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人力资源
Salesforces市值逼近千亿美金并盈利，SaaS 20年发展终步入盛夏光年
来源| 亿欧网
5月30日，Salesforces发布了其2019财年Q1业绩，根据财报显示，第一财季利润为3.44亿美元，每股收益46美分，收入从上年同期的24亿美元升至30.1亿美元。
受此利好消息影响，Salesforces以每股超过130美元的价格，市值最高达到了982亿美元，直逼千亿美金大关。
SaaS鼻祖Salesforces终于站在了千亿市值门槛，再一次为To B市场注入了兴奋剂。Wedbush维持赛富时（Salesforces）公司评级为跑赢大盘，最新目标价甚至为150.00美元。
在更早的2017年8月，Salesforces公布其第二财季收入达到25.6亿美元，2018财年年化营收将比Orcle抢先突破 100 亿美元的时候，就被很多人认为是SaaS模式的胜利。
回顾1999年，以客户关系管理（CRM）软件服务商杀入市场的Salesforce，没有人预料到他能达到千亿美金的市值，甚至很多人认为它不会活下来，毕竟彼时Oracle还处于巅峰，无人能够撼动其在软件市场的领导地位。
没人注意到22岁被评为“Oracle最佳年度新人”，25岁成为Oracle公司最年轻副总裁的Marc Benioff，在这一年离职并成立Salesforce。
当Salesforce喊出"No Software"的口号，以软件终结者身份杀入市场，用将近20年时间证明了其当时的远见与SaaS模式的正确性。
回顾Salesforce的发展，可以粗略的划分为三个阶段：
1999-2005：依托CRM实现上市；
Salesforce公司从1999年成立，直到2001年推出首个SaaS模式的CRM。2003年公司举办了第一届年度Dreamforce用户大会。从此，Salesforce开启了他们每年在会议上宣传新产品与创意的传统。2004年Salesforce在美股上市，筹集了1.1亿美金。
2006-2010：打造PaaS平台，实现应用的自主开发；
先是Slaesforce在2005年推出AppExchange，Salesforce根据对用户需求的把握将一个个解决方案研究开发成独立的“乐高积木”式应用放在AppExchange平台上，用户可按需订阅，定制自己的个性化“乐高城堡”。
最重要的是2007年推出的Force.com，Force.com允许客户在其PaaS平台上定制化开发应用，帮助Salesforce向中大型客户领域进军。彼时Slaesforce真正形成了对IBM、Oracle等企业的竞争。而后Heoku、Lighting等平台先后上线。
2011至今：完善CRM四大领域布局，积极并购打造 “CRM+AI+数据”完整生态。
CRM分为四个部分：客服（Service）、销售型CRM（Sales）、营销型CRM（Markting）和电商（DigitalCommerce），在2016年6月，Salesforce以28亿美元的价格收购Demandware后，终于补全了在CRM四块业务中的最后一块，构建起完整的CRM版图。
2017年，Salesforce推出了最新AI产品——Einstein（爱因斯坦），CRM+AI模式再次引起市场的关注。Einstein将会被嵌入到商业业务的范围内，自动挖掘相关商业信息，预测客户行为，推荐下一步最优行动，最终帮助客户提升销售能力。
在数据层面，今年3月Salesforce以65亿美元收购了软件制造商Mulesoft，Mulesoft提供的集成平台使用API（应用程序接口）构建连接企业应用程度、数据和设备的应用网络，帮助Salesforce链接不同应用中的数据，为Einstein提供数据支撑。
至此Salesforce已经形成了其依托CRM的生态布局。
回顾国内市场发展，国内SaaS最早起步于SAP中国区的研究，也曾在阿里软件宏大的梦想中折戟。
真正的SaaS CRM崛起应该是在2012年时，以纷享销客、销售易、红圈营销等CRM代表厂商开始崛起，如今几家头部企业年营收大概在2亿元左右，与Salesforce 80多亿美金的年营收差距巨大。
现在Salesforce逼近千亿美金市值，甚至超过国内某些To C巨头企业市值。在其高速的发展历程中，总结发展经验，亿欧认为Salesforce带给国内企业三点启示：
对前沿技术保持投入
在很多人看来这是一句正确的废话，但是亿欧在采访很多国内很多企业时，会遇到企业在产品化与定制化方向的争执。接下大客户的定制化案子，短期对营收有帮助，但却不利于SaaS产品化持续开展。
甚至有些企业在AI技术不能达到效果的情况下，与客户签订效果保证，利用人工入住客户企业实施服务。
而反观Salesforce，在近期还有另一则喜讯，就是被福布斯杂志评选为世界上最具创新性的公司第三名。
Salesforce一直坚持技术与产品化的发展思路，早期创立SaaS模式本身就是对传统软件的一种颠覆。按订阅收费而非Licence收费，在当时看来就不可思议。
当时最大的不看好因素，是很多人相信客户不会把数据给第三方服务商。然而Salesforce坚持以SaaS模式拓展市场，即便当时投资人都不认可。
2017年3月，Salesforce将“爱因斯坦”的大部分功能向所有用户开放，并宣称“爱因斯坦“现已为客户每天提供超过10亿次由AI驱动的预测。AI技术的利用，再次帮助Salesforce对竞争对手形成了代差的竞争优势。
对待在国内风声鹤唳的区块链技术方面，Salesforce联合创始人Parker Harris也并不排斥，并称公司希望在2018年9月之前公布区块链和加密货币支持。“我希望在我们的年度会议Dreamforce之前，为Salesforce和我们所有客户找到一个区块链和加密货币解决方案”。
对销售和营销的重视
Salesforce直到2016年才实现盈利，此前很多人一直怀疑SaaS模式能不能赚钱，尤其在Salesforce也在保持成本持续不断增长的情况下。事实在SaaS非常关注的续约率方面，Salesforce续约率常年保持96%左右，续约金保持为108%的不错成绩。
Salesforce不能盈利的原因，除了本身SaaS就是前期重投入，多年的订阅收入才能摊平成本的原因外，就是Salesforce非常注重销售和营销。
Salesforce创始人Marc Benioff曾说：“对于To B公司而言，获客最好的方式即内容营销和活动营销。”
从数据来看，从2011年左右，Salesforce公司销售费用增长率均超过35%，有些年度增速甚至超过40%，高于同期公司营业收入的增长水平。
之所以在保持SaaS霸主地位的同时，仍旧高投入销售而非造利润，与Salesforce既定的战略有关。Salesforce希望以30%的收入增速成为50亿美金营收的公司，然后是100亿美金，接下来才是盈利。
近五年Salesforce公司销售团队持续扩张，人员增加幅度平均每年接近 32%，这在国内的To C公司中都非常罕见。
积极并购形成布局
尽管Salesforce并非类似思科等公司，那么依赖并购形成布局。但是Salesforce在并购方面并不手软，此前Salesforce曾希望收购Twitter或者linked In，但是linked In被微软以262亿美金收购，让Salesforce丧失了大量企业和职场关系数据。
不过Salesforce依旧做了很多收购布局，比如为了夯实产品收编了Demandware、ExactTarget，发力人工智能收购了PredictionIO、MetaMind等。
2018年最重要的收购，是以64亿美金收购Mulesoft。2016年以来，Salesforce 花在收购上的资金达到40亿美金左右。
当然国内目前还没有一家以纯SaaS业务登录A股的企业，新三板的流动性依然不足。国内SaaS企业想利用资本市场进行一些布局，还相对存在一些难题。
