大咖说丨知名咨询&科技公司高管分享,企业人力资源数字化转型的主要挑战和破局之道

易小路
大咖说丨知名咨询&科技公司高管分享,企业人力资源数字化转型的主要挑战和破局之道

 

  • 如何运用新的概念,在组织中激发新的增长点?
  • 从成长轨迹到成长规划,大型集团如何帮助员工提升、创造价值?
  • 如何跨部门形成统一的数字化团队,给予客户多元化的数字体验?
  • 行业缺乏统一的标准和认知,企业如何构建人力资源信息系统?
  • 企业如何实现数字化产品的落地应用和场景开拓?
  • 面对公有云的大势所趋,我们需要怎样的架构模式?

波士顿咨询(BCG) 赛默飞世尔数字化

董事总经理陈果 团队总监蔡康宏

赛默飞世尔科技(中国)有限公司与eRoad合作,在共同开发的软件Growthclick中加入商机共享功能,销售人员可以利用人力资源管理APP,将客户那里产生的,对其他事业部产品的需求,推送介绍给其他事业部的销售人员 ,从而获得交叉销售的相关激励。

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这款APP可模拟 2000多个 商机转化场景,将销售、商务拓展、客户服务和后续的需求对接融于应用。作为 5000人 规模的大型集团,每个月有 2200名 用户在使用这个APP,其促进达成的商机转介和交叉销售已产生 2000万美元 的内生销售额增长,最终的转化率可至 10%。

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在中国,销售是组织的第一生产力。长期以来,我们致力于讨论、探索,如何在数字化的转型过程中,通过产品、应用、服务模式赋能销售?首先,我们思考——

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这个案例带来的启发——

价值导向: 当我们在评估一个平台或设备的时候,应该跳出一个IT、管理员或设计者的思维,而去考量它能形成的解决方案和创造的价值。

用户思维: 这个APP充分发挥人力资源的效能,吸引销售人员通过平台建立连接,互相激励,体现了数字化时代的用户思维。

生态拓展: 这个平台的作用在于我们通过数据发掘不同产品线的潜在客户,最终成为我们的合作伙伴,以激发人的潜能,更好地连接需求,服务客户,持续深化、推动项目发展及数字化转型。

赛默飞世尔科技(中国)有限公司的案例, 折射出中国企业人力资源数字化转型面对的主要挑战和企业的破局之道。

波士顿咨询(BCG)董事总经理陈果在20年HR和IT的咨询历程中,通过行业洞察以及对数据和案例的分析,分享他对此的观点与见解。

2014-2015年,数字化浪潮兴起,接下来的3-4年时间里,我尝试去理解数字化。

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人力资源数字化的发展趋势是——

云计算、大数据、5G等新技术在人资源系统中的应用,第一代是典型的人力资源信息系统,比如PeopleSoft;第二代是人才管理系统,包括人才盘点、绩效、招聘等;第三代是我们今天提到的云,核心的人力资源管理系统,加上外边的人才云;第四代产品是纯云的架构,比如eRoad的一站式人力资源管理平台。

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人力资源数字化的核心是——

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人力资源数字化,企业落地应用的挑战是——

挑战一: 没有统一的标准和认识,比如对于岗位和职能的理解不一,或客户提出系统体现双通道双职位,怎么构建人力资源信息系统?

挑战二: 在企业内部,怎么推进人力资源数字化?

挑战三: HR传统的三支柱模型正在发生改变,即人力资源运营专业决策,共享服务的交付、专题的交付、以及解决方案的设计,是若干人力资源管理要素的排列组合,没有一个固定的三支柱布局模式,这种情况下,HR如何组建做数字化团队?

如何应对人力资源数字化转型的挑战?

人力资源信息化需要规范化,并且具备实践的可行性。 在接触新的人力资源数字化工具时,企业需要思考其带来的商业价值,数字化转型的出发点,并理解数字化产品、系统、平台运行的人力资源管理原理。

数字化产品的特点是快速敏捷,满足用户的核心需求,是逐步呈现系统、提升用户体验,并运用算法驱动的过程。

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数字化转型的人力资源管理系统实施需要四大步:

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  1. 确定HR的运营和HR IT的治理模式—— 在HR自身管理机构、服务机构、参谋机构这三支柱基础上构建人力资源管理体系与管理流程,拓展应用场景,提升用户体验;
  2. 构建系统架构,人力资源模块的整合和生态, 包括外部云的生态和外部数据的生态;

前台以用户体验为核心做数字化的产品。 我们的企业要做数据的整个平台,现在有核心的词叫数据中台,而设计的趋势是数据系统越做越小,数字化产品越做越大,趋于个性化。核心系统的两端需要在云平台上接入外部的SaaS服务,以及数字化产品的创新平台,根据用户的反馈持续更新迭代。我个人推荐公有云服务,结合企业的自身业务组件,使用这些组件构建我们的业务前端。

  1. 选择正确的工具和平台;
  2. 跟进实施。

个人认为,构建数字化团队,HR IT治理的可借鉴实践经验是:

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  1. HR IT隶属于HR部门;
  2. HR IT的一项职能为HR的相关数据治理;
  3. 由HR IT统筹解决创新数字化产品的产品管理、数据治理、数据管理的问题。

最后——

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