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以下是GGV投资笔记系列第152期。
受访嘉宾:Moka CEO李国兴
编辑:张颖
在HR SaaS平台Moka CEO李国兴看来,传统的HR SaaS行业需要变革。
创办HR SaaS软件,又在人力资源行业里摸爬滚打了近10年,作为创业公司和创业者,在ChatGPT诞生后,李国兴迅速嗅到了变革的味道,他判断“这就是未来,这就是下一代的技术革命。”2022年底,Moka宣布“All in AI”,在2023年6月份,Moka发布了HR SaaS行业首个AI原生产品Moka Eva,掀起了“AI+HR SaaS”的浪潮。
对于行业,李国兴也有许多新的思考,他说:“将有更多细分市场的需求被满足。”谈起整个SaaS行业,他说:“尽管可能会面临一些阶段性挑战,但长远来看,前景仍然乐观。”谈到HR SaaS的发展,他说:“确定性的机会还有很多。”
总体来说,Moka和李国兴对未来都仍然保持相当的信心。而我们知道,周期之中,信心比黄金更加重要。
HR SaaS发展简史
当我们看向未来时,往往更重要的是回顾历史。时间再倒回行业初始,第一款HR SaaS软件,当初是怎样切入市场的?
市场的接纳与这个赛道的建立,归功于目标企业CEO的远见。对大部分HR而言,招聘是其中重要的一环,为了建立企业的人才竞争力,需要不停从外部获取人才,而非只是在内部慢慢培养。正如人们常说的,CEO最主要的工作是“找人”与“找钱”,很多CEO也将招募人才作为自己的日常工作。尤其是IT或互联网企业的CEO往往非常开放,愿意拥抱高效工具,他们也因此成为了第一批HR SaaS软件采购者。
当一线HR受益于HR SaaS软件之后,随着他们自己也逐渐作为重要的人才供给,从一家企业跳槽到另一家企业,便把自己使用的HR SaaS软件“传播”到了另外一家企业。
然而对于HR SaaS软件的开发团队来说,真正的深水区才刚刚开始。尽管随着更多企业意识到to B软件带来的好处,HR SaaS软件逐渐持续获得增长,但是在早期,仅凭尝鲜者的口口相传而达到深度渗透的可能性并不高。它们需要积极地解锁不同垂直行业。
“软件在企业中越来越多的应用是不可改变的大趋势。SaaS和to B公司在过去几年的发展为软件企业奠定了重要基础,尽管可能会面临一些阶段性挑战,但长远来看,前景仍然乐观。对于HR软件领域,一体化趋势逐渐显现,特别是中小企业对于在线工具和合规管理的需求明确,同时也希望提高内部效率和数据分析能力。”基于这种背景,Moka不断加强一体化产品投入,截至2023年8月,Moka的一体化产品Moka People已经服务数百家优质企业,包括白山云科技、七猫文化、众合云科等。
Moka HR SaaS整体解决方案
而对于大企业来说,他们更注重各部门的独立决策,因此也更青睐专注于某一领域的优秀产品,这也是相当明显的趋势。在HR SaaS领域,即使有Workday这样的顶尖公司,许多独立的公司也仍然有机会,在薪酬和招聘等不同领域为大型企业提供优质服务。客户规模和产品模块的多样性需求,是目前人力资源数字化领域的关键特征。
跨国企业(Multi National Company)是Moka在发展当中明确意识到的机会点,这个圈子内的人联络很紧密,人员流动性较高。再加上国家对个人信息保护的要求,跨国企业很难使用一款海外产品来中国市场招聘,它们不得不采购一些本土化的IT设施与SaaS软件。Moka在此的策略是,锚定一些目标客户,再进而影响其他潜在客户。
Moka进阶史
而反过来,中国的出海企业也是值得聚焦的客群。如果企业扎根在国内,却又需要在海外进行拓展,所带来的便是系统信息的割裂化,国内、海外各一套SaaS产品,海外的产品相对比较贵,服务却未必刚好。
对这类企业来说,在海外的某招聘系统发现了人才,却很难与国内的系统汇总到一起形成人才库。想要服务好这部分客户,了解它们所在的产业生态,与全球上下游生态的运作模式非常重要。
