通用技术所驱动，这张图纵轴是人均GDP，横轴是通用技术的发展，从最早期开始，通用技术的发展十分缓慢，种植植物、驯化动物、使用金属等等，对经济的影响也很小，只有从工业革命开始，技术的通用性更强，才有了比较显著的提升，到了最近几十年，特别是过去60多年，经济曲线开始大幅度上升，因为有信息技术，特别是最近几年开始大规模发展的人工智能技术。我建议创业者们要关注什么样的通用技术在不断推进，这其中有哪些被商业化的可能。
财富创造体系：技术推进经济发展是在一个经济体系内发生，我非常认同Alvin Toffler（阿尔文·托夫勒）的理论，他最后一本书叫《Revolutionary Wealth》（中文译名：《财富的革命》），基本上预测了今天所有的一切，包括中美关系。
书中提到，人类历史至今出现了三种财富创造体系：一种是农业，基于光合作用，核心产能是土地，农业时代的经济规模增长曲线十分扁平；第二种是有300多年历史的工业，要素由人的技能和设备组成，我们目前还是基本处在工业时代的末期；第三种是信息时代，这是最精彩的时代，如果大家不是在这条曲线创业，那我建议就别创业了（全场笑）。很简单，你就去看过去十年市值最高的公司，他们是在哪条曲线上。这条曲线的核心是信息，信息是知识的载体，你有了知识之后就可以重组社会资源来创造财富。这里的财富是广义的：它是一种通用的能力，能够满足人的所需和欲望，不一定是金钱，比方说健康就是一种财富。
财富创造最核心的本质是三个维度，时间、空间和知识。我们所谓的数字化连接，就是解决了一些空间的问题，当然时间也特别重要。工业社会本身是有瓶颈的，任何一个工业企业，到了一定规模没法再增长，因为工业是无限细分，一件衣服有做纽扣的，有踩缝纫机的，有做设计的，需要很多人协同，但人一天只有24小时，协同的代价非常大，到了一定规模必然遇到瓶颈，而创造价值也在这里。Netflix本质是一家时间创造公司，因为本来你要坐在电视机和影院前看，并且只能在特定时间看，现在任何时间都可以看。个人建议，大家任何一家企业，如果没有放大空间的能力，没有放大时间的能力，知识上没有累积的能力，你就得认真考虑你是不是属于这条知识的曲线，这也决定了企业未来的市值。
谁最能创造财富？
我个人很喜欢这张图，它的核心是说，在不同的历史阶段，在不同的技术能力情况下，人类哪一个行业是财富创造最多的。
在早期是打猎，后来是能耕种。农业社会有了剩余之后，大概有几百年的历史，武士是最赚钱的，就是保护或抢夺别人的财富，罗马帝国那个时候就花很多钱请武士，所以那个时候你如果想赚钱的话就去练武术（全场笑）。上个世纪在华尔街买卖公司的人可能最赚钱，像我这种人（corporate executive企业高管），有一段时间还有点自以为是，现在看看其实很落后了（全场笑）。要是从创造财富角度来讲，现在应该是做startup founder，大家在座的每一个人都走对了，因为这是可以完全用数字理性来验证的，把风险去除之后risk adjust。但20年之后，什么行业创造财富的机会最大？我个人认为毫无疑问是做科学研究和技术开发。道理很简单，创业公司除了需要很多创业者，还需要技术，如果创业者越来越多，但可商业化的技术越来越少，自然会有一个供需不平衡。这是一个很明显的趋向。
今天的创业生态，核心是靠创业者用产品来探索市场。这本身没问题，但是有个很重要的但是，很多人类财富、社会需求，比方说治疗老年痴呆症、忧郁症、癌症……，对于这些产品不重要，科学更重要。风险是在技术上，但是我们整个社会在这方面的投入实在太少。 我自己在YC、在美国也做过一些有关如何商业化做科研的研究和探索。今天全世界现有的科研体系有其核心价值，但还远不够解决我们人类社会面临的挑战，它是发论文的体系，科学家选课题往往不以项目对人类社会的意义决定，而是看发表文章的概率高不高。因为不发文章的话，就拿不到科研基金，拿不到诺贝尔奖，没有机会在科研职业生涯上进步。所以有机会改革科研体系，让大规模的资本进入。其实现在已经能看到一些头部的科技公司都有自己的研究院，因为做市场的人越来越多，教育会普及，人的能力会提升，市场对于可以商业化的基础科研需求就会越来越强。建议在座的创业者思考这个问题，不然可能将来跟不上。信息技术发展的结构与趋向这张图是过去60多年的信息工业体系，我有幸参与了一些。基本上过去60多年，平均大概12年左右就会有新一代的平台起来。 为什么信息工业会朝这个方向发展？为什么会有这样的结构？本质上有更深层的因素驱动它，这个规则会持续不会变。
第一，信息工业的核心驱动力是数字化的程度和规模。数字化是用数字的形式来表达信息，通过计算的方法、很低价的方法把知识抽取出来，而且可以链接，让空间变大，时间缩小，知识积累，财富创造能力就会很强。这条路会越走越远，越走越深。今天的数字化，本质上只是把基于文字和图像为主的信息数字化，其他大部分东西都没有数字化。有一部分比如支付、出行的局部数字化了，整体数字化程度非常浅，基本把纸张取代掉了。就像下了场雨，水只是打湿地面，但如果深入渗透下去，人类的财富创造空间将非常大。
