旧瓶装新酒，理想挺恐怖

作者茹菓同学更新于：2020-11-09 18:16 41989

内容来自 2020-11-10 打卡话题观看本期直播

【理论学习】数字化培训越来越火，企业如何转型？

随着今年市场环境的变动，导致企业管理也不得不进行革新，其中就包括培训工作的数字化转型。面对企业培训数字化这一概念，很多人都认为这已是大势所趋，也是企业在后疫情时代存续的命脉，可是也有人认为这就是一种将培训搬到线上的操作方式。

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　　本文逻辑框架如下，欢迎挑着看（有些地方主观情绪比较重），仅代表个人看法：
　　一、数字化培训不可行；
　　1、市面上包装而已
　　2、数字化的前提

　　二、理想中的数字化培训内容；

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　　本人亲身经历的是数字化系统的故事，从我入行开始，E-hr就已经存在了，且大部分大公司都开始使用E-hr系统。在几年前吧，有供应商提出了D-hr的概念。本着对自己认知更新迭代的思路，我就参加了供应商的分享，听到了非常新的一些理念，但实际功能的展示上面，本质还是E-hr那一套，后面我不信邪，再去听了几家供应商，并没有觉得与E-hr有什么本质上面的区别。我去查了一下数据化，也是基本上这个时间开始火起来的，大家都慢慢认识到什么是Saas，Paas，Iaas。然后聪明的供应商们开始"割韭菜"了，加上个D-hr的概念，用的是E-hr的系统的功能迭代，吸引从业者的好奇心，从而增加顾客产生需求的概率。
　　因为E-learning一直是E-hr的一部分而已，所以我上文说的案例任然有效，并且我最近也在搭建培训体系，发现一些所谓D-learning的供应商，并没有与好几年前的E-learning有任何的本质上面的区别，可能功能更加强大了，操作更加敏捷了，但这样子就定义数据化，真的是让真正的智能科技公司的数据化方案的大佬们笑掉大牙。
　　2、数字化的前提：
　　数据化不等于线上化，很多人理解的数据化就是线下搬到线上，这是不知道十年前还是二十年前的理解了。用最近最热的马老师的演讲案例里面的数据货比距离，如果是线下搬到线上，微信支付和支部宝早就实现了，为啥还是要讲数据货比呢？数据化跟线上化最根本的区别是，数据化是数据驱动的线上化。它既不是单纯的线上化，也不是单纯的完整信息留档。

　　明确这个定义之后，再来看看真的能做起来数据驱动的培训，要求有哪些：
　　A、这个公司是数据导向的公司----这个大前提就基本拍死了大部分公司数据化培训的可行性了，数据导向人人都在说，但是真的数据导向的公司却寥寥无几，销售导向、研发导向、产品导向的公司居多，产品导向里面有个细分模块才是数据导向，请问有多少老板重视销售，重视利润重视销售代表意见的公司，是不是大部分决策来源于销售团队。更何况数据导向之后，老板和管理层的决策权会越来越少，又有哪个老板会愿意接受呢？
　　B、培训的同事懂得数据思维：传统的培训需求来源，大家课本都有看过，是一些明确的需求渠道，这里面跟数据相关性的有多少呢？所以培训同事经常自欺欺人的把培训定义成长期的，相对难量化的工作。因为培训很难跟真实数据挂钩，也不太敢跟真实数据挂钩，但D-learning就是要求可以挂钩，所以数据化培训，跟供应商无关，是对内的要求太高；换言之，如果真的培训同事，知道数据内容，知道海盗模型，知道增长黑客，知道流量池，知道北极星指标。那么这位同事不会觉得当下的环境和工作内容完全不科学，转型去做产品经理或者数据策略的工作了么？
　　C、数据流的清晰：这里的数据流不仅仅是D-learning的数据流，应该是整个Saas的数据流，OA，E-hr，Crm乃至于Erp等等各种，这些数据之间的打通，才是完整的数据看板仓。但打通还只是个前提，另外一个要求是实时监控，能及时反馈相应的数据内容，这样才是对于某个培训行为最及时的反馈。现在的所谓的数据既不完整，同样不有效（绩效、培训满意度等）；
　　总结一下第一部分，当下大部分公司都不可行的，当且仅当除了职能部门之外的所有部门，都已经数据化了，才会轮到HR。但不要觉得非常遥远，这个发展是符合摩尔定律的，几年前我们都还在用纸币呢，谁能想到现在钱包只装身份证呢？可能真的某一天，突然发现D-hr真的就出现了呢。