公司首席执行官Marc Benioff此前曾承诺，将在2034年实现600亿美元的收入。这意味SF未来必须保持2位数的增长，以10倍PE计算，彼时Salesforce市值将超过IBM和Oracle。
来自易观数据显示，2017年中国SaaS CRM市场规模（含SFA 、外勤、 SCRM）将达到46.9亿元人民币，同比增长24.1%。
在追寻Salesforce的道路上，国内To B企业的未来，用一句形容就是前途是光明的，但道阻且长。
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人力资源
谷歌助手问世，预示AI招聘即将成为新趋势？
来源| 环球人力资源智库
AI必定会让一部分员工失业，但人才永远紧缺
近日，谷歌召开一年一度的Google I/O大会。亮出了王牌AIGoogle Assistant，Ta可以无障碍和人沟通，惊艳全场。
发布会上，用户对Google Assistant说：我想剪头发。GoogleAssistant接受指令后直接一个电话轰炸到洗剪吹一把手Tony老师那里！！
Google Assistant：你好，我想帮助我的客户预约做头发。
理发店：预约什么时候呢？
Google Assistant：你觉得3号可以吗？
理发店：我查查Tony老师的档期，请稍等。
Google Assistant：嗯哼？
这一声“嗯哼”把全场人都逗笑了，谁也想不到一个人工智能AI可以做出如此自然的反应…接着，Google Assistant又继续了Ta的表演：
理发店：3号12点不行，Tony老师要帮王阿姨烫头发。
Google Assistant：那10点到12点呢？
理发店：你的客户想剪发还是烫头发？
Google Assistant：就修一下。
理发店：那没问题，我们10点见！
整段对话，Google Assistant表现的自然流畅，理发店那头丝毫没有察觉到自己竟然是在和AI对话。
AI时代已经到来，失业潮也离我们越来越近！商超无人化、配送无人化、公司无人化...的标准场景无人化都将成为未来的目标。
未来的人力资源也将在科技的推动下完成创时代的全新变革，这会让一大批HR被人工智能替代，但这并不意味着所有员工都会失业，因为优秀的人才无论是在过去、现在，还是未来都依然是非常稀缺的。
优秀HR如何识别人才？
寻找「人」而不是某个标签
很多HR寻找人才时首先瞄准TMD、BAT等名企，但HR还是要问问自己，想要的是「人才」还是「某某名企的人」。
也有不少CEO或业务部门负责人偏爱名企出身这个标签，喜欢以公司大小、知名度来衡量和判断候选人的优劣，非BAT，TMD出来的人不看，这是我们经常能够听到。
这样的人才质量真的好吗？真的就能为公司创造价值吗？？？
如果按照这种逻辑，那就和在菜市场买萝卜没区别了，判断这个萝卜好坏的标准只是通过个够不够大，皮够不够亮，有没有贴着某某牛逼产地标签等等！
HR如果只是这样去招人，不用未来，现在就可以被替代掉。
不是所有的人才都集中在名企和独角兽企业中，招人要有发现人才的独特视角和专业能力，要基于企业的特点、业务需要、用人的要求来思考你所需要的人才到底在哪里，而不是盲目的追求BAT、TMD等名企背景。
「名企出身」是非必要核心条件，是锦上添花、有比没有更好的事情。
所以记住，首先要找的是人才，人才，人才！（重要的事说三遍）
如何甄别与企业匹配的人才？
3+2法则，即3甄2验。
简历甄别， 一份优秀的简历通常呈现出的特点是：内容上逻辑清晰，重点突出，业绩和产出可量化。
面试甄别， 行为+结构化面试，着重了解简历中呈现出的核心内容，及业绩，产出背后的逻辑。
举个例子：
比如XX销售总监在XX知名公司工作期间完成了100个亿的销售任务。
面试官可以从当初的目标设定开始，为什么制定这样的销售业绩目标？
当下的市场环境是怎样的？
竞争对手的同岗位业绩目标设定的范围是怎样的？
实现这个目标所需要的路径是怎样的？
过程中遇到了什么样的问题和困难？
这些问题又是通过什么样的方法解决的？
等等类似的问题去展开面试的甄别。
测试辅助甄别， 基于岗位胜任力模型，了解岗位需求的核心纬度，针对性的给予相应的测试，辅助甄别候选人于岗位的匹配程度。
结合背景调查验证与试用期管理验证综合考察候选人业务能力。
招聘的本质是以需求为导向，需求不仅决定了招什么样的人才，也决定了招聘的路径，什么样的需求匹配什么样的人才，这里面人岗匹配是关键，只有把合适的人放到合适的岗位上才会有最好的效果，岗位上切勿盲目追高追名。
所以无论需要招聘什么样的岗位，前提都必须要搞清楚需求，招聘中遇到的大部分问题都源自于需求本身。基于什么样的背景出现了这样的需求？需求的核心要素是什么？基于核心需求的岗位定位和人才画像是否清晰？根据需求制定有效的招聘计划和策略才是成功招聘到合适人才的基础。
其实，人力资源的工作和医生非常相似。
医生通过望、闻、问、切，找出病人的问题对症解决；HR们通过对组织的望、闻、问、切发现组织上的问题然后通过不同的管理工具解决；而招聘通过筛、甄、测、验招聘到组织中最为合适的人才。
相信短时间内AI还学不会这些非标准化的专业技能, 但我们还是要在AI能够替代我们之前，去提前了解、学习AI，强化工作技能，提升自己的价值，在时代变革的同时完成自我的变革，这才是唯一不被替代的出路。
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人力资源
HR如何快速理解能力素质模型
文| 道几
来源| HR实名俱乐部
知识点
1、定义能力素质
2、什么是能力素质模型
3、能力素质模型有什么作用
4、如何判断能力素质模型的好坏
一、定义能力素质
能力素质是指在一个组织中与工作或情境相关的绩效优异的员工所具备的动机、自我概念与个性，价值观与态度、技能和知识等关键特征的集合，如下图。
麦可利兰把能力素质划分为五个层次：
1、知识（Knowledge）
2、技能（Skill）
3、自我概念(Self-Concept) ：态度、价值观和自我形象等
4、特质(Traits)
5、动机(Motives)
其中知识、技能属于表层的胜任特征，易于识别; 社会角色、自我概念、人格特质和动机、需要等，属于深层的胜任特征，隐藏在水下，难以用常规的测验进行识别。但是，在工作情境中，深层胜任特征是决定员工的工作行为表现的关键因素。
二、什么是能力素质模型
能力素质模型不是一个单纯的术语。可以通过以下四个关键点加以说明：
第一、能力素质模型不仅仅有这些能力词条，最重要的是一种行为标准。
第二、行为标准中的行为，是优秀员工的行为（是指优秀员工的什么行为，能够判断出来他是具备这个能力的）
第三、符合公司战略和文化的优秀员工的能力行为和行为标准
第四、能力素质模型是一种公司高层和核心管理层认同的，符合战略和文化的，优秀员工的能力和行为标准。
通常我们从能力素质的适用范围，将其分为通用素质能力、核心能力素质和专业能力素质。(如上)
三、能力素质模型有什么作用
1、构建组织
基于能力素质模型，在选人的过程中能够选择更精准，即能找到潜力更高、价值观更符合、能力发展速度更快的人。这样可以用较低的成本获取更好的人才。
可以更快地发展人，人的发展有一个过程，发展的精准度越高，消耗的资源越少，速度越快。
2、识人用人
判断什么人应该放在什么位置上，他更适合做什么，如何激励他。
基于能力素质模型还可以很好地知道我们应该留什么样的人，在什么阶段一定要去挽留什么样的人，选、育、用、留是可以起到这样的作用的。
3、人才培养
能力模型可以在核心梯队的人才储备过程中起到非常大的作用。我们需要储备核心梯队去源源不断地补充新鲜的血液。
如何做梯队建设，如何做接班人计划，就需要知道下一个阶段需要的是什么样的能力，这个能力又用什么方法去培养。故能力素质模型还可以应用在核心人才梯队的培养上。
四、如何判断能力素质模型的好坏?