第二，数字化的进展都是由计算平台驱动。先理清“（计算）平台”的概念。大家日常所说的平台是一个在线的marketplace，有流量进出，这本质上不是平台。平台是platform，从计算角度讲，它是一个完整的，但是可延伸的体验，或者是具有完整的、可延伸的能力。这里要强调一点，它必须是完整的，如果不完整，那其实是工具，赚平台的钱跟赚工具的钱，商业模式完全不一样。Windows就是第一个平台，它能带来完整体验，哪怕不写任何应用，它就是一个桌面，有纸头，有菜单，有文件，本身就可以用了。平台有前端和后端，前端是体验，后端是能力。前端基本由人机交互的效率和覆盖率驱动，过去很多年信息工业历史基本上由交互驱动，微软本质上是一个鼠标键盘公司，苹果本质上是一个手指公司，哪里有交互的突破哪里就有大规模的商业价值；后端基本由计算资源(计算，存储，通信)与信息处理的规模, 空间覆盖度驱动。
第三，计算平台建立数字化商业生态。历史上启动一个新的平台的往往是一款产品，我把它叫做定义性的体验或定义性的能力。定义性的体验，比较典型的例子是Windows95，还有iPhone，手指真正可以工作了，那个时候你会知道这是一个开启新时代的东西。现在的人工智能时代，目前还没有看到定义性体验。平台必须有很宽的应用场景来支撑，比如办公、搜索、电商、社交这类场景，同时平台还必须有一个健康的、可持续的商业模式。 简单讲一下，为什么人工智能时代很不一样？因为人工智能技术的核心，是基于向量重叠的方法来计算：通过传感器很快地把信息表达成重叠的向量，这些向量可以很快地解决多种任务，这是它的计算模型。它可以第一次真正把数字世界和物理世界融合在一起，今天的数字化世界是单独的世界，所有的信息是人先用文字和图像表达之后，再变成数字。所以人工智能的商业化空间和宽度与以前是不一样的。
人工智能技术的核心是基于向量重叠的方法来计算：通过传感器把信息表达成重叠的向量，进而很快解决多种任务，这是第一次真正把数字世界和物理世界融合在一起。接下来，我用上面的框架仔细分析一下每个时代。
个人电脑/客户端-服务器时代这个时代有哪些我们值得借鉴的经验？以及有哪些值得回顾的重要事件？
1）微软开启了以软件开发为主的信息工业的早期，就是上面讲到的第三条曲线，早期的核心产能就是写软件，盖茨认准了为通用微处理器写软件就是微软的将来，只要写好的软件，微软就是一个了不起的公司。这很对，这由当时的核心产能决定。所以大家要看深，找到驱动产能的结构性因素，历史就会把你的公司推上去。有一个重要的但是，我认为Google改进了它。今天这条曲线的核心产能是需要写软件，但是写的软件主要是从数据当中来的，数据是新的核心产能，软件重要，但是相对来讲数据比软件还要重要。2）图形化显示 (GUI) 以及鼠标加键盘交互的影响力。今天我们所有设备上的人机交互，是Doug Engelbart 和Alan Kay 1968年的经典之作。它是基于纸页，文字，图像定义的思想空间，然后才用菜单、点击、上下滑动来建立基础的交互模式。3）建立平台方法论。平台在上面提到过，是可延伸的体验或能力，必需要有强大的应用来奠定基础。历史上微软建立Windows平台，office成为强大的应用，当时微软先在MAC上开发了office，然后再将其重要功能抽象到Windows操作系统内。4）生态建立的重要性。历史上微软做得非常重要的一件事，跟技术产品都没有关系，而是捆绑销售和集成，因为它的办公体系都是第二名，没有一个第一名，它把三个第二名绑在一起变成了第一，别的人只有一个或者两个，它是唯一一个三个都有的。这也包括Win-Tel：微软+英特尔+硬件制造商+软件开发商，打造了一个巨大的商业生态。5）IBM的战略误判。IBM有硬件传统，这也就是它的肌肉记忆，认为真正好的模式就是卖硬件，导致它把PC时代的核心——操作系统，供手让给微软。企业家一定要用开放心态来看新的商业时代，惯性思维非常危险。6）要看到关系式数据库的重要性，企业软件的核心组成部分 (Systems of Records) 和通用数据管理能力。
互联网时代
互联网时代我参与更多一点。在前端，输入输出跟PC时代一样，就是PC互联网；主要用户体验是浏览器；主要核心生态是搜索；主要商业模式是广告；主要生态基于搜索为主。后端对历史的影响很大，谷歌代表了第三条曲线的新的核心产能，机器学习。它的核心是获得越来越多的数据，建立越来越多的模型。我认为今天中国的互联网走在美国前面，字节跳动是移动时代的Google，他们会驱动新一代一系列的核心技术能力，快手也有机会。 下面是互联网时代几个需要重点关注和回顾的地方：1）信息数字化，链接信息的全球性长期影响。PC互联网让世界扁平化、商业全球化，通过信息的链接，把空间放大，把时间缩小，把知识聚焦，对经济发展的产生了长期作用，链接人 (社交，社区)对社会产生了长期和深远的影响。今天，整个世界都面临数字化链接人的挑战。任何时代的经济体都是技术的外延，包括社会结构也是技术的外延，技术的演进像达尔文进化论一样无法阻挡。这里大家要关注，信息一旦开始被链接后，所有事情都会发生变化。2）从软件到服务的商业模式转型。历史上的教训是Netscape，它们都是因为自己的固化思维丢掉了整个互联网时代——以为卖软件是个好生意，没想到服务是新的主流。在今天，广告, 电商, 以及游戏, 成为互联网的核心商业模式。这里简单讲一下固化思维，也可以说是肌肉记忆。在一种规则里，肌肉记忆是好事情，一流的艺术家、运动员都是靠肌肉记忆成就事业，但如果世界变了，肌肉记忆就成了坏事情，大部分公司死掉或者赶不上新一代的创新，个人认为都是惯性思维所致。3）搜索引擎成为互联网的核心控制平台。因为所有数字化的体系都在浏览器里，长尾信息太多了，只能通过搜索引擎提高效率。当时的搜索引擎很多，Google是唯一一家做对的，因为它把互联网的结构做在了里面，让人能找最需要的信息，另外一点就是它们找对了竞价排名的商业模式。 Google当时拒绝了竞价排名发明者Overture的天价合同，做了自己的竞价排名，还把伯克利的经济学家叫去作首席经济学家，我认为这是人类历史上第一次计算机科学和经济学的挂钩的广告体系。
