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Moka创始人赵欧伦:人才是企业最重要的资产

编辑:光年网盟 发布时间:2019-11-09 00:32:34 分类:网盟学院 |


2019 年 11 月 8 日,GGV Evolving Enterprise2019 活动在北京四季酒店举行。Moka创始人赵欧伦 上台分享了企业互联网创业的机遇与挑战。

以下为演讲实录:

Moka创始人赵欧伦:我之前在伯克利读计算机本科,然后在投行待过,我在香港的花旗银行工作,然后回到了硅谷,加入了一个初创公司,跟着这个公司学习如何做产品、做创业。

2015 年,我觉得国内有更多的项目,然后回到了国内,看看有什么地方可以贡献自己的价值。

2015 年我成立了现在的这家Moka公司。

回来的时候我并不知道自己想要干什么,我觉得其实加入一个公司也很好,也可以贡献自己的力量,所以当时回来的时候就找工作。

招聘的过程当中,我发现国内的很多企业的招聘是非常混乱的,比如说,我找不到他们的招聘官网,不知道他们企业的愿景、价值、使命,不知道他们要做什么,我投递之后,甚至他们的人会重复联系我,然后我就聊了很多公司的HR负责人,他们跟我分享了这样的一些痛点。

比如说,这些体现在三个方面。第一是协作,Boss直聘想解决直接招聘的形式,招聘的环境你有一轮、二轮、三轮面试官、HR、候选人,有非常大量的协作、时间、讨论,所以很多国内企业消耗了很大的精力、时间和人效,他们他们都用EXcel,甚至是用笔记本记。

有一个HR说,他们每周五要花一个下午,由两个HR一直整理数据,给他们的CEO做汇报,说这周的招聘做得怎么样。这个过程当中,让这两个HR的成就感很低。因为基本上做的就是记录的事情,并且也很难让他们抓到关键数据,比如用人部门的配合度,推过去之后他多久反馈回来?用人部门面试准确吗?

对于面试官的管理,这些东西没有办法让HR在线下做。

所以在数据方面他们是很痛苦的,包括我们怎么看渠道的有效性。因为这个年代,包括BOSS也进入到了直聘,越来越多的企业,比如之前的内推、公众号、视频面试,对于我们HR从业者都会有新的挑战出来。

新的挑战带来了非常多的隧道,到底哪一个隧道有用,他们也没有办法分析。

第二个痛点就是HR没有办法用数据管理他们的工作,就是数据分析。我们的HR也会流动,他们也要找工作,当这些人离开企业的时候,经手过的人才也没有办法为企业所用。这跟CRM系统是一样的,我们的销售团队接触了很多客户,这些客户也是资源,你对客户的互动也可以记录在CRM,这些都可以变成你的客户资源,等着下一批的员工再来跟进。

同样的,做招聘也是一样的。

其实一个人才对于一个公司的价值,不亚于一个客户,甚至在很多关键岗位上远比一个客户,一个公司还要重要。国内的企业没有把人才的资源积累起来,一个企业每年花大量的招聘费用用猎头、买简历,但是没有办法构建自己的核心竞争力。

第三就是自有人才库的搭建,包括历史上接触过这些人,对于这些人评价的记录。

对于这三个痛点,我当时觉得很真实,我感觉这个需求没有被很好地满足,于是就成立了这家公司。

除了这个真实的问题之外,当时我跟合伙人有一个深入的理念,我们认为人才是企业最重要的资产,所以我觉得值得投入我们的精力和我们的时间。所以我们的使命和愿景,希望通过我们一流的产品和技术赋能企业的人才战略,通过解决企业的人才战略,帮助企业成功。

我们觉得中国的需求是很旺盛的,但是他们缺少一个很好的供给,而我们希望打造出来下一代的数据驱动和智能化的人才管理系统。

我们也有三个核心优势,分别聚焦在用户体验上,当一个产品用得顺畅,用得好的时候,包括我们很多客户从一个公司离职到下一个公司,他会觉得这个公司如果还在用Excel而管理的话,他就没有办法回到石器时代,或者是之前传统的老旧时代了,这一点上我们的体验带来了很大的帮助,只有我们的体验足够顺畅,然后替他想到了怎么解决,他才会对你这款产品很热爱,这是我们的第一个差异点和优势。

第二就是我们对数据的差异,我们对于所有的数据进行了积累和留存,所有的数据我们也进行了脱敏,因为所有的数据都是客户的。然后我们可以分析数据,比如说我们的客户小米他们招一个Java程序员的时候喜欢一个什么样的人,他们的每一个面试官的用人的标准是什么样的,我们可以把这些行为记录下来,包括我们可以把HR的行为做一个很大的提升,也就是第三个优势,就是智能化。

我们希望在智能化有几个落脚点的场景,比如说我们可不可以不HR的初筛完全地变成自动化的?不用HR再去搜简历,再看这个人是否合适了。

因为一个HR再看一份简历的时候是在找一些关键词,他在找这个人有没有三年跳两次的经历?这个人有没有一些在大厂的工作经历,工作经历是否完整,是不是在行业里一直都在做这个工作?他一定会有他用人的偏好,然后再找这些关键词,毕竟他面对的是简历。而实际简历就是一个文本,我们可以通过NLP,通过我们的推荐和算法,把初筛的动作省掉,把HR的初筛的行为算好,然后把推荐给用人经理,让他们进行补充,让他们进行线下的评判和双方的了解,这是机器现在还替代不的。

我们目前有 700 多家客户,聚焦的行业分步在科技、零售连锁、金融类的,比如说科技类的有小米、去哪儿、搜狗、YY,包括我们的零售也服务了麦当劳、盒马,这是我们目前覆盖的企业。

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