1.一眼看穿法则
如果这家公司的能力模型把公司名改成任何一个公司名都可以，这肯定做的不是很好，原因是没有任何一家公司战略文化上是完全一致的。
怎么可能用同样的人在不同的公司又希望得到同样的结果呢?
2.阅读记忆法则
在阅读记忆的部分，能力数字模型做的越复杂，越难记忆，就意味着落地越难。
3.应用落地法则
之前能力素质模型在企业内得不到认同或者落地执行度不高的原因是：企业过多的依赖外部顾问，外部顾问做好模型后，企业必须掌握技术确信能够落地。
能力模型是一种定性的东西，是过程性指标，不代表结果性指标。
要结果性指标必须与流失率、人迅速发展的成长率、员工的绩效达成率相关联，这要求我们把能力模型执行好，确信能够落地下去。
4.未来预见法则
能力模型是能看到未来性和预见性的。
看到能力模型是能看到这家公司在未来的一些战略方向的，比如公司未来是走海外战略，那么能力模型是能体现出海外战略的。
要往海外市场发展，培养的人怎么看不出跟海外市场有关，这样的人培养出来又如何能支撑海外战略呢？
如果公司战略是做解决方案战略的，那么能力模型中必须要能看到与这个解决方案相关的，不能只看到跟产品销售有关的，否则就变成了培养的人永远没办法支撑未来的战略转型。
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人力资源
HR部门：人工智能技术的第一线领域
文| Dr Jeremy Nunn
自古以来，哲学家和科学家们一直在探索人类智慧和思考的奥秘。就像我们在海洋和太空探索一样，我们在知识方面取得巨大进步之后，仍然存在一个萦绕不去的问题：
我们如何运用我们了解到的知识来帮助自己更好地生活和工作？
技术人员凑齐了以人类为原型的人工智能（AI）的最后一块拼图。
人工智能摆脱银幕并进入我们的日常生活，这项技术有望为人类各行各业带来革命性的变化。其中企业家将作为早期的人工智能行业推动者和采用者。
没有比人力资源（HR）部门更好的人机协作场所了。
通过人机协作及其对日常招聘，评估，入职和管理实践的影响，人力资源部门将迎来彻底的转变。
让我们从一开始就明确一件事：AI技术不会让HR经理和员工失去工作。
就像蒸汽机和计算机没有把我们引入过早的反乌托邦一样，AI技术承诺改变人力资源部门，而不是让它们变得多余。
毕竟，它只是许多人力资源专业人员在家中使用的技术的延伸，无论是Cortana，Alexa还是任何其他基于AI的设备。
因此，他们中的大多数人认为人工智能可能为人力资源部门的重要职责带来革命性变化，如招聘，绩效评估和教育，这是一个小小的惊喜。
人才招聘是人力资源部门的主要责任之一，但我们如何确保招聘到的人员是最终需要的“人才”？
假如你最终招到了一位说话流利，看起来很帅的员工，而他很难达到最初的承诺呢？
由于人力资源部门的人群纷杂（也就意味着易受扰乱），他们在这些招聘过程中无法抵抗人类的偏见。
人工智能技术有望通过依靠更多的大数据分析处理，而不是单独的观察来简化这一过程。
对于刚开始使用这项技术的人员来说，人工智能技术在筛选人员时，不受陈旧观念，以及申请人的种族，性别或国籍的影响。
人工智能软件可以设计相关的面试问题，完全忽视某人的背景，专注于他们某项工作的专业能力。
这些评估问题将以申请人早期的工作记录为基础，更重要的是，以他们申请的工作要求为基础。
用谷歌前任HR部门老板的话来说，将AI用于这种类型的自动化可以更快速地过滤出“极好的候选人”。
除了在候选人筛选期间摆脱人为偏见问题之外，人工智能还为人力资源部门提供了很多其他帮助，从而减轻了筛选候选人简历，社交媒体帐户，参考信函和其他来源的千兆字节数据的巨大负担。
这个过程是人力资源专业人员面临的最耗时的任务之一，他们往往面临为了及时完成工作而需要削减一些候选人的问题。
这无意中造成了公司招聘程序的缺陷，并可能把错误的人放在公司的错误位置。
最后，这也需要重复地耗费时间和昂贵的重新招聘程序。
人工智能可以使这些繁琐过程成为企业HR实践历史的一部分。
这归功于其强大的分析能力，使得人工智能可以同时处理大量候选人的大量数据。
如果可以的话，这些信息不必停留在简历或参考资料中，但也可以包括招聘后的绩效评估，这些评估为申请人的潜力提供了宝贵的见解。
人工智能处理这些任务所节省的时间可以在几天甚至几个月内进行衡量，人力资源专业人员可以将其用于实时访谈，入围和业绩分析。
AI通过协助新员工提供入职手续，再次释放HR部门资源。
这些新进人才经常淹没于人力资源部门，处理许多与薪资支付，假期，福利和一般权利有关的问题。
对HR专业人员来说，回答公司在宗教节日期间缺勤或未付奖金的政策等问题既重复又耗时，而人工智能可以使用日益智能的聊天机器人来“解救”这些人员。
他们可以很容易地编程，实时提供日常问题的答案，无论新员工或老员工的问题。
这些机器人可以作为自助服务平台，让人力资源人员能够专注于回应更加复杂和迫切的问题，那些更应该引起注意的问题。
最后，人工智能可以提供HR管理方面的协助，比如协助现有员工绩效评估的进行。
监控绩效会产生大量的各种数据和指标，人工智能可以对这些数据和指标进行梳理，以便人力资源经理能够快速访问有价值的系统化见解。
这些指标可以根据AI设计的每个员工的绩效目标进行衡量，也可以包括行为评估。
人工智能可以帮助人力资源人员为每位员工设置分级系统，并对设定的绩效目标进行定期自动化审查。
在企业界，人工智能最佳使用领域之一是人力资源部门，作为公司处理“人”的业务的第一线。
在人工智能领域，他们可以在其专业工作的各个阶段找到一个伟大的盟友，从早期入选人才和申请人筛选到后期上岗程序和绩效评估。
除了消除人力资源人员不必要的负担之外，人工智能可以帮助简化所有这些任务，并对每位候选人和员工的真实潜在业绩产生前所未有的见解。
所有这些都是在没有人为偏差和错误能力的限制的情况下完成的，这使得AI成为未来成熟的人力资源管理工具。
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人力资源
游戏式积分制管理，人力资源管理新工具！
来源| 人力资源分享汇
作为管理者，您是否有这样的困惑？
员工越来越难管理，低工资招不到人又留不住人，高工资能留住人却容易形成“高薪养懒汉”；
