北京2021年5月12日 /美通社/ -- 现今,企业管理对信息化、数据化的需求激增,企业数字化转型也提前进入爆发期,艾瑞咨询发布的《2020年中国HR SaaS行业研究报告》显示:2019年HR SaaS市场规模为19.3亿元,较上年增长45.7%。根据艾瑞咨询推算,HR SaaS市场规模预计在2023年达到70.7亿。
同时,在“十四五”国家信息化规划中,也提出从以下方面推动落地数字中国的建设:充分释放数据要素活力、加快数字技术的创新应用、推动数字产业化和产业数字化……
薪人薪事将数据、算法、系统、平台与行业解决方案的知识沉淀融合,打造组织员工、薪酬考勤、招聘管理、绩效激励、培训管理、集团管理六大板块,组成智能一体化HR SaaS服务平台,帮助企业信息化建设,驱动人效提升。
经过六年的积累与沉淀,薪人薪事对比同类HR SaaS产品,已凸显出自身优势:
产品模型不同
虽然同类产品也是提供在线化服务,但其基础模型是“客户提需求,我们实现”这样的传统软件攻防模型:在aPaaS中对需求做方案配置或做二次开发,做出客户想要的版本。
在这个产品模型下,中小客户的需求肯定不是大客户的轻量版本,工作的使用的价值场景是完全不一样的,不存在把大客户版本做适当的阉割和调整就形成了中小企业版本的可能性,针对中小客户,需要重新定义价值和梳理流程,从工作量上是巨大的,在带有大客户需求包袱的前提下,重新整理流程,往往是耗费更大的。
举例说明:拿HR团建组织费用支出审批这个场景来说,大客户很可能要先做建立预算方案、发起预算申请、审批预算,进入财务的一系列流程,这里面有很多的角色参与才能完成,而对于中小客户,流程就完全不是这个流程。同类产品很久之前就提出要做中小版本,但一直没有产出,也从客户侧面得出难度很大。
薪人薪事的产品模型是建立在互联网时代的数据系统之上提供的SaaS,而不是简单的aPaaS之上的SaaS,所以它的模型不是“攻防战”而是追求价值共赢:根据客户自己的数据和行业的模型数据来对比找出问题,并确认和上线方案,其同在数据看板中看到提升。
所以,在数据提升目标确认的情况下,只要沉淀出最有效果的解决方案,就可以解决需要,而不用适配各种各样的需求。如,拿“首月离职率”来讲,如果过高,根据数据统计,解决方案为三个思路:
根据这几项给预案即可,而不是满足客户在这个上面各种自己想出来的单方并不通用的需求。在逐层打向更大的客户时,可以与客户达成一致,砍掉很多无效需求,通过数据化对比出价值所在。
服务模型不同
同类产品主打的是“客户成功团队”,更强调的是People Service,需要人重度参与,需要不同角度,很多角色多轮多次的参与,把角色切得非常细,这个服务模型不改变的情况下,很难较低成本地服务中小客户,需要做组织变革或两套人马,这样它的变化成本就非常的大,且形不成合力。
而薪人薪事的数据模型分L1、L2、L3三层来描述,己经迭代得很充分完备,即:只要组织有问题,一定会反映在数据模型中的指标上。反过来,只要研究这些指标中的不足,一定可以强化组织,强化业绩表现。
这本身是靠Data Service而非People Service来提供服务,这样团队成本不会线性/级数倍增长,而是靠产品不断输出价值:指出哪些指标不足,给出最有效的解决方案。
数据会越来越丰富,根据每层不同的模型的客户沉淀出针对同一套数据指标不同较优解决方案,这样更多客户给出更多数据,更多数据有更多有价值方案,从而可以更好服务更多客户,形成一定的数据生态下的互联网效应,随着客户越多越大,越有优势。
响应速度和数据互通不同
同类产品的发展并不均衡,各有历史,各产品线新旧程度不同,且建立在较老的技术框架下,这意味着客户在发生组织变化的时候,它自己的服务成本就会非常大且无法做到快速响应,数据对齐和互通也存在问题。
而响应速度、快速实施、动态样板间己经是薪人薪事的客户客观认可系统的几大优势,靠技术系统和数据系统充分保障,切中客户需求点。更在的客户存在的角色、人员会更大,在更大的组织下,动态样板间提供基础选择,配以数据统计为基础的最佳方案,结合客户的需求进行快速调整和实施,在响应速度的优势会在更大客户时快速放大。
可以看到,由于模型的不同带来的向上成长时的优势非常明显,且目前来看,薪人薪事己经积累了一些远超过现在平均规模的客户,在上述有优势的核心功能上面深入使用。
薪人薪事自2015年成立以来发展迅速,已经先后获得了A轮红杉资本中国基金5300万战略投资,B轮阿尔法公社、红杉资本中国基金的8560万元投资,C轮金蝶集团1.84亿元战略投资,拥有超过17000家企业客户,在人力资源领域覆盖超过100万垂直行业者,并获得多项行业大奖。
以“数据驱动人效提升”为主题的2021薪人薪事品牌升级发布会将于5月21日线上举办,行业大咖齐聚现场,共话人力资源管理新形态,更有行业报告发布,有望带来最前沿的行业洞察和方向。