薪人薪事创始人&CEO常兴龙《数据双引擎助力企业高速增长》

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，同时，在“十四五”国家信息化规划中，也提出要推动落地数字中国的建设。

经过六年的积累与沉淀，薪人薪事坚持以数据驱动为核心，打造智能一体化HR SaaS服务平台，致力于帮助企业提升人力资源管理能力，激发组织员工和工作活力，全面提升人才管理效能。实现信息提升效率，数据洞见未来！

薪人薪事是如何通过数据驱动引擎，让企业、让组织在残酷的市场竞争中保持增长、不断突破的？薪人薪事创始人&CEO常兴龙，在2021薪人薪事品牌升级发布会上，进行了《数据双引擎助力企业高速增长》为主题的演讲，为大家揭晓答案。

薪人薪事创始人&CEO常兴龙演讲视频

以下为演讲实录：

今天是薪人薪事成立6周年，回顾过去五年我们都做了些什么？

2015年，薪人薪事成立，开始做的是一套工具集，我们认为最大化提升HR的效率，就能很好地运营公司。

2016年，经过实践我们发现，仅仅是效率工具还远远不够，所以薪人薪事升级了三大子系统：

这样就使得之前的工具集合起来，形成第一个系统——X-One（集成版），X是指各种不确定因素，One是一个目标，它的含义就是一群人面临一些不确定的因素朝一个目标进发。

2017年，我们发现很多企业在发展的过程中，面临的不只是诸多不确定性，还有同一个错误在很多公司重复上演：A公司犯过的错，B公司在不知道的情况下，重新再犯一次；C公司在B公司犯过一次之后，还会再犯......既然薪人薪事做的是SaaS系统，那么系统中的错误案例或正确案例，能否在系统中集中给到大家，使大家避免一些坑，这是第一个观察。

第二个观察，很多人力资源部门非常忙，但忙过之后，得不到老板或业务部门的认可，每天做事又多又累，最后发现HR做的事情的确对业务的增长没有太多影响，或者影响不那么直接。

所以在2017年薪人薪事发布了Growth-Oriented（增长版），一方面解决企业如何通过数字化沉淀的案例避坑，另一方面解决怎么样使人力资源的工作可以更好地和业务目标进行挂钩，由效率升级为效能。

2018-2019年，我们发现衡量业务的时候，只有人力资源的数据还不够，重要的是HR业务跟公司的业务如何联动，即人力资源战略怎么样与业务战略充分结合？

于是我们发布了Super-Linked（超连接版），在这个过程中，我们把薪人薪事的数据模型分成了三层：企业层、组织层、个人层。这三层当中，每一层之上我们都有一套自己的循环，使单层的效率能够提到最高：企业层主要是协作效率，中间组织这一层主要是组织效率，个体这一层是员工个人的价值发挥的效率，以及他自我成长跟岗位匹配之间的效率。这样的话，可以使得整体的人效有很大的提升。

不只形成了三层模型，我们还在此基础上发布了薪人薪事“51维数据指标”，这样组织建设过程中一旦出现问题，在51个维度数据中一定有相关的反馈，只要研究这里面一些不足的数据，那么一定能在组织建设中找到不足的地方，从而得到提升。

那么2020、2021年我们做了什么？这要回到一个核心的问题：什么是人力资源？薪人薪事每一个版本的演进迭代，都是伴随着客户群体对人力资源这个问题的探索，以及我们根据这些疑问去找寻的答案。

2020年有很大的一个事件就是疫情，直到目前为止其影响还在，比如今天的发布会就是邀约制，没有办法开放，必须得严控人数，所以疫情的影响是非常深远的。对企业的影响更为深远，很多线下的工作无法开展，只能转到线上去做。这个时候对“人力资源是什么”的探讨，就多了另外一层含义：怎样才能使得公司的效率、效能提升，以及不确定性最小。

经过和很多CEO、HRD的探讨，我们发现企业如果从进一步的模型去抽象，可以分为场内场外，就是以企业为边界，企业内的叫场内，企业外的叫场外。

这两个边界内外其实要解决不同的博弈性问题，比如场外主要解决的是企业的发展跟客户的需求之间的矛盾和博弈的问题。

以餐饮行业为例，对于餐饮行业最重要指标叫做坪效，一平指的是3.3平方米，就是这一平之内大概产生多少营业额，这一点就是餐饮老板的追求。但是反过来讲，客户的追求可能是更好的口味、更佳的服务，这两个之间是存在矛盾和博弈的。如果单纯提升坪效的话，肯定要提升分桌率，吃完就走，最好不要有额外的服务，最好是标准的菜品。但对客户来讲完全相反，客户希望是创新的菜品、便宜的价格、很好的服务，怎样在这个上面寻求一个平衡？这就成了业务发展一个很重要的问题。