除了智力密集类岗位之外,Moka也在拓展一些不同的招聘场景,例如针对连锁企业餐饮、鞋服等的门店招聘。这些企业的招聘需求较为特殊,它们非常重视地理属性,因为行业的候选人普遍希望在自己周围几公里之内来寻找工作;这些企业招聘的流程也会有些变化,候选人或许没有非常丰富的简历用来系统性初筛;很多门店的流动率很高,每年可能要换一两拨人员,因此招聘需求更大,也更加频繁。
针对这样特殊的行业,Moka发现他们的痛点不是筛选拥有更好背景的候选人简历,而是迅速让门店附近有求职意向的人知道这里的招聘需求,因此产品需要利用好移动端优势。
而制造业的招聘流程更为不同,涉及到蓝领雇员的招募,用人单位普遍倾向于短时间内大量面试、大量招聘,而且还需要调用候选人的信用记录甚至犯罪记录等。
而在疫情后的几年,HR SaaS产品开发团队需要格外注意的是新的经济背景与就业环境。企业对于HR的SaaS产品的接受度和需求度正在提升,市场规模也在快速增长。近两年的环境变化可能会对长期发展提出一些挑战,但整体趋势仍向好,精细化运营的要求日渐迫切,企业更注重内部运营,而非外部红利带来的不确定性增长。
真正的趋势,是让用户先“用起来”
有一个必须认清的事实是,SaaS模式兼具先进的云技术,以及更低的客户拥有成本,在国内企业大规模数字化转型的今天,SaaS是最具经适性和性价比的转型方案。
真正关乎SaaS成败的关键问题是——产品是否真正打到了用户的痛点,真正让用户愿意使用产品。在Moka看来,本质上,企业一定是更关注软件的实际价值和效益,而且,软件只有被使用才能发挥价值。
购买后并未充分使用是许多传统软件的弊病。企业被美好的故事所吸引,但实际上功能、解决方案和用户体验都未得到很好地实施,客户最大的感受常常是“买了不用”。这是一个常见的现象,即产品未能实现其预期价值,导致用户没有真正使用。
很多软件交易也因此变成一锤子买卖,供应商对企业的后续使用并不关注。而这些产品虽然拥有让人眼花缭乱的功能清单,但无法深入企业的工作流中,很难让用户痛点得到有效满足。
在李国兴看来,简单地把功能进行堆叠,或简单地追求覆盖HR的整个招聘流程,都很难让客户切实地使用起来。HR反而会认为,专门为了系统录入而重复下载、导入简历这些动作,是在徒增工作量。
因此,让产品好用成了开发者的必修课,也给了市场新的机会。把传统行业的软件,用新的产品思路再做一遍——Moka起初创办的原因是看到了HR的工作痛点,即搜寻简历、筛选简历、联系候选人、面试等事务性的工作琐碎且重复,Moka希望用软件帮助他们完成可被替代的工作。
在海外,“企业级软件的消费者化”是一个重要的趋势。即使Oracle、 SAP这样量级的企业级软件也会追求C端直接用户的易用性,为他们提供工作上的帮助,也让他们日常喜爱使用。这也直接启发了Moka“全员体验更好”的产品设计理念。
为了做到这一点,就必须对客户有深度理解。实际上,每个赛道、每种规模的企业都拥有自己的特点。百人以下的企业普遍难以成为HR SaaS软件的目标客户,因为与海外环境相比,中国的小型企业生命周期较短,有很大的不确定性。而几百人到2000人的成长型企业则是HR SaaS的主流客户,他们对高效管理的需求较强,也有一定的购买力。
如果以赛道作为分类方式,则每个赛道也会存在在此深耕并获得小圈子客户信赖的软件产品,即使企业规模较小,但如果软件产品与目标的to B企业业务的关联度较高,也可以收获高营收。
以Moka为例,在确定目标规模的企业之后,基于“全员体验更好”的理念,就会深入体会客户的使用习惯与业务流程:以招聘产品的推广为例,我们会去了解客户的HR如何工作、面试官的面试流程等,并在客户企业做一周HR来深度体验,跟随HR一起跑校招活动,去寻找客户的隐藏痛点,不断拓宽产品的提升空间。
在产品的打磨上,Moka也格外重视客户的实际使用场景。“与第一家客户(麦当劳)签约后,我们与他们共同创造了解决方案,这是一种常见且有效的方法。在打磨新解决方案时,我们寻找愿意解决问题的优质客户,方便我们深入理解业务本质和痛点,以提炼共性的问题和解决方案。”
“我们的目标是提供更合理的产品解决方案,以长期为客户提供服务,并赋予他们更多有益的经验。这需要在组织层面进行一些变化,并给予足够的支持和压力,以确保管理层对此方向有明确的关注,并在这个方向上做出大量努力。”李国兴提到。