还有几个点需要关注到：4）机器学习逐步成为主流，大数据系统的长期重要性。5）互联网规模计算系统的开启，开源软件的长期重要性。6）中国互联网的崛起，开始诞生能进入世界第一梯队的公司。 移动/云时代云和移动的时代值得回顾和展望的重要事件：
1）移动平台拥有了长期可拓广的、数字化日常生活的能力。大家千万不要小看手机，可以再过10年、20年回过头来看看抖音快手改变了什么。手机24小时都在我们身上，未来还会有更多的传感器上去，可以数字化的东西还很多。 2）软硬件结合与商业模式的演变。苹果、谷歌成功了 (硬件和服务为主的商业模式)，这背后是另一些公司的战略失误，它们还是想靠软件赚钱，所有的一切都基于开发一个移动操作系统，这已经行不通了。3）移动生态的建立与演变。这个可能有争议，苹果的生态，iOS/App Store，好处是生态控制得很严，质量很高，但我认为长期来看这个生态不健康，比如你用kindle APP不可以买书，因为亚马逊不愿意让App Store赚30%的钱，生态过分强势，当遇到更强势的生态时，可能会失灵。谷歌的Android生态也不健康，是失控的。在我看来，从操作系统里创造价值就应该从操作系统里赚钱，而不是通过搜索引擎来赚钱。我个人看好微信等Super-App以及小程序的机会，用完就走的模式是对的，但我担心的一点，生态上如果没法去充分商业化，让企业可以在生态上养活自己，那这就不是一个健康的生态。另外几个重要的回顾，不再赘述：4）线上服务从PC互联网到移动互联网的转型，以及中国互联网创新领先（脸书，阿里，腾讯，美团，拼多多，信息流，微视频）5）云计算的崛起及其长期影响，XaaS(X及服务)商业模式推广，创新门槛的降低；4G及全球移动网络的影响。6）人工智能及新移动的机会，新的感知和交互能力带来新的应用场景。人工智能时代 人工智能时代不是复盘，而是早期预测。从交互的角度来讲，人类所有的交互——视觉、听觉、触觉、嗅觉都可以实现。再往下一代就是脑机接口，这个跟今天的技术相比有点超前，需要解决的问题是细胞如何承载植入的设备。这个问题解决后，世界就会变得非常漂亮，因为生物体内的数据都能捕捉了。AI时代，定义性的能力是深度学习，其核心是高效地获得信息的表达方法，一旦信息可以被表达，就能变成知识，因为它可以解决多重任务，可以走到很远，只要是自然界能观察到的现象，深度学习一定非常高效。 大家如果在做用户体验有关的创业，一定要让用户的预期可以管理。Siri和今天所有的智能音箱的通病就是她一会儿很聪明，一会儿很笨，在体验上还没有完全及格。个人认为人工智能时代的主流的商业模式还没找到。
关于生态，目前看来亚马逊、谷歌、BAT、小米都有机会，我个人认为多半成就一番事业的是后起之秀。在后端，芯片工业会是垂直领域的天下，通用芯片市场机会有限。
人工智能创造商业价值离不开这张图。人工智能技术的核心以深度学习，从数据中获取知识，然后运用知识达到目标，进而创造商业价值，产生更多的数据，用硬件+软件+算法来实现。我看到的大部分的问题是场景没有做全。做这方面应用的人，第一个要问的问题就应该是我能用数据获得什么样的知识？因为刚才讲到，创造财富没有别的东西，就是时间、空间、知识，这是它本质的本质，就这三个维度。第二要问的是：我想知道什么知识？比方说用人工智能做餐饮，你想知道什么？客户吃的习惯，菜的味道，然后这些知识可以帮我达成什么样的商业目标？为了获得这些知识我需要什么样的数据？然后是我要布置什么样的传感器？我后台要做什么样的运算？有了这个框架之后，接下来宏观格局很自然就是一个逻辑的推演：
展望未来技术驱动创新前沿：
从创造商业价值角度，这里提出一个概念叫第一梯队公司，PC时代是微软、IBM；互联网时代是亚马逊、谷歌、脸书、BAT等等；移动/云时代是苹果、微软、亚马逊、谷歌、脸书、阿里、腾讯等等，它们有一个共同的特点就高毛利，拉开第二梯队很大的距离，任何企业我认为毛利最重要，这是工业结构和生态链的问题。人工智能时代的可能机会在智能移动和智能场所，我觉得第一梯队这里面至少有五、六家现在的巨头，加起来可能十几家，基本上能做第一梯队的公司只有中国和美国公司。 企业在不同阶段如何把握创新机会要把技术趋势变成商业价值，至少要做两点，第一要定战略，第二要执行。 制定战略有几个核心点：第一，你必须有能力来判断方向，判断方向永远是看产品、市场、技术这三个圆圈的交集，只有这三者聚焦，才可以成为未来可行的商业。技术发展方向相对来说是最容易的，因为它有规可循；要懂人的需求特别的难，人有时候连自己都不懂，更别提懂用户，业界里推荐大家看看张小龙的微信哲学；关注市场时要注意自己的惯性思维，市场会变，用户永远都是不满足的，一个成熟的市场会有新的生机。