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成立超过20年的企业数字化转型和选型怎么做?Moka带来解决方案

导语
  一家成立超过20年的企业,业务发展稳定,有成熟的管理模式,有合作已久的HR SaaS服务商,为什么要重新选型,选择Moka?  原因很简单:数字化。  业务创新和增长需要依托数字化。

  一家成立超过20年的企业,业务发展稳定,有成熟的管理模式,有合作已久的HR SaaS服务商,为什么要重新选型,选择Moka?

  原因很简单:数字化。

  业务创新和增长需要依托数字化。

  数字化转型是近几年企业间最热的一个词。

  但是,怎么才算是实现数字化了呢?怎么衡量这家企业的数字化转型是否成功呢?

  这应该是一个开放性的问题,没有标准的定论。但是,我们应该明白一点:数字化转型是以提高质量和效益为目标,发挥企业主体作用,激发企业内在发展动力。因此,数字化转型所依托的工具首先要能用起来,并且在一定程度上可以取代之前的部分手工操作,这是基础。

  这也是开头提到的这家企业重新选型的原因:之前的工具用不起来,没办法支撑转型中快速增加的业务诉求。

  业务创新,人才先行,这是企业的共识。那么,在人才招聘上企业如何借助数字化工具达到提质增效的目的呢?

  RPA流程自动化,解锁招聘黑科技

  重复低效的人工作业,让HR深陷招聘流程无法自拔。RPA的出现,让HR可以从重复机械的工作中解放出来。所以,灵活合理的流程设计可以让HR在招聘工作中事半功倍。

  从简历收取、筛选到安排面试再到淘汰或发放offer入职,Moka招聘人性化的设计,简化了HR和用人经理的操作,自动汇总各渠道简历、简历自动转发、自动发送考试测评......通过自动化规则,让系统代替人工,实现HR与用人经理、候选人之间的信息自动流转和整个招聘流程的自动化管理。
 

  AI智能识别,快速过滤“无效简历”

  简历筛选和过滤对HR来说也是非常耗时的一项工作。招聘数字化不仅在于流程效率的提升,还包括在人才甄别上的准确性和有效性。AI智能识别人才画像和推荐算法,通过数字化手段更加精准高效的筛选出匹配度更高的候选人。

  通过设置自动筛选条件如工作经验、行业、技能要求等,快速过滤“无效简历”,提升HR简历筛选速度;通过岗位画像和候选人画像的比对,依据多路召回算法为HR进行智能推荐,并清晰展示候选人与岗位匹配推荐度及具体匹配项,匹配度越高排名越靠前,HR可以根据排名优先沟通匹配度较高的候选人。而这点在之前的系统中是无法实现的。

  内推闭环管理,激发员工能量

  这是一个6000多人的公司,年招聘量在1000人左右,内推入职占比20%,而内推所有的进度、结果、激励和统计工作都是由HR手动完成的,因为之前的系统内推操作太复杂HR根本不会用。重新选型不仅要实现整个流程的线上化、自动化,还希望可以将内推入职比例提升至30%甚至更高。

  通过Moka搭建的企业内推体系,HR可以在后台建立内推入口、设置激励规则,员工内推后的简历进展可以实时查询;另外,内推所有的过程数据都可以在系统实时监测和管理,省去了HR手动通知内推进度、统计内推结果和激励等步骤;同时,内推门户、个性化内推海报等多种社交化传播方式也大大提升了内推入职率。截止目前,上线使用9个月,这家公司内推入职占比已经提升至25%。

  场景化设计,快速支持大规模校招交付

  校招时间短、简历投递量大,HR在简历筛选和面试上压力都比较大。尤其是涉及到一个岗位分配到不同区域或部门的情况,更让HR崩溃。以往的校招全部通过线下手动收集和分配简历,工作量大且易出现分配不均等情况。Moka提供虚拟职位功能,线上提交简历,HR统一收集、筛选、再分配,整个过程高效又准确。另外,自动发起测评、预约面试等功能都很大程度上节省了HR时间,提升校招的整体招聘效率。

  BI智能数据分析,赋能业务决策

  对于一家持续发展的公司,数据支撑成为企业未来决策不可或缺的部分。只是,数据分析的前提首先要有完整的数据,这也是这家企业做系统切换的原因--HR和用人经理没用起来,既没过程数据也缺少结果统计,最终所有的数据还是需要HR通过Excel手动统计。

  而Moka因为产品本身的易用性和良好的操作体验,让HR和用人经理无需培训即可轻松上手使用,通过“制度流程化、流程表单化、表单信息化”的方式,打通全链路招聘流程数据,从源头帮助企业收集全量的招聘数据。职位数据、招聘过程数据、评价结果、操作数据等,都可以集中收集,并且做到可追溯分析。

  数字化是过程而非结果,企业最终要实现的是业务效率的提升,所以 ,企业在数字化转型过程中,选型只是开始,最重要的还是要真正能用起来,毕竟功能是冰冷的,功能背后的业务价值才是有温度的,这是一家成立超过20年的企业在数字化转型中,招聘数字化的选型历程,希望能给后来者一些参考。

  链接:https://Moka.datasink.sensorsdata.cn/t/jGw

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