Moka CEO李国兴
科技重塑HR SaaS
在李国兴看来,科学技术的发展的本质是生产力的跃迁,例如AI:它释放了生产力,满足了更多需求,包括小众和个性化需求。在AI兴起之前,这些需求往往无法得到满足,因为它们在经济模型上不合理,“AI可以释放生产力,促使小组织和小团队兴起,从而满足更多细分市场的需求。可以预见,这将带来供给侧的巨大变化,原因是客户侧仍有许多亟待满足的需求。”李国兴认为。
“用户在搜索信息时,希望能够获得准确的、真实的事实,而不是通过排名机制来判断信息质量。他们希望找到所谓的‘Ground Truth’,即真正的本质事实。”李国兴用搜索引擎的使用场景举例。这一理念也被Moka应用到AI原生产品的研发中。
Moka CEO李国兴
当HR招聘岗位时,会希望将岗位描述与招聘软件的简历初筛机制相结合,如果AI能够主动给出建议,并根据HR对目标人才岗位职能描述的只言片语直接生成明确的、像猎头那样给出的专业描述,这将让初筛变得更加高效,从而大大节省HR的工作时间成本。
在面试官每天针对多个不同属性的岗位进行面试与记录时,如果AI能够针对不同岗位,提出定制化的面试问题,并且能够快速形成面试会议记录,生成面试汇总并提交,这将直接解决面试官的效率痛点。Moka的产品设计初衷就是遵循用户的体验需求:把招聘嵌入到工作流中,替代一些繁杂的工作,让人更专心地进行决策。
“我们目前有两个功能在推进。一个是AI自动设计面试题,让AI基于简历和岗位的需求,以及我们设定好的评价维度,自动生成面试题。二是‘面试留痕’,比如候选人的表现和工作能力哪里强、哪里弱,我们想要用AI自动根据面试内容做Summary(总结),HR只要稍微修改一下,就能自动变成这次面试的反馈,最后HR对候选人的评价也能有据可依。这样也能帮助公司形成人才库,在未来的时刻选择是否要将这个人激活。”李国兴表示。
随着大模型技术越来越深入,AI有望与招聘领域的所有产品进行更深度的集成,进一步改造工作流。
但在如此垂直的领域上,AI也并非没有困难。例如,HR每天的工作还包含公司内部的人事业务,AI是否理解“补偿金”这样的概念?AI如何理解员工汇报?AI眼中每个岗位的“上级领导”是谁?这些概念背后的知识是初期的AI所不具备的。
“举个例子,在一次场景中,我们问AI这种情况下需要汇报的上级是谁?它或许可以答出你的上级的正确信息。但如果你问它直接上级是谁?它不一定理解‘汇报上级’和‘直接上级’二者概念和这种细微的语言差异。另外,除了语义理解需要提升,HR有两种能力很难被替代掉,其中之一就是HR所代表的人与人之间的连接与信任,以及整个团队的感觉和氛围。HR会通盘地思考,感知到组织的全貌,并潜移默化地将组织向好的方面积极引导,这个非常重要。”李国兴告诉我们。
那么,用AI改造行业,如今面临的难点是什么?与其他等待着AI去改变的行业一样,人力资源行业也拥有自己的一套知识体系与规则,好在AI嵌入后,由于实时互联网登录可以迅速进行查找,但“理解”却是AI必须跨越的一步。
语料库也是AI研发之中的难点。与英语世界相比,中文世界的语料较少,人力资源相关的语料更是稀缺。而且这些语料分散在不同平台,在HR的微信里所蕴含的人力资源相关文本知识甚至远高于互联网语料库。
但无论如何,Moka的原生AI产品——Moka Eva代表着HR SaaS行业的重要进步,它不仅可以帮助HR用AI筛简历、给候选人定制面试题、帮助面试官自动写面评,还可以回答员工日常的人事问题,自动化完成证明开具等请求,并能将以往要花费数周时间的数据统计和分析的工作简化到几分钟。
Moka Eva主要功能
对于SaaS从业者来说,用AI去改造具体功能只是第一步。从商业角度思考,如何介入业务、构建供需关系的匹配平台,产生网络效应,既是SaaS企业需要持续跨越的围墙,也能形成未来的竞争壁垒。李国兴也表示:“Moka Eva的第一步是助手的角色,后面可能会演化成一个伙伴,再往后也许可以自主完成一些工作。”
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