在企业内部也有这样的博弈，很多员工想的是更高的工资、更快的成长、更多的责任，这样才能够使得自己的人生越来越丰满。反过来，组织可能更希望一个员工具体在一个部门中，最好能成为一个熟练工，他知道这个岗位所有的事情，在这个上面越做越熟练，产生它的利润越来越多。这两个之间也是有博弈的。在企业的发展过程中，如果能平衡好这两个博弈点，那么企业就会发展得非常非常好。

在这种情况下，我们研究了很多博弈的场景，那么怎样去看数据化在博弈中发生作用？以及在这个上面我们怎么给出答案？

我们看其中一个例子。这个例子翻译成中文应该叫“哈丁公共地悲剧”，但是我不喜欢悲剧这个词，我把它改成了“哈丁公共地难题”：

这样的情况在企业中也有很多，以To B企业为例，一个是线索数量一个是销售人员，当线索数量足够多的时候，显然是销售的人员越多越好，加强转化、加强签单，肯定能够很快起来，但是线索不是无限多的，也就是说在增加人的时候，单位产值其实是在下降的，不能线性的去增加。但你如果人数不够的时候，你线索又是浪费的，那么这个边界怎么来找？如果靠经验是完全不够的，竞争情况不一样、产品目前的特性吸引的人群不一样、公共发生的突发事件也不一样，都有可能导致线索量时高时低。但是做人力资源都知道，企业不可能时而招一批人，时而把他裁掉，这个时候该怎么去做？

另外，如果放到场外信息，也会有这样的情况，补贴大战，当A占领市场的时候A可能用超低的价格先占领过来，然后再说盈利，如果A有一个竞对B，他发现既然A这么干了，B也要参与一些。这个时候其实是同一个道理，最后大家可能都没得玩儿。这个时候对一个企业来讲，他需要判断事情：什么时候入场？我要不要玩这个游戏？补贴多少？最后能不能成功？这些都是问号，当企业没有数据化东西的时候，这些问题天然是解决不了的。

所以我们可以研究“哈丁公共地难题”，它去做的只有这改善方向：就是计划经济，不允许牧民再养更多的牛，但计划经济一定是不充分的，为防止悲剧发生，就只能养最少数量的牛，对于一个企业来讲，或者对一个草原来讲，它的产量肯定是不足的。但如果放开了，最后一定会发生这样的问题。

显然，中间第二个是最优解。所以如果在得到这些充分的数据之后，即使一个缺少经验的HRD、CEO，也能选出最优解。这就是数据化系统能给企业决策，HR决策带来的好处。

在这里，有两个重点中心的内容必须建立：

所以这个时候仍然是场内场外两种博弈场景，在数据化时明显可以得到一个很好的解决、提升方案，这个就是薪人薪事去做的系统，区别于以往的甲方提出需求乙方来满足，变成了甲乙双方可以达成一种共识：原来的甲方提需求、乙方去实现，本身也是博弈，甲方想拿更少的钱去干更多的活，乙方想接更多的钱干最少的活，变成了我们要共同解决一个能量产值的问题，大家都创造出利润，大家都会活得非常好，这就是薪人薪事最大的根本性。

数据化决策体系在里面成为博弈赢家，最关键就在于场内场外这两点。薪人薪事此次发布的版本叫“Data双引擎”版。为什么叫双引擎？

我们知道，汽车不超速的情况下，最高时速120公里；更快的高铁，最高速度是420公里；飞机更快，可以达到1200公里/小时。

组织发展有时候跟引擎是完全相类似的，当用普通引擎跑的时候，其实目标并不是那么清楚，或者是说引擎只有单支的，要么前驱要么后驱。高铁为什么能把时速提这么高？是因为它的能量可以动态分配、协调，而且每一节车厢都是有动力的，这里可以动态的去关闭哪些车厢，开启哪些车厢。飞机跟前两个更不同了，前两个都是在陆地上行驶，再提升也是有天花板的，到一定程度后不可能再快上去了，但是飞机其实是突破原来的制约，用另外一种组合方式，使它能够在空间行进，陆地上的一些制约就不存在了，所以它速度的零头就已经是普通汽车的全速行进速度了。

