今年,拼多多首次市值超过阿里巴巴,拼多多高达 1000 万的“人均 GMV”一骑绝尘,很长时间内,在巨头夹缝中长大的拼多多的唯一目标就是效率。其业务成功的背后仍有很多难以模仿和学习的地方,但提升人效这一点确实是值得每一家公司深思的。在逆水行舟的2023年,更多企业在思考如何最大化现有资源,提升高层决策管理的效率,提高基层的执行力,以更高的人效和业绩跑赢竞争对手。
以大家熟悉的电商公司为例,北极星指标大多为 GMV “总商品交易额”(Gross Merchandise Volume),是指在一定时间内通过电商平台成交的所有商品的总价值。那么,最直接的人效指标是“人均 GMV”即 GMV 除以员工总数,“人均 GMV”能将人效和公司业绩紧密联系起来,可以说是考核 HR 部门的关键 KPI、更是全公司的关键 KPI。

Lily 是一家跨境电商公司的 HR 负责人,她对人效的指标体系十分了解,今年年底她需要就人效等关键指标,对公司 CEO David 进行汇报。日常 Lily 会使用 Excel 每月对数据进行汇总分析,数据量不大,处理起来也不复杂。然而,随着数据逐渐增多,以及汇报频率的增加,Lily 希望寻找到新的工具,来帮助自己进行日常的数据分析和洞察以及年终的总结汇报。

插图通过 GPT-4 生成
在朋友的推荐下,Lily 选择试用 Kyligence 推出的指标平台和 AI 数智助理,希望能在数据分析、数据洞察这部分给自己带来更大的帮助。Lily 一开始抱着怀疑的态度,先试着基于指标模板新建了一个基础版的指标目录,并向 AI 数智助理提问了几个自己关心的问题,比如全年的人效情况、某些月份人效下滑的原因、人效改进的方向等,都得了较为准确的回答。

趁着 7 天的免费试用,Lily 快速完成了对全年人效的总结和汇报:
快速评估人效 KPI,采纳进展分析及相关建议:以往 Lily 需要沟通多个部门和人员才能获取数据,再在 Excel 中进行数据分析,经过比较复杂的操作,才能完成一次数据分析的汇报;而现在只需几分钟就能快速获取洞察,哪些目标不达预期,哪些方面可以继续优化都一目了然。

通过对话式分析,让数据分析融入日常工作:对于 Lily 而言,数据分析并非她的专长,以往只有在进行汇报的时候才会进行数据分析,日常还是以传统的方式进行工作和管理;而对话式数据分析的门槛就很低了,日常工作中可以随时对不同部门、不同品类、不同 SKU 等多维度、多角度的人效进行趋势分析和对比分析,不仅是人效管理,还可管理招聘、薪酬福利、员工评估等各项工作,工作效率大大提升。

实现精细化管理,让决策有据可依:HR 部门需要和公司每个部门打交道,Lily 通过指标平台管理好自己和大家关心的各项关键 KPI,不仅可以深入分析各项指标变化的原因,对症下药;还可以给关心这些指标的管理者开通权限,实现数据洞察共享。大家在统一认知的前提下,就更容易实现有据可依的高效决策。

插图通过 GPT-4 生成
借助 Kyligence Zen 和 AI 数智助理,Lily 在完成了高效、简洁的年终汇报后,还将数据洞察和仪表盘一键分享给了老板 David。以后,甚至不需要 Lily 的参与,老板自己就可以对人效指标及变化原因了如指掌。尽管公司在人效上仍有进步空间,但在有力数据的支撑下,大家对在 2024 年实现精细化管理、进一步提高人效有了更强的信心。除了人效管理,David 认为这套产品和解决方案还可以应用在销售运营、财务管理、研发效能等多个领域,帮助各部门提高效率。
大家在讨论如何提升管理水平和执行效率时,越来越关注技术与业务的融合创新,通过先进的大模型技术与贴近业务的指标平台的结合,企业能够更精准地了解经营状况,并基于海量数据为企业提供决策方向。现在,通过专业的 Kyligence Zen 智能一站式指标平台,企业将以更快周期、更低成本落地 AI,从每个一线业务人员到管理决策者,只需使用自然语言即可获取数据洞察,更快速、更准确、更全面地开展业务决策,为业务增长提供强有力的支撑。欢迎点击「阅读原文」,让 Kyligence Copilot 帮您完成一次出色的年终汇报吧!
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关于 Kyligence

跬智信息(Kyligence)由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办,是领先的大数据分析和指标平台供应商,提供企业级 OLAP(多维分析)产品 Kyligence Enterprise 和智能一站式指标平台 Kyligence Zen,为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。
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