　　二、理想中的数字化培训内容；
　　刚才讲了这么多，大家肯定还是比较疑惑数字化到底是什么样子的，那我就举个理想场景来展现一下，假设某公司已经数据化了，那么培训员小A的的工作内容是什么呢？
　　1、新员工培训：招聘的同事推过来一组信息流，包含这位同事的各种信息数据，小A调用公司内部的数据库进行匹配，系统会先匹配过往入职人员类似于新入职候选人的信息，然后找到前期进步数据比较好的同事，提供内部这位同事完善的学习路径、晋升通道、甚至还包含部门谈话频次等之类的。小A需要做的是做一些微调，然后把这份方案发送给新入职的员工和需要配合的人员。
　　2、培训需求对接：销售部门的领导发过来一组数据，这类数据表明，销售的中层员工较之于过往有明显的下滑且横向是有区分度的，即销售部门认为，这批中层员工存在问题，需要进行再造。小A接受到信息之后，调取这批员工的日常行为数据（处理流程的频率，反馈的内容等等），做了与销售其他员工的对比之后，找到明确行为数据上面的异常，。再调取过往同类型的同事的数据，找到区别点。最后再合并同类项，就能得出来他们真是欠缺的东西，如果是培训可以提供的，就提供培训方法进行提供，如果是培训无法提供的，就转交别的部门进行提供；
　　3、培训运营：每个公司员工都有自己的培训档案，里面甚至包含着实时数据。比如我参加了某个培训，在课程中提问了多少次，跟其他同学做了多少交互，甚至系统还会给我的注意力和吸收成果做一个明确的打分，会给出建议我需不需要再次学习。当下的学习成果能匹配到哪个层级的工作内容。
　　4、课程挑选：小A从数据化培训的供应商哪里对接过来很多课程，以前看课程，可能就是培训过程中的回访，现在只需要做一些ab-test即可，寻找一批感兴趣的员工，让他们参加比拼的课程，然后系统会根据这些学员在过程中的行为数据就反馈一个明确结果，那些课更加吸引这批被试，甚至可能跟听课者后来主观的看法不一致。
　　5、培训汇报：因为信息流是及时且打通的，没有存在汇报的必要，领导需要，调取相应的数据即可，甚至小A本人的操作数据也是领导能调取的数据流。
　　6、最后：小A发现，慢慢在家里办公，机器就可以轻松的帮助小A完成工作。再然后，领导发现小A每天只是轻点鼠标，这个事情机器也完全可以做，以后培训这个岗位就没有真人了。

　　虽然我自己都感觉自己写了一个童话。但有几个实际存在的情况跟大家说一下，给大家作为警醒：
　　1、富士康早就实现机械臂，现在是政策要求才每年招聘大量员工的；
　　2、几年前，没人想象汽车用电，现在，特斯拉在北京算是普通座驾了；
　　3、马斯克宣称已经成功植入大脑芯片，未来就可以像u盘一样交互信息，只是没有量产而已；
　　4、现在E-hr的普及，很多单纯的社保专员已经不存在了，SSC的人也越来越少；
　　5、摩尔定律：跟科技相关的新兴事物是指数上升的，即某一天资本家会发现，用科技边际成本可以取代人力，那么这个岗位就消失淘汰了，比如美团的无人车送货，各个Ai公司都在研究的无人驾驶；

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