所以我们在组织建设的时候，一个部门跟另外一个部门之间也是需要齿轮咬合的。

我们看这个发展过程中博弈的重点是什么呢？我觉得是以下两个：

解决这两个问题，可能就是我们企业增长的关键。

从公共报告上，看到有一个有意思的数据：2020年在股权激励上，上市的A股公司创出新高。之前是没有这么高的，这说明一个趋势：已经上市的企业平均速度比一般的企业要快一些，越先进的企业，越能意识到每节车厢都产生动力，每个人都能朝一个目标去进发，这件事是非常非常重要的。

大家可能在想，毕竟上市公司有它的特殊性，占比还是少的，我们就探讨在当下情形下，还有一类企业就是数字化转型企业，这些企业的现状是什么？

照样给大家一组数据，在这个公共报告上可以看到，只有7%的企业，在数字化转型中能成为这个行业的领头羊。也就是说，大家都在做数字化的转型，都提数据化，这个时候哪些是真正的数据化？哪些只是为了把数字搬到线上去，其实是不一样的。

所以有没有找到自己企业的衡量标准，有没有把自己的内循环与外循环、内部博弈与外部博弈统一考虑，这件事情需要系统化的来处理，而不是只抓一点。

一旦转型成功，无论企业的业务增长率，还是企业的利润率，都会数倍高于普通企业，这个吸引力还是非常非常大的。

所以在当今时代，还是鼓励大家要快速做数字化转型，去抛弃原来那些只是做信息化的系统，勇敢的去拥抱以数据化为底座的新型系统，越早期利润越大，越晚期利润越少。所以，鼓励大家用更先进的数据化的系统去做数字化转型。

接下来，去看场内博弈的改善方向是什么？我们去研究人力资源，过去的两年我们在这个上面做了哪些事情？

左图是一个传统的HR跟DataHR的对比，上面这条线传统只做信息化工程的，他们还需要强管控与强运营，就是刚才放牧的过程中制定很多规则，员工在家里面办公，办到很晚，第二天来晚了，照样全勤奖没有，这个并不能充分的解决一个人的生产力跟动力的问题，但只能做到这个地方。

但是DataHR用数据来看，如果他最后的产出是非常好的，而且能形成联动的，那么这个人可能就是一个优秀员工，就不用管他很多细节的一些行为。

所以在这个过程中，有不断的有数据产生出来之后，如果企业设计的比较好、咬合比较好，它就会形成一个一个的微循环，这些循环使得部门之间会互相影响，每个人和另外一个人之间会互相的影响，而这些影响又是基于数据和价值认可的，所以大家在这个上面其实不会出现很多问题，最后可以明显提升效率。

那么这些场景怎么来用呢？一开始的时候只需要像普通系统一样去用，你要在这个里面产生自己的行为，产生很多的数据，使得这些数据可以积累，往往经过三个月到六个月，就会有很多数据可以去分析，有些制度可以去放开了，有些制度甚至要抓得更严一些。在这个价值上面，会有明显的提升。等九到十二个月的时候，会发现一旦一个Data系统使用超过12个月之后，其实不需要HRD和CEO再去做其他事情了，它自己就会运转起来。

所以提醒大家，当前，我们要注意数据的应用，注意部门之间咬合的设计，注意数据以及真实业务之间的联动，这样才能使得每个人都动力满满，每个车厢都有动力，从而使得自己的业绩能够明显提升。

接下来是更为复杂的场外博弈，场内博弈企业利用数据就好了，因为它是确定性的，把人效提升后，与其绩效挂钩，基本上能确定。但是场外有很多不确定性的博弈，这种情况大家可以看一下，左右两个图，一个是基于外部的报告：当外部的环境发生变化的时候，很多企业内部并不能很好地适应这个变化，只有19%HR认为自己企业的员工是可以跟着外界的环境改变，也就是有81%的HR认为员工是不行的。下面也是一样，有38%的HR认为，自己企业的员工可以知道在正确的时间做正确的事，反过来讲，有62%的HR认为，普通的员工其实有时候不知道怎样跟业务、跟组织共同发展，这是很可怕的数据。

在这种情况下，如果企业强制做转型，不做数据化的数据，这种体系化的积累，只是喊口号、文化上墙，这个时候会发生什么情况？就是右侧的情况，在没有良好设计、良好看板的时候转型，会由于连续的调整，使员工产生挫败感。