第二是判断时机，第一个做的不一定最好，在适当的时候做很重要，判断方向相对来讲简单些，判断时机最关键。 这里有张图，任何技术驱动的产品，它都有这样一个规律——“Technology adoption curve”，这基于人的年龄和心态分布，一般人年轻时候会更激进，年纪大之后会保守一些，所以任何技术类产品早期再怎么烂，只要是新的，永远有一拨人尝鲜，这些人是technology enthusiasts ，再下一群人是visionary他们基本上是年轻一代的管理者和创业者，他们想找到一切对自己创造未来有用的新的产品和技术；再下来就是 “early adopters”，这些人愿意采用技术，也愿意看向未来，但是他们很务实，他们的判断标准是我身边的人用不用这个产品，这就造成一个鸿沟，要么大家都用，要么都没人用，大部分的早期产品都掉进了这个鸿沟；再后期是主流的“early majority”，标准、支撑体系和平台都出来了，大规模地被接受；后面是年纪大的人，越来越保守，大部分都是老年人；最后是反技术的一些人。我们要进入的时机就是鸿沟之后的部分，什么是真正的产品与市场匹配，就是产品开始供不应求、竞争开始的时候，苹果在这方面把握得很准。第三要判断的是进和出地方。一些稍微年纪大一点的公司，大部分问题出在该出来的地方没有出来，卡在那里，或者该进的地方没进、进错了。要不要进一个业务，五个层面很重要：第一是看Category赛道，参照上面的图，看这个赛道是不是在主流爆发前夜；第二要看公司实力，公司属不属于这个赛道，举个例子，姚明如果去打乒乓球，没有人会害怕他；如果他去打排球，大家会尊重他。第三是市场实力，要找到能做第一名的市场，“fish to pond ratio”，找到一个鱼塘，你是里面最大的鱼，早期千万要注意这一点；第四才是产品实力，历史上的商业成功，产品力没有其他重要；第五才是执行能力，我看到的大部分错误是把执行能力放在了第一位，冲进一个混战中的市场，最后结局很惨。 在战略里有进攻和防守的问题，进攻是拉开差距，集中力量非对称打击，尽可能用独有资源，最大化拉开距离；防守的核心是时间效益，以最快、最便宜的速度追上，足够好即可，这是第一要务，要注意的是，不能在此之外再追寻其他差异化，所有的产品经理都想做他喜欢的东西，但如果你在防守，差异化一点都不加分，核心就是要追赶。
一张图可以清晰地表达，市场的领先者画出了一个圈，决定了赛道的标准，有特定的功能和体验，你才属于这个圆圈，进攻就是把这个圆圈越拉越大，防守就要用最快最便宜的方法追进圆圈。企业在不同的阶段该用什么方法来驱动创新？企业的业务发展分为种子期、早期、成长期、成熟期、衰退期。如果要长期健康发展，要有多条S曲线，这其中也有一定的方法论，后面将提到Core & context 四象限方法论。先介绍几个人的几本书：
Paul Graham
-Hackers and Painters 核心是讲创造
Geoffery Moore 重点他的推荐第一本和第三本
-Crossing Chasm (跨越鸿沟)
-Inside Tornado
-Dealing with Darwin
-Escape Velocity
-Zone to win
Reid Hoffman
-Blitzscaling (闪电式扩张) 这是Hoffman在斯坦福商学院讲授的方法论
种子期：加速Product Market Fit（产品市场匹配），快速迭代很关键。这由结构化因素决定，由于教育的普及，技术发明越来越多，产品越来越多，但是每个人每天只有24小时，所以不断迭代找到匹配的市场很重要。另一个核心是尽可能久地活下去。
对于B端，早期要跨越鸿沟实现高速增长，公司里所有的资源都要集中起来，抢占属于自己的沙滩，接下来要“打保龄球”，因为早期产品需求还不稳定，需要一个球过去打到好几个球（垂类），获得足够的参考。 然后是“Inside Tornado”，要考虑用规模化的方法，规模效应开始，但主要还是产品和解决方案。C端的核心方法是“四个齿轮”——Enlist（用户黏性、留存）、Acquire（获客能力）、Monetize（变现）、Engage（裂变）。创始人要做的是观察四个齿轮哪个转得最慢，跨越早期鸿沟的速度由最慢的齿轮决定。成长期：保持高速增长，集中所有的力量往上跳。这里推荐大家读Reid Hoffman的《Blitzscaling》(闪电式扩张)，里面有一系列的方法讲述战略、渠道、推广、产品和管理。成熟期：通过运营加强客户关系保持价值，通过技术提高运营效益降低成本，保持收入和利润。这个阶段的重心在运营而非产品，要注意避免浪费精力。衰退期：再生(renewal)或退出，有的时候可以换个赛道重新激活，存在这种可能。如何长期健康地高速成长？任何企业要长期保持健康的发展，有三个视野：Horizon-1是一个财政年度内，已经有产品和规模化的业务，要做的是收入和回报是满足投资者和自己的管理预期；Horizon-2是在可突破的新赛道，完结“毕业”第二条S曲线，ROI在1-3年，这在管理上也是最难的；Horizon-3是找到未来可能的赛道，孵化新的东西，ROI在3-6年。