员工的忠诚度越来越低，核心骨干、老员工流失率居高不下。不加工资就跳槽的现象比比皆是，但加了工资效果又不明显，员工的积极性、工作状态最多不超过3个月，这是为什么；
HR学了太多的课程，去年学了宽带薪酬，今年听了战略性绩效管理，明年准备学任职资格管理，这些内容听起来有道理，用起来却效果不佳。老板不满意，HR地位岌岌可危，未来的出路在何方？
... ...
这些问题的原因就在我们自己身上，当前很多企业和员工之间的关系是：对立+博弈，一旦产生这种关系，就意味着老板痛苦的开始。
人搞不定，事就办不成，其实，解决了人的问题，就解决了企业80%的管理问题；
大家很头疼的这一系列问题，其实很多公司用积分制就能解决，而积分制和传统KPI考核最大的不同如下图：
积分制具体落实的维度，如下图：
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人力资源
国际人力资源平台ChronoBank宣布推出首个基于区块链技术的完整工作平台Laborx
来源| bitcoinist
世界领先的国际人力资源平台ChronoBank宣布推出LaborX--目前已成为大规模应用的首批区块链应用之一。
ChronoBank生态系统的新成员
ChronoBank宣布推出一个雄心勃勃的、旨在革新人力资源/招聘/金融行业的大型区块链项目LaborX--这是全球首个完整的基于区块链的工作平台。
ChronoBank的生态系统已经非常丰富，由Labour-Hour Coins和智能合约管理系统界面（ChronoMint）共同组成。
Labour-Hour Coins能够有效标记劳动力，同时消除通货膨胀。
而ChronoMint允许管理ETH，ERC20代币，BTC和LTC等虚拟货币。它还使用户能够创建自己的ERC20令牌。
LaborX现在是ChronoBank人力资源生态系统的重要组成部分，能够为求职者和公司提供安全有效地进行即时交易的保障。
准备以主流方式登场
最重要的是，如今LaborX是可以合法和大规模采用、基于blockchain的应用之一，得益于其人性化的设计与ChronoBank的多币种钱包（ChronoMint）和分布式交换（TIMEX）的集成。
凭借其一系列工具，LaborX计划尽快通过不变的信誉系统，智能合约和透明的令牌市场，来破坏和革新招聘市场。
同时LaborX声称它允许求职者增加小时费率以及避免支付延迟，同时允许公司选择更优秀的全球工作者，数字游牧人和加密货币爱好者。
在整个求职过程中，招聘双方都能够降低成本，LaborX平台本身只收取1％的费用 - 与已成为当今招聘平台收费标准的5-20％相差甚远。
ChronoBank的首席执行官Sergei Sergienko说：我们的业界领先团队去年一直致力于打造世界上最完整的区块链式人力资源生态系统。 LaborX仅仅是团队劳动成果之一，并且今天为它的大规模采用做好了准备。
就我们而言，任何人都可以在早期阶段采纳和使用我们的项目。我们预计有1,000家公司，100,000名用户将在年底前注册LaborX，他们通过LaborX每月可节省大约4500万美元的开销。
LaborX今天已经投入使用。
Edway Training和DGTek正在使用它。预计未来几个月将有更多公司使用该技术。
行业领先的功能
从客观的角度来看，LaborX的优势在于其特色 - 其中许多特色迄今在人力资源行业尚未见到。
除了大幅降低费用外，LaborX还拥有一个专有信誉系统，该系统将数十个来自不可变账本上的候选人的数据点考虑在内。
通俗地说，这可以让公司相信他们雇用的候选人，并通过消除证明不可靠的筛选过程来节省时间和金钱。
LaborX还可以标记工作时间，允许个人以最高的市场价格销售自己的时间，并决定他们每周希望工作多少小时 - 为工作和娱乐之间的完美平衡打开大门。
求职者也可以通过加密货币进行支付，这意味着那些以前无法进入招聘市场的人 - 比如那些没有银行账户的人 - 现在可以为他们的服务寻求工作和支付。由于智能合同和内置的纠纷解决方案，所以支付也得到保证。支付是立即收到钱包，而不是转移到银行账户。
那些加密货币的新手不需要向第三方交易所注册，而可以使用LaborX的内置交易所和钱包。付款由稳定的LH代币处理，这消除了加密货币臭名昭着的波动。
最后，LaborX建立了简洁的、用户友好型的网站和app界面。用户不需要任何专业、技术上的知识便可以使用。
随着该平台已经准备好大规模采用，当今业界很少有其他基于区块链的项目与LaborX一样令人兴奋。
以上内容由HRTechChina AI编译完成，仅供参考
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人力资源
改善员工体验的三大策略：创造属于你自己的雇主品牌故事
文| dave sutton
2016年底，Asurion的人才招聘与保留团队意识到，如果他们想赢得顶尖人才，他们需要改善员工体验（EX）。
这家私营公司为3亿多客户提供移动设备保护和技术保修服务。他们帮助人们保持在线并实现最佳生产力。
这意味着这家公司需要大量的技术人才！
在科技领域，人才争夺战是真实存在的。我们正在经历很长一段严峻的人才短缺时间。
“雇用时间”的数量似乎永无止境，68％的人力资源经理表示他们在填补职位方面遇到困难。招聘经理在一个非常有限的人才库中对合适人选的竞争是非常激烈的。
Asurion需要讲述一个清楚而真实的雇主品牌故事，说明为什么一个技术人员应该加入，以及为什么现在的高绩效员工应该留在公司工作。
Asurion的领导层依靠David Marks创造了一个引人注目的雇主故事，完全使EX从“同一片海中脱颖而出”，并使公司与市场上的竞争雇主脱颖而出。
大卫需要有效地传达Asurion的雇主品牌故事以达到他们所追求的高品质人才，并确保EX完全符合他们故事的承诺。
你可能会认为薪酬是引人注目的员工体验的关键。但是，正如David在Asurion学到的那样，提高工资可能是员工头脑中的首要问题，但薪酬通常远远低于实际触发加入或留在组织中的行为的收益。
事实证明，许多改进EX的策略都非常具有成本效益，并且更易于实施和维护。
正如Jacob Morgan在他的书“员工体验优势”中指出的那样，有三种环境构成了任何员工体验：文化，技术和物质。
