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因此，做客Moka的嘉宾围绕“什么样的招聘数字化算成功？”进行了精彩的圆桌讨论，从行业到企业再到业务，从宏观全局到微观细节，对企业应该如何开始数字化布局、从哪些维度衡量招聘数字化是否成功、如何让HR真正把系统用起来等问题进行了分享。

数字化时代则相反，数字化招聘系统最大的用户其实有两个，即招聘者和候选人，目前对于候选人端的体验非常好，招聘者端的整体体验也在上升。但数字化招聘系统的关键问题是，对于一线作战的效率提升真正起到了什么帮助作用？数字化本身的目的是解决一线的效率性问题，比如一个辅助一线作战决策的模块，是可以深化开发的地方，这就是数字化的雏形。还有哪些模块是可以帮助一线业务全方位的提高效率，是我们需要思考的问题。这便是信息化与数字化的区别，数字化系统要考虑帮助一线业务提高效率，如果仅仅是用来管控，那么就还是信息化。

刚才Moka系统的讲解，我很有同感，都听懂了，也非常认同。但实际上很多餐饮行业的老板、从业者，我认为他们不太听得懂，这个问题很严重。比如我之前在一个餐饮企业做咨询，有一套会员管理系统，但这个系统的应用程度非常低，可能只用了1-2％。我向员工要了几个数据，比如有多少会员？男女比例是多少？活跃会员有多少？有多少人做了充值和积分？这些数据在实际经营过程中完全没有被有效利用，并且很难做到细化。

餐饮行业当前面临的最大的问题是“人荒”，之前我去了北京的几个比较大的企业，他们都招不到人。招聘系统对于餐饮企业来说，首先就是要帮助企业把人招到，然后再深一步，比如看到离职率等数据，分析离职原因有哪些，一些员工只要不是触犯红线，还可以复用。这些方面Moka做的非常好，可以提供很大的帮助。

第一步是将招聘的全流程100％的数字化；

第二步是让与招聘相关的所有有价值的数据标签和数据流，在一个封闭的环境中自由的形成小闭环。Moka给我留下了非常好的印象，因为Moka可以与很多的生态对接，不需要关掉一个系统然后再去另外一个系统操作，做到信息流和价值流的闭环。

第三步是以沉淀的数据为基础做分析，为一线作战做有效的指引。我认为这是一个成功的标志，就是招聘人员可以从系统中获得数据的支持，真正的提高工作效率。

餐饮行业的从业者，无论职级有多高，他的视野永远都在门店，缺乏能够“抬头看路”的视野，如果系统能够在这方面提供支持、帮助和引导，就非常成功，比如提供详细的数据报表和深刻的行业洞见。餐饮行业的数据量非常大，如果能够把这些数据用起来，会给企业经营带来强大的支持。

此外，还有一些结构性的市场问题可以通过数字化的方式解决。我国每年有大量的高校毕业生进入到劳动力市场，并且存在就业难的问题，企业却又有招人难的情况。这就需要通过数字化技术，使双方的供需关系相匹配，从根本上缓解这一问题。员工离职方面，通过数字化系统，了解员工离职的原因，降低离职率。对于正常离职的人，也可以建立人才库等相应的机制来进行长期的维护，未来依然有复用的可能。如果招聘数字化可以有效地解决这些问题，就可以算的上是成功。

我一直在思考什么叫不好用？我认为本质上是系统与业务场景的不契合。市面上很多的招聘系统，在设计理念上，设计者没有把招聘本身的复杂场景想的很清楚，很多人力资源系统供应商认为招聘是单链条式场景，也就是从简历收集开始一直到offer的发送。但在实际过程中，招聘的场景要比他们想象的复杂很多。作为一个系统供应商，如果没有把这些事情想明白，就很难提供一个满足客户需求的系统。

首先是服务方在开发时，要具备很强的业务素质。因为需求方的业务要求很高，如果服务方对于整个业务的基本流程还不清楚，那么很难完成开发需求。同时这些需求往往具有差异化，不同企业有着不同的业务方法和经验沉淀，这些都需要服务方深入的洞察、理解和挖掘。这样开发出来的系统功能、模块，才能更适用于需求方的业务场景。

其次，在开发一个系统模块时，要尽可能灵活。使需求方有自主选择性，需求方可以根据业务需求和发展阶段，选择所需要的功能。

所以，我认为系统的好不好用，关键是在招聘数字化过程中，有没有把需求方的工作变得简单，提升工作效率，真正释放HR的精力和能力，回归到人本价值上。系统能够在技术的支持下快速迭代，可以适配差异化的业务需求，建立各个岗位相应的标准和对应的模块，提供可拓展的使用路径。这些都是使系统全员推行变得简单的方法。

“与我有关”有两个角度，一个是从企业的角度，另一个是从每个门店员工的角度。从企业的角度，系统首先要在流程上与企业融合，它不是一个工具，而是要场景化。例如企业没有人才库，需要进行建立和激活，但是应该通过什么场景来实现？毕竟功能是功能，场景是场景。所以这就是“与我有关”的事情，作为企业的领导要想清楚如何把产品和场景相融合。从员工的角度，有些员工说系统不好用，为什么？是因为管理者在拿“鞭子”驱动员工在用，而没有想到与员工有关的业务场景。所以系统在实施的时候，关键还是要基于场景。选择一个系统，本质上是为什么买单的问题。所以我们一定要为场景和具体的痛点买单，不要为概念和趋势买单。