如何去做这件事情？我推荐CORE/CONTEXT四象限方法论。
左边具有长期性，是新的S曲线，正在高速成长的业务；右边是已经成熟的、低速成长的业务。上面是重要的收入，决定企业估值，下面是非重要收入。这张图可以对应前述三个视野来看，右上、左上、左下的象限分别对应1、2、3视野，大部分的企业对左上的象限不够重视，但这是投资者最看重的地方，是支撑估值和股价的地方，也是公司的核心和使命关键。对于核心业务，一定要做差异化，衡量业绩的标准就是你与第二名的距离，不是任何其他东西。右上象限的业务，不达到预期会被惩罚，这里要做的就是按照及时完成目标，产出利润，但超出预期不加分，在这里多做营收没有意义，不要在这里花太多精力。这些在《Dealing with Darwin》这本书里讲得非常具体，基本对任何企业都适用，推荐大家阅读。最后讲一点，希望在座的每一位同学都能像盖茨一样，我认为他书写了人类历史上十分罕见的个人史，第一篇章是他创造了微软，第二篇章是盖茨基金会，去解决人类面临的最大挑战——教育、医疗、环境，希望大家有机会将你们的第一篇章做得和微软一样漂亮，第二篇章做得比他更漂亮。谢谢！作者：崇岭计划来源：https://mp.weixin.qq.com/s/uP_8UBDP7_2d6UtnNpUm3A
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【英国】劳动力解决方案提供商CloudFactory获得了6500万美元的成长股权融资
总部位于英国雷丁的人工智能管理劳动力解决方案提供商 CloudFactory获得了6,500万美元的成长股权融资。
本轮由FTV Capital领投，Weatherford Capital也参与其中。作为交易的一部分，FTV Capital的合伙人Alex Mason、负责人Abhay Puskoor和Weatherford Capital的合伙人Sam Weatherford将加入CloudFactory董事会。
该公司打算将这笔资金用于三个核心领域的投资：
–劳动力发展、教育和培训
–在销售和市场营销方面的战略投资
–现有系统中的技术和扩展能力
在创始人兼首席执行官马克·西尔斯（Mark Sears）的领导下，CloudFactory利用AI和机器学习算法来提供高质量数据，以满足从资源紧张的初创企业到大型企业的各种规模的企业的需求。
CloudFactory的云计算人员都经过技能和性格的审查，接受成长和培训的机会，自然会产出高质量的工作。
它的管理团队几乎可以使用任何工具来处理数据。该公司被130多家公司使用，为全球11家顶级自动驾驶汽车公司提供数据注释，并为包括Microsoft、Drive.ai、Ibotta和nuTonomy在内的创新者每天处理数百万个任务。它在英国、美国、尼泊尔和肯尼亚设有办事处。
CloudFactory拥有专注、技术领先、可扩展的团队构建最精确、最可靠的培训数据集，通过计算机视觉、NLP和预测分析应用将人工智能带入生活。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：FinSMEs
来源：http://www.finsmes.com/2019/11/cloudfactory-raises-65m-in-growth-equity-funding.html
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【美国】按需职业发展平台LeggUP获得了200万美元的种子轮融资
LeggUP Inc.是一家开创性的专业发展平台，通过让员工在职业生涯中找到意义来取悦员工，该公司已进入一个新的增长阶段，宣布已完成第一轮外部融资，主要从WFG Family Ventures获得了200万美元资金。
该LeggUP平台允许企业客户通过他们的员工福利包中提供更加个性化的体验，重新设想自己的职业发展计划。通过该平台，企业的自定义教练计划与单个学习者的目标以及公司实现员工成长的战略保持一致。LeggUP的专有签名计划解决了人们寻求职业发展的一些最常见原因，包括职业赋权、领导力发展、建立高性能和职业过渡。
新的资本流入将有助于LeggUP实现下一步的增长，同时也将支持LeggUP从一开始就追求的使命。该平台的联合创始人汤姆芬恩（Tom Finn）表示：“每个人都同意，培训对所有类型的专业人士都是一种好处；但对于企业如何以有意义、标准化和负担得起的方式增加专业发展的机会，目前还没有达成共识。”。“LeggUP从一开始就被设计为使职业发展计划更容易接近，同时也使其成为人力资源主管和管理者改变其工作场所文化的一个有吸引力的选择。”
最初的种子投资将在一系列增长领域做出贡献，包括用于扩展面向学习者的能力并为教练社区配备新工具的基础设施。资金还将用于支持和进一步开发专有签名计划，以实现越来越多的个人学习者和企业范围的目标。
关于LeggUP
LeggUP是一个转型性的职业发展和员工参与平台，使国际商业界的人们和企业能够通过高质量的职业指导进行发展。LeggUP通过其先进的技术，连接、激励和教育商业教练、学习者和组织，以推动增长。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：洛杉矶（PRWEB）