但这里面有四个场景，比如：有创新的部门起来，显然会有庞大的团队会起来，也可能使得其他资源受限；或者流程是非常僵化的，员工其实需要更快的补贴、更快的数字化模式的时候，企业原来的流程支撑不了；或者跟原来的规划方向是偏离的，公司本来想让他创新的，但是过了一段时间发现他比原来的业务做的还差。

所以，这种情况长时间下去，企业不仅外部的博弈没有更好，反而把内部的博弈也影响了。就会出现三种情况：

所以在这种情况下，要用什么样的手段去解决？外部博弈的改善方向只能通过大数据，或者下一步的人工智能结合业务的场景去做。公司越大，越难靠个人的经验去做。

这个部分，薪人薪事有至少三个方面可以利用：

第一，薪人薪事有非常强的技术规范和数据治理，这个上面该取的点一定要取到，还要合规，还要满足隐私、合规、安全所有的规范。

第二，这种情况下又分别有内部的数据，即薪人薪事的“51维数据指标”，我们认为目前已经是完备的。

第三，还有一些外部的数据。

最后这些数据经过我们严格的运算或者预测，整个数据化看板的分解，最后会形成一个什么样的方案呢？其实最后还是另外一种个性化的需求，传统的系统往往靠甲方提出的定制化需求来满足其个性化，但研究数据的时候，其实不用提出很多个性化的需求，因为在数据体系中已经有个性化的满足了。

当前的研发团队有多大？可以承载的研发数量它的成本是多高？目前的市场目标在什么地方，联合起来去看，企业就很容易知道接下来到底要不要再扩张，要不要再去做转型，要不要在这个上面去达成一定一致之后迅速朝另外一个方向去走......这些是企业形成外部解决方案的重点所在。

在这方面，薪人薪事能提供哪些呢？

所以这个方案整体来讲，是应对外部博弈的解决方案，如果把它总结一下的话，在博弈消除方面，基本上就是两大引擎。

引擎一：增长引擎，左侧是人才发展战略，右侧是业务发展方向，如果中间的人力资源部门用数据化看板，就会有有很多数据化体系的设计。左右两个战略咬合的越多，人力资源的功劳会越大，企业发展也会更快，如果两战略能够完整整合在一起，那么这个公司在这个行业中很可能成为第一，内部是这样来运作的。

这个方面我们有规范的流程、有很多的样板、有很多可供借鉴的方式、也有很多线上化的精英专家，可以和大家在这个上面共同去做探讨。

引擎二：突破引擎，外部的博弈怎么消除？刚才讲到了，我们通过市场上的洞察，通过覆盖的这么多的大数据，以及我们连接了外部的很多系统，薪人薪事可以在此基础上形成很多数据模型，可以分行业、分地域、分不同企业的大小去产生各级的模型，这些模型可以形成一个“样板间”，已经有企业能达到了，但也只是少数企业达到了。

薪人薪事“样板间”到底是什么？它可能是一个理想的组合，但起码会给低速运转的企业，或者一般型企业一个很强的指导。有很多不确定性在于自己不够自信，有些东西到底存不存在？现在薪人薪事告诉你，其实是存在的，有人做到了，而且它的市场值是多少......所以这个时候就会使得低速引擎向高速引擎去运转，向上不断地被刺激，不断地去靠拢，也是当你下面这个圆，逐步移到上面这个圆的时候，重新再去看更高的。

这个对应的是什么呢？对应横轴是时间，随着时间的发展不断的演化，纵轴最直观的就是人效，企业经过一段时间自我迭代和突破后，思考业务本质跟HR的本质怎么样创新地去组合。当有一种新的业务去做，很可能变成他不在陆地上行走了，而是用另外一种方式去实现自己的服务。比如营销，原来靠订阅号、社群，现在可能靠短视频等等，这些东西其实都是可能被借鉴，逐渐走下去的。做的好的怎么做的？做的一般的怎么做的？为什么我做不上去？当有不断反思和刺激的时候就可能把人效提上去。

这个时候企业就会有更高的目标、会发现很多其他企业都在这个环境中，这也是一个融合共生的环境。

总结整个薪人薪事双引擎，无论是内部组织的发展与员工个人的发展，最后找到共生共赢的方案，还是外部参与市场竞争、获得市场反馈，也是要形成共生共赢的这个局面。

所以今天在这里就发布我们的新版，薪人薪事“Data双引擎版”，我们要实现企业共赢共生的结局。