文化环境体现了员工为公司工作的感觉。
技术涵盖了员工用于完成工作的工具和功能。
身体体现了员工工作的实际空间。
图形信用：员工体验优势
这三种环境相互支持和加强。一些最有趣的策略实际上存在于上图中的交叉点处。
这里有三个策略来塑造员工对环境的看法并提高员工体验：
1.提供时间表和工作场所的灵活性
你的员工比你更了解他们的工作日要领。即使你是一个超级微管理人员，你可能不会每天与你的每一位客户打交道。
你的一线员工是你业务的一面。如果你赋予他们自主决策权并让他们负责管理自己的工作量并获得结果，那么他们对EX的看法就会大大改善。采用弹性工作时间和远程办公的工作场所在EX上得分更高。
如果你可以帮助员工避免每天繁忙的通勤时间，你也会看到生产力的提高。在Asurion，可定制的时间表选项对于未来的员工来说是一大吸引力，随着员工对工作生活的更多控制，它增加了整个业务的积极性和动力。
2.制定战略性员工投资
虽然很容易假设大多数人只为薪水工作，但高绩效员工正在越来越多地寻找更多追求。
终身就业的日子已经过去了，但这并不意味着你不应该培养能够强化个人和职业发展的员工体验。
Asurion公司最具潜力的员工将他们的工作视为在科技行业内学习，成长和进步的机会。
创造学习型文化和投资于员工职业发展的好处是广泛而令人鼓舞的。
当员工知道他们正朝着个人目标迈进时，他们的积极性和积极性就会增加，并减少任何停滞和无聊的可能性。
庆祝和欣赏你的团队的成就，他们会在绩效和倡导方面为你带来10倍的报酬。
3.确保简单明确的角色和责任
没有什么比开始一项需要新职能的新工作更糟糕，你实际上被要求扮演与之前完全不同的角色。
Asurion竞争的信息技术领域尤其如此。
“技术”是一门广泛的学科，很难找到同时擅长多种IT功能的员工。
有时候，最好的策略是以不同的方式思考问题，并在EX中包含人员配备能力。
利用领先IT专家的按需工作人员，你可以在IT功能的某些部分填写特定角色和特殊技能组。
这可以让你的内部员工将精力集中在更具战略性的挑战上，同时为员工对其角色和工作量的感知带来更多的简单性和清晰性。
与客户体验（CX）非常相似，有吸引力的员工体验（EX）为你的目标受众提供了关心理由，听取理由，参与理由，加入理由以及最重要的理由。
通过将文化，技术和物理环境与你的雇主品牌故事结合起来，你可以吸引并留住高绩效团队。
以上内容由HRTech AI编译完成，仅供参考e
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人力资源
大数据与AI下的人力资源管理重构
文 | 兰青秀
来源 | CHO首席人才官
“后工业社会”时代的互联网属性进化
“后工业社会”是美国著名学者和思想家丹尼尔·贝尔提出的，其典型特点是：以理论知识为中轴，核心是人与人之间知识的竞争，科技精英将成为社会的统治人物。
在互联网出现之前，后工业社会的进化相对平缓，知识进步对社会发展的驱动是平稳上升的。
然而，互联网的出现和高速发展，就像是为后工业社会注入了催化剂，人类社会在短短二十年中，就发生了可以媲美甚至超过以前百年进化的巨大变化。
后工业社会，被打下了深深的互联网属性。
知识创造未来的同时，未来也在改变知识本身。
颠覆再造：大数据管理掀起知识革命浪潮
从结绳记事到发明文字，人类社会的每一次进化都伴随着以数据信息为核心的知识革命。数据与信息的载体，从甲骨、木简、布帛到纸张，经历了数千年的历史。然而，从纸张到电子，几乎是一步跨越，就颠覆了几千年来数据信息记录、传播、交流与存储的传统方式。
大数据管理同时革新了数据信息的入口端和出口端。
在数据信息入口，大数据管理提供了真实的、实时的、低费的、海量的数据输入。
比如我们想要使用电子地图和导航设施，就必须定位所在位置和要去的目的地，并且在途中用GPS（全球定位系统）时刻记录位置，这就是数据信息的真实性和实时性。
入口端通过提供一些免费的大众服务来获取大众的各种数据信息，这就是低费性和海量性。
在数据信息出口，大数据管理提供了丰富的数据信息、精准的信息分析、便捷的信息匹配、高效的信息应用等实用功能。
比如淘宝、京东等电子商务网络平台，作为生活购物的综合信息平台，会对消费者的消费数据信息进行记录、追踪、分析，洞悉并掌握消费者的消费习惯，从而进行针对性营销推荐，甚至衍生一系列的后续商业服务。
风雨欲来：势不可挡的人力资源管理革命
（1）不断变化中人力资源管理
大数据管理下的知识革命重新定义了“知识”，作为知识创造者、吸收者、利用者的人力资源管理者，势必会被赋予新的内涵和使命，而这些正在悄无声息地改变着人力资源管理的主体内容。
数据信息革命正在给人力资源管理带来全方位的变化：
大数据将为人力资源规划提供更为科学、全面的信息与数据基础；
基于人才数据库的招聘工作将在招聘信息发布、简历收集筛选、人才测评、人岗匹配等方面大大提高工作效率和效果；
知识数据库将培训资源和培训需求实时链接和高效匹配，更有利于培训目标的达成；
薪酬数据库使得外部薪酬调研高度便利化，市场薪酬的透明性又反过来推动了企业薪酬进一步体系化和公平化；
绩效数据库使得绩效数据统计分析更加客观和便捷，使得绩效管理从烦琐的数据分析中解脱出来；
员工信息数据库使得劳动关系管理更加科学和规范，更有利于防控用工风险、推进人本管理，提升员工的企业黏性。
（2）AI推动人力资源素质革命
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟、延伸和扩展人类智能研究的技术科学，包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的本质是“基于算法”的智能，在大数据的基础上，基于计算机科学的高度发展，人工智能已经取得了一个个丰硕的成果。
2016年，为吸人眼球的“阿法狗大战李世石”，结局却让人大跌眼镜：李世石以1：4落败于阿法狗。从“深蓝”战胜国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫，人工智能很快攻下了“被认为是最复杂的智力竞赛”的围棋大赛。
中投顾问发布的《2018——2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着AI技术研究的逐步成熟，人工智能在无人驾驶领域、医疗图像分析、智能投资顾问、精准营销应用、新零售应用等领域的应用进程将进一步加快。