来源：http://www.prweb.com/releases/leggup_raises_2m_in_seed_funding_setting_the_stage_for_expansion/prweb16721856.htm
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【美国】知识服务平台 Lynk完成B轮融资，阿里巴巴跟投
投资界11月25日消息，知识服务平台 Lynk完成B轮融资，投资方为MMV SEA领投，阿里巴巴、Wavemaker Partners跟投。
Lynk是一个全球“知识即服务”平台，这使客户可以从顾问那里获得专业知识和见解，以进行创新、进入新市场并快速了解业务风险并评估机会。与其他专家访问产品不同，Lynk专注于其KaaS技术平台，该平台利用自然语言处理、对话式人工智能分析以及人机共生机器学习功能，可以大规模地获取和共享专家知识。
Lynk首席执行官兼创始人Peggy Choi表示，公司的目标是尽可能无缝地获取专长和知识。每个企业都可以从拥有正确经验和专业知识的人那里得到可信的答案，从而受益。
阿里巴巴香港创业者基金执行董事周骆美琪(Cindy Chow)表示，随着知识专业化程度的不断提高，对大小公司来说，准确地理解新领域变得非常具有挑战性。Lynk的KaaS产品为企业提供了灵活性，可以随时获取有关任何主题的专业知识。
作者：新芽NewSeed
来源：http://www.sohu.com/a/355794427_144325
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【美国】招聘软件初创公司Searchlight获得了250万美元的种子轮融资
总部位于加利福尼亚州旧金山的招聘软件初创公司Searchlight获得了250万美元的种子轮融资。他们也是YC的毕业生。
该轮融资由Accel领投，Founders Fund、Y Combinator、Soma Capital和angels Jason Boehmig、Mathilde Collin、Nick Bushak、Amber Feng、Charlie Songhurst和Julia Dewal参与。
该公司打算用这笔资金继续扩大业务规模和业务范围。
Searchlight由Kerry和Anna Wang共同创立，提供了一个SaaS平台，该平台使公司可以通过自动化和改进参考检查流程来最佳招聘。该软件为客户提供每个候选人的分析，这使招聘委员会的信息更丰富，偏见也更少。
对于雇主来说，Searchlight可以减少偏差。用更公平的招聘实践和客观的参考数据来抵消偏见。Searchlight 80%的合作伙伴雇佣了更多来自背景不足的优秀员工。
对于候选人来说，Searchlight 帮助以前的经理和同事展示你最有价值的部分，以便招聘经理和招聘人员在简历和面试之外全面了解你。
Searchlight帮助你在下一个角色中茁壮成长。每个人在理想的环境中都可以与众不同。推荐人知道和你一起工作是什么感觉，Searchlight与你未来的经理分享这些知识，以便他们能从第一天起就为你的成功做好准备。
该平台是与Udemy、Wonderschool和Snapdocs等公司合作开发的。
特别值得一提的是，这两个创始人不仅是孪生姐妹，而且都在斯坦福大学攻读了本科和硕士学位，在此期间，他们都在Google和McKinsey＆Company实习，直到去年才毕业。
虽然他们绝对有不同的经历-Kerry Wang专长于计算机交互设计，而Anna Wang则更多地专注于AI和机器学习，而姐妹在每次实习中都有不同的工作-他们的简历看起来几乎完全一样。姐妹们说，帮助他们在实习申请过程中脱颖而出的是他们的推荐。
考虑到这一点，他们成立了一家公司，该公司创建的软件使参考成为招聘过程中更重要的部分，而不是将重点放在简历上。他们认为这种方法还可以帮助公司建立更具包容性和多元化的团队。
Kerry Wang告诉《商业内幕》说：“这确实是我们真正找到的痛点，那就是当我们外出求职时经历的残酷面试过程。” “我们知道这对任何候选人来说都是痛苦和挣扎。”
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：FinSMEs
来源：http://www.finsmes.com/2019/11/searchlight-raises-2-5m-seed-funding-round.html
部分信息来自：https://www.businessinsider.com/y-combinator-startup-searchlight-accel-kerry-anna-wang-2019-11
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每位人力资源从业人员都应该知道的12种员工福利类型
什么是员工福利？
员工福利包括员工的工资。这可以是健康保险、股票期权，或任何提供给员工的东西。福利在一份工作中是至关重要的。虽然两份工作可以提供完全相同的薪水，但它们可能在福利方面的差别很大。
