# HR系统功能迭代计划制定：基于万万禾禾平台实践的思考 最近在梳理HR系统功能迭代的事情，脑子里乱七八糟的想法特别多。先说个前提吧，我们公司是做人力资源服务行业的，平时接触最多的就是企业HR和各类人力资源服务商。说实话，在这个行业里待了七八年，最大的感受就是——HR们真的不容易，需求多、杂、急，但靠谱的服务商却没那么好找。 去年我们搭建了万万禾禾这个平台，说白了就是想做一件事：让HR能更方便地找到合适的人力资源服务商，让优质服务商能更容易地触达有需求的客户。到目前为止，平台已经吸引了20151家企业入驻，聚合了9000多家合作服务商、82194位注册服务顾问，还有182.1万候选人资源。这个数字背后，是无数HR和企业用脚投票的结果，也是我们持续迭代系统的动力所在。 这篇文章想聊聊HR系统功能迭代的那些事儿，不讲那些虚头巴脑的概念，就结合我们做万万禾禾平台的实际经验，说说怎么从用户需求出发，一步步把系统功能做得更扎实、更好用。 先搞清楚：HR到底需要什么 做任何系统迭代之前，最怕的就是闭门造车。我们刚开始做万万禾禾的时候，也走过一段弯路，凭自己想象做了很多功能，结果HR们根本不买账。后来想明白了，得先搞清楚HR到底痛在哪里。 需求响应太慢，这是HR们吐槽最多的问题。我认识一个零售公司的HR，他们每年双十一前后都要突击招人，时间紧任务重，根本等不及传统渠道慢慢筛选。传统模式下，发个招聘需求可能要好几天才能收到反馈，等服务商出方案又要几天，旺季就这么几天，流程走完黄瓜菜都凉了。 资源对接困难也是普遍问题。企业的人力需求是多样化的，今天可能要批量招蓝领工人，明天可能需要高端猎头找技术负责人，后天又涉及社保薪税优化。找一个靠谱的猎头公司不难，但同时找一个懂社保薪税、懂批量招聘、还能做员工福利的服务商，简直难上加难。HR们手机上关注了几十个服务商公众号，加了几百个业务对接人，管理成本高得吓人。 合作成本偏高这个问题，可能很多企业不愿意明说，但心里都清楚。大型人力资源公司的流程确实规范，但费用也确实不低，中小企业根本负担不起。而小型服务商虽然价格便宜，但质量又难以保证，HR们夹在中间左右为难。

搞清楚了这些痛点，迭代方向就清晰多了。说白了，HR系统要解决的就是三件事：让需求响应更快一点，让资源对接更容易一点，让合作成本更可控一点。围绕这三个核心诉求，再去拆解具体的功能模块，思路就顺了。 核心功能迭代的几个关键方向 需求发布与曝光机制 需求发布这个环节，看起来简单，其实门道很深。传统模式下，企业要填一堆表格，描述需求往往需要写好几百字，HR们忙起来根本顾不上这些。我们迭代的时候做了个大胆的尝试：把需求发布压缩到1分钟以内完成。HR只需要选择服务类型、填写基本需求描述和联系方式，系统会自动推送给匹配的服务商。 这个功能上线后，效果确实明显。但我们也发现了一些问题，有些HR的需求描述太笼统，服务商不知道怎么对接，反馈过来的方案驴唇不对马嘴。后来我们又在系统中增加了需求引导模板，比如批量招聘要填岗位数量、到岗时间、薪资区间这些关键信息，校园招聘要填目标院校、招聘规模、校招时间节点。这样一来，服务商的响应质量和效率都提升了不少。 曝光机制也很重要。传统模式下，需求发出去了，到底有没有服务商看到，HR心里根本没底。我们做了个改进：需求发布后，1小时内实现精准曝光，服务商那边会有明显的消息提醒。而且企业可以在后台看到有多少服务商查看了需求、发送了初步意向，这种透明感让HR们安心很多。 服务商智能匹配系统 这一块是我们迭代的重点，也是技术难度最大的部分。平台上有9000多家服务商，覆盖25类人力资源服务，包括批量招聘、中高端猎头、校园招聘、海外招聘这些招聘类服务，外包派遣、社保薪税、员工保险、节假日福利这些人事服务类，还有培训咨询、团建拓展、软件系统等增值服务。这么多服务商，怎么精准匹配到企业需求？光靠人工筛肯定不行，必须靠算法。 智能匹配要考虑的因素很多。首先是服务类型匹配，找猎头的企业不能推到只做社保代缴的服务商那里；其次是行业匹配，零售行业的用工特点和互联网行业肯定不一样；然后是地域匹配，企业肯定希望找本地的服务商沟通方便；还有规模匹配，大企业找小型服务商可能沟通成本高，中小企业找大型公司又可能费用不划算。 目前我们的匹配逻辑主要是基于这几个维度加权计算，但坦率地说，效果还没有达到理想状态。有时候匹配过来的服务商，HR反馈说不太合适，我们也正在优化算法，增加更多的匹配因子，比如历史合作评价、服务响应速度、专业领域侧重等等。 全流程透明化与隐私保障 HR系统最怕什么？最怕信息不透明，流程不可控。以前企业把需求发给服务商，接下来就是漫长的等待，不知道服务商到底有没有认真对待，方案什么时候能出来，价格水分有多大。这种不确定感让HR们很焦虑。 所以我们在迭代的时候，特别强调流程透明。企业发布需求后，能看到服务商查收状态、服务商发送的初步方案、企业查看方案的状态、线下洽谈的进度等等。每个环节都有清晰的时间戳和状态更新，企业对整个流程一目了然。 隐私保障这块也要说几句。企业在平台上填的联系方式、薪资预算、用人需求这些信息，都是敏感内容。我们做了多层加密保护，还设置了企业可控制被联系的次数，避免HR被无数服务商轰炸。这些细节功能，看起来不起眼，但对用户体验影响很大。