AI的高速发展启动了人力资源素质革命的加速器。简单机械的工作将被人工智能很快取代：
在制造行业，有很多企业已经引入工业机器人，替代了很多流水线工人，并且大大提高了工作效率，降低了生产浪费；
在零售领域，无人超市已经上线，传统的理货员、服务员、收银员等，已经处在风口浪尖；
无人驾驶正在快速发展，驾驶员将何去何从？
大数据信息公开且动态匹配，使得传统的靠信息提供与匹配生存的中介机构，甚至包括提供高端猎头服务的人力资源机构，都面临了前所未有的转型挑战。
人力资源开发目的就是提升人力资源价值增值部分。当人力资源的价值定义被改写，人力资源素质革命的大幕拉开了……
未来已来：大数据与AI下的人力资源管理重构
（1）“终身学习+立体能力”重构人力资源素质
“不是我不明白，这世界变化快”，就像这首歌里唱的，科技的高速发展使得现在的世界堪称“日新月异”。
人力资源素质革命使得知识和能力的迭代周期正在快速缩短。在教育领域，以前可以用15~20年的教育周期培养一个可以工作30-40年的人力资源个体，大多数受教育者也可以凭借所学养活自己一辈子。
但是现在似乎不一样了。原有所学的价值，正在变得模糊，或者飘忽不定，而且几乎没有办法预期这些价值会在什么时候就会突然消失殆尽。
“终身学习”变成了人力资源素质革命中能够给予大家安全感的“唯一法宝”。只有时刻关注快速发生变化的时代，不断更新并获取匹配时代发展的人力资源素质，才能不被快速发展中的社会淘汰。
另外，人力资源能力正在从线性变得“立体”，“斜杆青年”的状态将会从“时尚”逐渐变成“大众”。“终身学习+立体能力”将成为鲜红的旗帜，引领大家走上人力资源素质重构的革命道路。
（2）“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理
时代的快速变化使得传统组织的固化障碍正在变得越来越突出。新时代的管理呼唤灵活多变的组织，于是，“平台化”组织成为时尚，“合弄制”正在成为新时代组织再造的研究方向之一。
现在很多企业正在向平台化组织转型，以“人力资源能力”为核心组织能力的行业，比如法律、审计、咨询等行业的企业组织，是平台化转型的先锋队。
同时，人力资源素质重构提供了更加具有成长性和立体化的人力资源个体。新时代的人力资源个体希望实现跨组织的合作与成长，全方位“解锁”自身的人力资源能力。
当组织更加柔性，人力资源更加立体，传统的“基于雇佣关系的劳动关系”将会成为历史，“基于平台组织的劳务关系”将成为未来人力资源合作的主流模式。“泛平台化+劳务关系”将全面革新人力资源管理的基础和结构，重构人力资源管理的内容和形式。
综上，大数据管理使得“互联网+”从标签变成了烙印，深刻融入并驱动了社会发展，正在快速改变时代的面貌；具有互联网基因的AI技术与大数据紧密结合，成为重构商业运作形式的“利剑”。
大数据与AI下的人力资源管理重构，A面是“终身学习+立体能力”重构人力资源素质，B面是“泛平台化+劳务关系”重构人力资源管理。
A面与B面相互促进又制约，在对立统一的“矛盾”中共同发展，正在改写人力资源管理的未来。
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人力资源
区块链离我们很远吗？已经有人将它用到HR工作中去了！
来源| 中国人力资源
今年区块链大火，区块链的应用已经从我们熟知的金融行业应用延伸到经济社会的各个领域里，也已经有人将区块链技术运用到了人力资源管理领域，用科技解放HR。
如果你还不清楚区块链是什么？
区块链是一种去中心化的，基于密码学和公式机制的分布式账本技术，特点是去中心化、可追溯、防篡改，每个数据节点都记录了全量数据。
在区块链网络里，不存在一个中心化节点，每个数据都在整个网络里等价存在，而且相互之间通过链式关系进行关联，每一个区块和前一个区块按照链式关系相连，构成一个长链，所以叫做区块链。
区块链的主要优势是无需中介参与、过程高效透明且成本很低，数据高度安全。
区块链怎么用在人力资源领域？
简历“溯源”
目前这个阶段，“追本溯源”是“可信”的区块链最集中的应用。区块链技术决定它不能篡改，它提供给消费者的信息就更容易得到信任。
据悉，目前众安集团在400多个养鸡场使用了区块链技术，“在鸡脚上装上识别器，消费者可以直接查询这只鸡过去的饲养情况，甚至可以知道它走过多少步，是不是一只爱运动的鸡。
浪潮集团也在应用区块链技术建设“中国质量链”，并且已经开始在为包括茅台在内的多家企业提供服务，核心就是用区块链解决产品溯源问题，比如说一瓶茅台，可以从生产环节、流通环节、第三方检测3方面对这个产品进行追踪，对产品全生命周期数据进行串联，为消费者提供产品溯源和鉴真服务。
而区块链“溯源”用在HR领域也帮助HR解决了员工背景真实可靠度的问题。
简历欺诈是人力资源领域的一大难题。事实上，一个最大的在线求职网站CareerBuilder的调查显示，大约58％的雇主在简历上发现了谎言。
雇主如何确定一个理想的候选人对他们的资历和经历诚实呢？
区块链可以对简历进行加密与智能认证，确保应聘者的简历中教育经历、工作经历等的真实性，实现应聘方简历信息的真实性、不可篡改性、不可伪造性，解决了困扰网络在线招聘多年的招聘信息失真这一问题。
现在有许多初创公司正在探索区块链技术解决认证问题的能力，增加透明度并解决简历欺诈问题。
在区块链的帮助下，HR可以通过验证其证书来为自己的业务寻找合适的人员。如果你想确保一个人确实有符合公司要求的资质，那么区块链可以提供帮助。
而且，这一切不再只是幻想，Blockcerts就运用区块链技术，就可以实现查看员工的真实背景，了解你要的人是否具备其所说的资质。
区块链技术还可以帮助人们验证身份。当数字身份和认证记录结合起来时，你就能轻易迅速地找到许多候选者。
大学还可以采用区块链追踪成绩单和课程。通过这种方式，可以看到候选人是否拥有可以在业务中发挥作用的其他经验或知识，即便其能力认证可能并不完全符合职位要求。申请人可以选择分享其证书，这样雇主就可以使用应用程序来验证并检查这些信息。