在不同的国家，员工福利也不尽相同。例如，在美国，健康保险是一项重要的福利内容，而在法国，许多员工每个工作日都会获得餐厅代金券。
薪酬和福利并存，前者涵盖您员工的薪水。
员工福利的四种主要类型是什么？
传统上，大多数福利都属于四大类员工福利之一，即：
医疗保险
人寿保险
退休计划
伤残保险
但是，如今，还有其他类型的员工福利。
每个人力资源从业人员都应该知道的员工福利类型
人力资源科技公司Benify在其2019年员工幸福指数中将员工福利分为4类：
工作福利
健康福利
金融安全福利
生活福利
工作福利
这包括工作时间和休假、技能发展、饮食、员工俱乐部、活动和礼物。
工作时间和休假
比如说弹性工作时间。弹性工作制使你的员工有可能决定他们的工作时间或工作地点。其他的例子包括额外的假期和雇员最看重的其他福利之一，如带薪育儿假。
技能发展
快速的技术发展以及人们经常换工作的事实也使技能发展变得更加重要。但是，技能发展不仅对（年轻）员工来说是一项重要的好处，对于想要保持竞争力的企业来说，也是至关重要的。
餐饮
我们已经提到了法国的餐券。此类别的其他好处包括免费午餐、水果和咖啡。每天都享受免费午餐，这是团队非常赞赏的事情。此外，免费午餐和水果也是在工作中促进健康饮食习惯的好方法。
员工俱乐部、活动和礼物
这个类别有很多可能性：参加俱乐部、跑步团体，周年纪念礼物等。
灵活的工作时间和在家工作的可能性仍然是员工的重要利益。
健康福利
健康与保健
越来越多的公司有员工健康计划。这种可能性是无限的，员工健康计划的例子从一个简单的健身房会员到包括身心健康和财务健康的全套解决方案都不尽相同。
医疗
医疗保健的形式也是不同的。例如，考虑物理治疗和脊椎治疗，但有时也可以包括生育治疗和心理支持。
金融安全福利
最重要的是养老金计划。金融安全的其他福利包括保险，财务收益和个人财务收益。
退休金计划
有趣的是，根据研究报告，退休金计划被每一代人视为非常重要的福利，但它们并不是最受欢迎的十大福利之一。
保险
正如我们前面提到的，在一些国家，健康保险是伴随着作为一名雇员的简单事实而来的。其他类型的保险包括育儿假或受伤。
财务效益
想想佣金、奖金和员工购买公司股票的可能性。
个人理财福利
Benify报告也显示，在过去一年中，对个人理财的压力越来越大。雇主认真考虑福利的另一个原因，例如有关贷款和储蓄的建议。
生活福利
生活方式的福利包括工作与生活之间的平衡和机动性。
工作与生活之间的平衡
随着员工对工作与生活之间平衡的日益重视，这一领域的福利也越来越受欢迎也就不足为奇了。例如育儿、杂货店送货和法律服务。
流动
流动福利可以让你的员工的生活更轻松。因为即使他们可以在家里或其他地方工作，他们仍然必须定期进入办公室或工作场所。
哪种类型的员工福利在不同的世代中最受欢迎
不同世代的工人（通常）想要不同的东西。
由于每一代人处于其生活的不同阶段，因此他们倾向于欣赏不同类型的员工福利也就不足为奇了。
Benify研究将员工福利分为两类：员工认为最重要的福利和他们最欣赏的福利。让我们看看每一代的概况。
在工作场所的不同世代中，最想要的好处。
图片来源：The Employee Happiness Index 2019
当我们查看人们认为重要的好处时，有两件事很明显。第一个或许也是最明显的一个事实是，随着这一代人年龄的增长，养老金计划变得越来越重要。这是一个很有意义的事情，因为刚进入职场的毕业生可能还不会考虑40多年后退休…
这里需要注意的第二件事是技能开发。毫不奇怪，与婴儿潮一代相比，新技能的开发对于年轻一代而言更为重要，因为它们将更受技术发展的影响。
对于所有员工，无论其年龄如何，都至关重要的事情是工作时间和休假时间。
在工作场所的不同年龄段中，最受赞赏的好处。
图片来源：The Employee Happiness Index 2019
当我们查看员工最欣赏的福利时，每代人中排名前5位的人看起来都略有不同。而，几乎每一代人中排名第一的是健康。
有趣的是，金融健康是劳动力中最年轻的一代，Z一代，排在前五名的事情。随着公司越来越多地雇佣Z一代员工，财务健康可能会成为更重要的员工福利。
总结
您已经掌握了，每个人力资源从业人员都应该知道的12种员工福利。提供医疗保险和基本养老金计划的福利足以让求职者为你工作的日子已经结束。今天的求职者和雇员期望在工作中得到好处，为他们的健康、经济安全和工作生活平衡带来好处。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：Neelie Verlinden
来源：https://www.digitalhrtech.com/types-of-employee-benefits/?utm_source=facebook&utm_medium=social&utm_campaign=blogpost&fbclid=IwAR1ghEH2AfQaCxSU_Nwu3w8sVCebN8puDb7gzvBE97EpynNrBMMgH8gML8Q
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招聘不衡量新员工失败率的6个原因