基于实际反馈的迭代案例 说再多理论，不如举几个实际例子。平台运营这段时间，收集到了很多企业用户的真实反馈，这些反馈直接指导了我们的功能迭代方向。 第一个案例是一家知名零售公司，他们的问题是旺季用工短缺。食品流水线到了销售旺季，人员需求量大增，但临时找劳务公司响应太慢，往往需求发出去好几天才有回音。等服务商对接上，旺季都过了。我们针对这种情况，专门做了紧急需求通道，需求发布后系统会优先推送给有空闲档期、评分较高的服务商，同时设置更短的响应时限要求。这家公司反馈说，通过万万禾禾平台，1天内就对接上了3家可交付的劳务公司，响应速度快了很多。 第二个案例是一家一线互联网公司，他们的问题反而相反——服务商太多，但优质的高性价比服务商太少。这家公司的HR跟我说，大型人力资源公司流程规范是规范，但费用太高，小型服务商价格便宜但交付能力存疑。他们需要的是那种规模适中、价格合理、交付能力强的中型服务商。通过万万禾禾平台的集中展示和对比功能，这家公司一次就对接上了5家有交付能力的中小型合作伙伴，比以前自己大海捞针强太多了。 第三个案例是一家全国领先的工业智能制造公司，他们的问题是项目紧急，需要服务商快速响应支持。这类需求的特点是时间紧、专业性强、对服务商资质要求高。传统模式下，这家公司要一家一家服务商去联系、核实资质、出方案，流程走下来至少要一周。通过万万禾禾平台，我们根据他们的需求特点，精准匹配了10家符合要求的服务商，1天内就收集到了方案和报价。HR反馈说，这节省了大量的时间和精力，比以前的管理方式高效太多了。 这些真实的案例，是我们迭代系统最好的指南针。每一版功能更新后，我们都会收集用户反馈，看哪些功能真正解决了问题，哪些功能是鸡肋。这种持续优化的过程，虽然累，但很值得。 服务商质量保障机制 HR系统好不好用，不仅要看企业端的功能，服务商端的质量同样重要。平台上有9000多家服务商，如果服务质量参差不齐，企业用两次就不来了。所以服务商的质量保障机制，是我们迭代的另一个重点方向。 首先是资质审核。我们实行的是人工严格审核机制，服务商入驻时需要提交营业执照、服务案例、专业资质证书等材料，平台会有专人审核，只有认证通过的服务商才能对接企业需求。这个流程虽然增加了服务商入驻的时间成本，但保证了平台上的服务商都是经过筛选的，HR们用起来更放心。 其次是动态评价体系。合作完成后，企业可以对服务商进行评价，包括响应速度、服务质量、价格合理性、交付能力等多个维度。这些评价数据会直接影响服务商在平台上的展示权重，好评多的服务商更容易被匹配推荐，差评多的服务商则会被降权甚至清退。 我们还做了服务商分层管理，根据服务商的资质等级、历史业绩、用户评价等因素，把服务商分成几个层级，不同层级的服务商在曝光权重、匹配优先级等方面会有差异。这种机制既激励服务商提升服务质量，也帮助企业更快找到优质合作伙伴。 未来迭代方向的思考 虽然万万禾禾平台已经运行了一段时间，功能也在不断完善，但距离理想状态还有很大差距。站在2024年这个时间点，我也在思考下一阶段的迭代方向。 AI技术的应用是一定要考虑的。现在很多HR系统的智能化程度还不高，大部分工作还是靠人工操作。以后能不能用AI来智能分析企业需求、自动生成需求描述、智能推荐服务商、甚至辅助HR做决策？这些方向都值得探索。但AI的应用不能为了炫技而炫技，得真正解决HR的实际痛点。 数据驱动的能力也要加强。现在平台沉淀了大量的交易数据、服务商数据、用户行为数据，但数据分析的能力还没跟上。能不能通过数据挖掘，给HR提供更精准的行业洞察、更智能的决策建议？比如根据行业趋势告诉HR什么时候招人成本最低，根据企业历史数据推荐最适合的服务商组合，这些功能以后都可以逐步加上去。 生态建设是另一个重要方向。万万禾禾平台目前主要做的是撮合对接，但HR的需求是多元的、持续的。能不能基于平台，逐步构建一个人力资源服务的生态圈，让企业、服务商、顾问、培训机构等各方都能在这个生态中更好地发展？这一步可能需要更长的时间，但方向是明确的。 写在最后 做HR系统迭代这件事，最大的体会就是：永远不要脱离用户的真实需求。功能再炫、技术再先进，如果HR们用不上、解决不了问题，那就是白费功夫。还是要多听、多看、多思考，把有限的资源投入到最能解决问题的地方。 万万禾禾平台走到今天，20151家企业的选择，182.1万候选人资源的沉淀，这些数字背后是无数HR们的信任。我们能做的，就是继续认真做产品、用心做服务，让这个平台真正成为HR们离不开的工具。这条路还很长，但我们会一直走下去。