在国内，职业链（CTEChain）与腾讯进行了合作，主要研究人力资源和区块链技术两个主要领域，最终目的是建立一个能够降低风险和提高招聘效率的职业信用生态平台。通过腾讯的大数据优势与科技优势，在企业招聘、员工内部管理系统、风险管理体系建设、招聘效率提升等方面进行深度合作，助力企业更好发展。
Aworker也利用区块链技术，让求职者能够将他们的简历存储在区块链中，立即证明其资历的公司。
作为分散评估和验证的结果，候选人简历的详细信息会实时更新。由于区块链上的数据是透明的，并且没有人可以根据自己的利益操纵数据，所以不存在伪造或欺诈行为。
不仅如此，使用区块链技术可能使人们更容易地获取公共信息。使用区块链技术可以安全地进行背景调查，查看犯罪记录或其他公共信息。
雇佣关系
在移动互联网的推动下，共享经济已经不再是一个新鲜事物，共享单车、共享雨伞、共享酒店纷纷出现。
在共享经济的背景下，越来越多的年轻人可能不再隶属于任何一家公司了，他们不再以自己是大公司的员工为荣，而是沉浸于自己在哪个平台上创业，乐于更广泛的合作。
对于企业而言，企业和员工之间原有雇佣关系将会被削弱，不再是雇佣关系下的正式员工，而是企业在某个固定领域的合作伙伴。
领英的创始人曾经提出，“商业世界需要有利于相互信任、相互投资，共同受益的新雇佣关系框架。理想的雇佣关系框架应鼓励员工发展个人人脉、勇于开拓实干，而不是成为唯利是图的跳槽专业户。”
利用区块链技术，可以让全世界各地的人通过去中心化的全球网络，交易他们的时间和才能，实现“共享员工”。
澳大利亚的技术公司ChronoBank通过利用区块链，可以让全世界各地的人通过去中心化的全球网络，交易他们的时间和各自的才能。
ChronoBank.io短期工作招聘平台是ChronoBank开发的区块链人力资源项目，其目标是建立一个去中心化的全球时间银行网络，让工作者可以在其中自由交易他们的时间和才能，而且无需传统金融系统的介入。目前该项目主要关注短期人力资源领域，包括电子商务、清洁、仓储、工业、建筑等自由职业。
基于区块链的自由职业劳动力招聘平台，将时间作为货币，ChronoBank能够确保人们根据自己的努力而获得报酬、提供了基于以太坊和其它区块链的最可持续的稳定代币。Chronobank使用有信誉的大型人力资源企业来确保所发行的劳动力时间(LH)代币的供应，本质上创建了一种传统银行的替代方案，更加低廉和透明。
培训
利用区块链技术，有望打破员工在各个公司任职时的培训壁垒，形成一个基于区块链技术的分布式账本，用于存储学习者在各个不同的公司的学习记录，从而建立起即时更新的、不可篡改的学习培训经历，形成员工学习进步的记录。
区块链技术可以优化和重塑网络学习社区生态， 使用虚拟币提高社区成员参与度，形成社区智慧流转体系。
应用区块链技术建立社区虚拟币产生与流通机制，员工可通过发帖、提问、回答等行为的发生自动赚取虚拟币，并可利用虚拟币购买社区学习资料与服务，从而激发社区成员的参与度，形成以虚拟币作为核心激励机制与衡量社区贡献度重要指标的集体智慧生成与流转生态。
区块链的分布式账本还可以生成观点进化网络，员工掌握的技能将分布存储在网络中，根据各个观点之间的语义联系生成可视化的知识网络图，员工可以在这个分布式账本上查看自己形成的知识能力体系，更方便于员工查缺补漏，探索学习未知的领域。
索尼称就已经开发了基于区块链的集中式现代账本以储存教育资料，通过网络共享，采用新的记录及评估学习方式。而在2016年2月，索尼其实已宣布采用区块链技术，应用于培训领域，并开发了能够实现开放式、安全的学术水平与进步记录的共享技术。
将区块链技术运用到培训上，还更方便HR在岗位匹配时根据相应的任职资格和技能要求查找合适的人。
员工档案管理
区块链技术在建立分布式系统中存储的精确记录方面非常有效。通过区块链平台，员工将能够建立由加密验证信息组成的专业档案：由学校验证的文凭和由雇主验证的工作经历。
在不久的将来，招聘经理将要求简历和包含经验证的区块链上的信息，以便他们不必浪费时间验证凭证。员工个人资料越强大，该个人就可以获得更多机会。就像雇主可以验证一个人在那里工作一样，他们可以验证可以添加到员工专业档案中的个人成就。
当一个人获得承认，而不是接受一个使用有限的证书时，他们将被永久和不可改变地证明区块链上的成就。他们将能够将其添加到他们的专业档案中，这可以反过来用来推动他们的职业生涯。
员工也将因建立专业档案而受益匪浅。当他们完成培训计划，获得认证或从事慈善活动时，可以通过其雇主在区块链上进行验证，并使用该验证创建更强大的专业资料。
过去的成就不会被遗忘，并将具有实际的持久价值。这种认可对于员工而言实际上是真实的使用，并且将成为更大的动力来源。当雇佣公司开始寻找经过验证的成就而不是简历中未经证实的索赔清单时，员工将有更大的动力为其组织发挥真正的影响力，这也让区块链间接实现了激励员工的效果。
除了这些外，区块链在薪资方面具有优势，特别是在国际支付方面。 通过区块链的安全结构，可以实时向员工付款，可以成为企业向海外汇款的更便宜和更高效的方式。 比如澳大利亚公司Chronobank就是采用区块链技术让雇主无需通过银行就可以支付合同工。
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人力资源
人力资源岗位都要进行哪些数据分析？
作者|刘建华
来源|HRBar
在HR的绩效考核里经常性会看到一些指标，比如招聘的到达率、培训完成率等，到底人力资源要分析哪些指标，这些指标到底如何设计？
01
基于运营的人力资源数据分析
首先第一个核心点，如果HR在操作人力资源工作的时候没有数据化没有进行量化，那么操作的东西就很难获得认可。
量化是今天所有HR的基础，特别是各位写年度工作计划和总结时，一定要量化很清楚。
第二是到底量化什么指标，很多HR在做半年度分析的时候，部门人员占比，再分析工作人员结构占比、年龄占比，我个人认为这个东西意义并不大，真正来分析的是基于公司运营数据导出来人力资源分析，这个是最有意义的。
人效分析、各个岗位单位产出分析、人力成本分析、牛人占比分析、培训有效性分析，这些都是我认为比较有意义的数据。
02
人效分析
第一个数据是人效分析，在一个公司里这是最基本的数据，因为人效分析就知道公司目前经营情况，人效的公式比较简单，用公司收入除以人数，每个月加起来除以12个月。是按照人均收入还是人均毛利来算，我个人认为按收入分析就可以，人效的比值决定了公司里每个人的平均贡献值。