大公司有成千上万的业务流程，但我怀疑您是否听说过一个流程有50%的失败率。因此，当你的公司高管得知招聘流程（对业务影响最大的人力资源流程）经常有50%的失败率时，他们会大吃一惊。这种惊人的失败率发生在每一个工作级别，从小时工到经理，甚至是执行层。
您不必是首席财务官即可计算每一次招聘失败所带来的巨大成本、负面业务影响和生产力损失。因此，假设你是一名公司高管，然后考虑一下当你看到下表时，你的反应会是什么。
上面介绍的六个工作级别的报告失败率是由五个不同的独立组织报告的。这这种一致性表明，高失败率并非统计异常。
招聘中到底发生了什么？
如果你了解常用的业务流程成功衡量标准六西格玛，你就会知道，用外行的话说，这意味着每百万次尝试中会出现三个以上的错误。这五个工作级别领域的失败率从低的40%到高的82%（或者平均每百万个雇员有50万个错误）。显然，即使报告的失败率大幅下降，大多数企业招聘流程产生的结果也有严重问题。如果生产、客户服务、市场营销或产品设计的业务流程与这些失败率有任何接近的地方，就会出现人头攒动，削减预算。然而，招聘负责人却无视这些坏员工对公司造成的损害。
这些新员工录用失败率过高的原因
招聘中没有衡量失败率的原因有很多。然而，六个最具影响力的原因包括：
无法衡量不好的招聘成本 -所有级别的管理人员仅在看到变化会导致收入损失时才要求进行更改。如果他们意识到招聘失败的成本很容易达到该职位薪水的三倍，那么他们将要求立即采取行动。而且，如果新员工与客户互动，则成本会更高。
流程设计不科学 -几乎所有公司的招聘流程都是根据过去的体验或直觉设计的。不幸的是，很少有基于相关数据从头开始设计招聘流程的信息，该数据揭示了哪些流程元素可以准确预测工作的未来成功。如果不使用流程再造原则，招募结果将不可能得到改善。
基于直觉而不是数据的决策 —在我的研究中，我发现在大多数公司招聘过程中做出的决策中，有超过75％的决策是由人们根据自己的直觉而不是数据做出的。不幸的是，即使向招聘高管提供了数据，他们也很少立即采取行动。
招聘流程更新不及时 -大多数公司的招聘流程实际上从未根据业务流程工程原则定期进行重新设计。相反，仅在出现重大问题或出现新的供应商产品时，才单独添加、删除或修改流程的元素。
无法衡量招聘失败率和招聘质量 -尽管这是标准的业务流程步骤，但我估计不到10％的公司招聘职能会系统地衡量和报告其流程失败率。而且，如果您不衡量招聘失败，就无法使用“根本原因分析”来找出并修复失败的原因。而且，由于大多数招聘职能甚至都无法衡量聘用质量（新员工的在职表现），因此他们也无法知道新员工何时获得成功。
HR不具有一个数据驱动的功能——因为HR中很少有东西是数据驱动的。人力资源部的招聘和所有其他流程都没有转向数据驱动的方法，这并不奇怪。如果没有其他人力资源部门的压力，招聘人员就没有理由主动成为数据驱动型员工。
招聘中的其他高影响力失败
即使您选择忽略新员工的失败，招聘在其他许多领域也会失败。这些失败的一小部分样本包括：
申请流程退出 -“典型的《财富》 500强公司因这些繁琐的流程而失去了十分之九的合格申请人”。
面试无法预测 -我们查看了成千上万的面试结果……以及该人最终在工作中的表现。“ 我们发现零关系。这是一个完全随机的混乱局面 ”。
经理们对聘用决定感到遗憾 –“ 66％的招聘经理为基于面试的聘任决定感到遗憾”。
合格的申请人 -接受调查的大多数管理人员“相信他们面试的所有候选人中只有不到一半是合格的”。
简历排序 -在候选人发出的所有“完美简历”中，实际上只有12％的“理想候选人”被安排进行面试。
晋升的高管 — “新晋升的经理和高管中有40％在开始新工作后的18个月内失败” 。
定义新员工失败
由于每种情况都不尽相同，企业招聘领导者需要与高管一起确定最适合其组织的“招聘失败”的定义。其他因素（在雇用失败的18个月内发生的负面事件）包括在其对雇用失败的定义中，其中包括：
终止-必须终止或强制离职的新员工。
离职率-表现高于平均水平的新员工的早期自愿离职率。
工作绩效-表现低于平均水平的新员工，或必须加入绩效管理计划的新员工。
培训-必须为新员工提供重大的意外培训。
加快速度—达到最低生产率标准（比平均水平高50％）的时间。
薪资成本-当工资高于中点的新员工表现不佳时，会浪费薪资。
调动-新员工必须重新部署，因为他们不适合他们最初的团队。
法律问题-员工聘用过程中的投诉或法律问题。
经理满意度-不满意的招聘经理比例很高。
多样性- 新员工在影响客户的职位上的多样性低得令人无法接受。
最后的想法
很少有公司衡量新员工的失败率，很多公司也无法解释为什么无法衡量新员工的在职表现（即员工的素质）。如果您的目标是增加招聘对业务的影响，那么衡量表现高于平均水平的新员工的百分比可能是一个更重要的指标。
以上由AI翻译，仅供参考！
作者：John Sullivan
来源：https://www.visier.com/clarity/measure-new-hire-failure-rates/?utm_source=PANTHEON_STRIPPED
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