第一种情况，是公司的产值偏低，同样1000人能创造十亿的收入，公司只做了一亿的收入，产值为什么比较低？仔细分析会发现产品比较低端，就是卖不上价格，这样的公司肯定是产品线的产品水平不行。
第二种是人员能力不够，一般公司里人效值偏低的时候，往往是公司初级人员偏多，导致整个公司战斗力不行，产值上不去。
第三种是，有些公司的产品线也赚钱，但做得不太好，原因是公司有一堆不赚钱的业务，所以我个人认为要控制业务数量，按照谷歌的思想就是721，70%做主营业务，20%做成长型业务，10%做新业务，这样的占比就比较健康，所以要控制一个合理的度。
03
人力成本分析
下一个分析是人力成本的占比，这跟人效比密切相关，往往是一个公司人力成本除以公司财务确认后的收入。
人力成本分析怎么算呢？一般是，人力成本占收入是一个比，还有收入占毛利的比，我认为占20%左右比例合适。
有很多人说人力成本控制的方式是什么，一些公司的玩法就是不涨工资，我认为这是不可取的，控制人力成本有一个核心动作是必须减员增效。
在公司里哪些人浪费人力成本呢？
第一就是无能的高管，第二就是工资很低但没有产值的人。
降低人力成本一种办法是降低工资总额，还有一种办法是提高收入值，怎么提高？要找牛人进来，因为牛人可以做更高的收入，找牛人也是降低人力成本的好办法。
04
人员结构分析
第三个是人员结构的分析，这里指的不是年龄、性别、学历分析，这种盘点价值并不高，那什么样的分析才有意义？
第一个分析的是公司管理人员占比。
第二是后台人员的占比分析，财务、人力资源等等岗位，你问这些岗位是不是越少越好？不是。我个人觉得一个公司后台加起来维持在12-15%是可以的。
还有一个是公司里人员结构，比如研发人员占比分析，之前的课我们讲过，华为46%的人是做产品和解决方案的，在中国的3G根本没有想商业化的时候，2004年的时候华为就开始招人，当时3G人才有1万人左右，有7000人在华为，他们的研发储备量比特别高。
05
营销团队能力水平分析
下一个分析是对营销人员产出进行分析，第一个是组织单元的分析，我要看各个门店的产出情况，看看各个门店人均产出多少钱，看看各公司的人效比是什么样的。
第二是分析销售人员的业绩情况，做这个分析核心点是有了这个之后，在公司里把销售人员按照业绩进行排名，然后按照等级分出来。
要认真剖析整个公司的人员构成，你要看各个业务部门做得最好的人是多少，前1/3的人做多少，把后1/3的人干掉，中间1/3是可以培养的人，在销售里这个分析特别重要，必须要对这个人的水平进行深度分析。
06
一定要做的人员综合能力满足预期业绩分析
在分析里最重要的是，分析公司现有员工满足未来预期业绩要求的匹配度分析。
把下半年的目标定出来，基于未来业务的要求，现有人员是不是满足这样的要求，要把人员进行分类分级，就是前面讲的人力资源盘点，里面包括最基本的个人业务能力评估、态度盘点、个人价值观匹配、个人发展潜质匹配等等。
这样在公司就会分出三类人员。
一类是表现很好业绩过关而且潜质不错，完全胜任岗位要求；
第二类是勉强可以的人，业绩中等一般但是也可以达到及格线；
第三类是根本达不到要求的人。更深层次的分析，老板最希望看到的分析是这个，在一个公司内部到底有多少人是真正胜任的，他们是能够满足公司业绩要求的。
最牛的人力资源是对每个部门的每个人都很熟，对他们实际情况都很清楚，这样人力资源就干得比较狠了。
各个部门的人员匹配都比较清楚，哪个部门行与不行都很清楚，下一步怎么调也很清楚，作为HR来说，能不能对公司各个部门的人员了如指掌很重要，是不是对每个业务部门下一步工作目标业务计划了如指掌。
07
从运营角度进行招聘分析
下一个分析是专项数据分析，比如招聘渠道的分析，这个怎么分析？
原来分析数据的时候是招聘到岗率，要看招聘完到岗后的分析，如今招的人不仅是简单把人招进来，而是要确定他是牛人。
今年部门招了多少人，到岗周期时间要进行分析，然后针对招聘结果进行分析，是不是满足岗位要求，部门提了多少需求，HR多少天搞定的，招来的人转正通过率有多少，转正的优秀率有多少，这样剖析之后招聘的数据就比较有说服力。
有很多HR总是掉在模块思维中来做，分析的时候先分析招聘渠道完成情况，通知了多少人，多少人来面试，通过率有多少，这些数据一点意义没有，一百个人招进来录取了一个人，招聘了一个人录取了一个人，哪个更重要呢？我认为通知一个人就可以招聘上岗，这是最好的。
08
分类细分的流失率分析
关于员工流失率的分析，并不应是简单算一个流失率。
第一个数据是主动淘汰人员的数据，做这个目的是我们能非常清楚的知道主动淘汰了多少人，这是一个很核心的数据。
第二个是主动流失员工有多少，比如说要看那些主动流失（主动离职）的人有多少。
在这里要进行精细分析，什么叫精细分析？一个是优秀员工牛人的流失率分析，这个比值一定要控制好，如果这个没控制好的话特别可怕，一个公司里牛人走了，这个组织损失就大了。
我建议要立体性的进行分析，就是统一的流失率，从主动和被动流失率进行分析，再看牛人流失率。
其实这些数最后要体现到人效提升上，不管你怎么做，招了多少人进来，走了多少人，分析数据的优势是引进了多少牛人，干掉了多少不行的人，这样工作才有效，反过来说招了很多人没有效果，牛人还走了，这样人力资源的工作就有问题了。
09
培训分析与总结
最后一个是对培训数据分析，第一个是课程开发数量，今年我们有多少个经过准确认真开发课程的数量；第二个是我们经过认证的内部讲师有多少个；第三个是当年做了哪些有效培训。
针对于公司不同的岗位，把这些工作——量化后进行剖析，发现培训完之后团队业绩明显有增长，培训前后的数据比一分析，有了这个值就厉害了，人力资源的价值感就上来了。
做了这么多分析最后总结下来是什么？
第一个是体现跟运营的对接；第二个是跟HR的贡献值有关系，你能拉出来人力资源贡献了什么，今年人效有提升，薪酬成本降低，牛人招聘入职率高，牛人流失率低，培训了多少牛人出来，这时候HR获得重用的机会就来了。
必须要用数据化分析，你得用数字证明你的功劳，否则只有苦劳没功劳，干了半天最后也是白干。
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