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创业公司如何招聘？“神奇的40分钟定律和两种语言”
本文作者：丁丁（微信公众号“金融女王”）
Sam Altman在YC创业课里说过，Airbnb的前100个员工都是创始人亲自面试过的。
对于初创公司来说，创始人亲自面试员工至关重要。
而很多创始人对招聘面试这些事并不是很擅长，比如我自己。
从今年年前算起我陆陆续续面试了十几个人。
期间踩了不少坑，所以想总结一些经验拿出来和大家交流。
今天谈一谈我发现的一条很神奇的规律，我把它称之为“40分钟定律”。
这个定律的意思是，面试时和你聊天的时间超过40分钟的人才是值得考虑的候选人。
在面试了十几个人之后，我总结发现所有不合适的候选人的面试时间都在20分钟左右，而所有合适的候选人的面试时间都超过了40分钟。
那么，20分钟和40分钟有什么本质的区别呢？
在我的经验中，面试的前10分钟会用来讨论候选人之前的学习和工作经历，之后还会有10多分钟用来讨论候选人和公司之间的匹配度（技能、经验、文化、薪资等等）。
大部分面试基本都由这两个部分组成，所以大部分面试的时间都在30分钟之内。
而超过40分钟的面试时间会比以上的流程多一个重要的部分：关于公司发展方向的讨论。
对于创业公司来说，每一个创始员工都在参与公司未来发展方向的制定和推动，所以合格的创始员工候选人应该在面试中提出很多Ta在这方面的想法。
以我们的自媒体项目为例，优秀的候选人一般都会和我花不少时间讨论一个问题：我们的自媒体会采用什么样的商业模式？
因为变现是几乎所有自媒体的发展瓶颈，所以有想法并且“懂行”的候选人都会问到相关的问题并和创始人切磋交流。
和这样的人面试你一般会有两种感觉：“非常爽”或者“非常痛苦”。
“非常爽”是因为你终于找到一个可以和你交流的人了，“非常痛苦”是因为Ta提出了很多专业而尖锐的问题让你知道自己需要进一步想清楚自己的创业方向。不过这两种感觉对公司的发展都是有益的，而且给你这些感觉的人很有可能成为公司至关重要的人。
接下来聊一聊面试时候选人会使用的“两种语言”。
这两种语言可以定义为“有意识”和“无意识”的语言。
美国著名心理学家丹尼尔·戈尔曼在他的经典著作《情商2:影响你一生的社交商》中曾对这两种语言进行分类讨论。
“有意识”的语言指的是通过理性思考所说的话，一般我们在和别人交流时从嘴里说出的都是“有意识”的语言。
“无意识”的语言指的是包括声音、语调、表情、动作这些很多时候不经过大脑思考就会自然流露出的“语言”。因为这些“语言”基本由潜意识决定，不像“有意识”的语言那样容易被大脑控制，所以这种语言往往能透露出一个人的真实想法。
我觉得这两种语言大家在平常生活中应该经常接触到，所以就不赘述它们的区别了。
在面试这个场景中，创始人可以通过一个候选人“有意识”的语言来考察这个人对与行业、市场、公司、方向等问题的看法和思维方式。
对“有意识”语言的接收和判断是大多数人都具有的能力，然而对“无意识”语言的解读能力就不是所有人都具备的了。
想要读懂候选人表达的“无意识”语言，创始人必须开启自己的直觉系统。
比如有时候我们聊完一个面试过程中并没有说错什么话的候选人，但最终还是“感觉”到这个人和公司的文化并不是很契合。
这种“感觉”就是我们的直觉系统接收了这个候选人的“无意识”语言后做出的判断。
举个例子，我面试每一个候选人时都会提到创业公司的不确定性，这种不确定性一方面代表着工作可能没有明确的流程和规章制度，另一方面也代表着员工可以根据自己的个性发展、不用受到条条框框的限制。
在听到这个描述后，虽然大多数候选人都在“有意识”的语言上表示可以接受这样的氛围（因为他们希望拿到这个offer），但是真正适合这种氛围的候选人的“无意识”语言会表现出兴奋、期待、乐观的反应（比如眼睛放光、语调上扬），而不适合这种氛围的候选人则会表现出质疑、谨慎、消极的反应（比如皱眉、避免眼神交流）。
以我的经验，面试过程中言不由衷的人挺多的，所以学会解读“无意识”的语言特别重要。
那么，如何培养自己解读“无意识”语言的能力呢？
我记得《情商2:影响你一生的社交商》里提到，可以在看电影的时候关掉字幕和声音，通过分析主人公的行为动作来判断他们当时的心理活动。或者也可以观察在透明会议室里讨论的人们，在听不到交谈内容的情况下判断他们的会议是在和谐友好还是剑拔弩张的氛围下进行的。
总而言之，想要解读“无意识”的语言，就要把一个人说话的内容和Ta说话时的行为表现分开来分析。
据说情商高的人都很懂得解读“无意识”的语言。
如果你现在情商还不高也没关系，《FBI教你读心术》就是一本在这方面很具有实操性的书。
如果你没时间读书，在面试完一个人之后撇开Ta说的话不谈回味一下Ta给你留下的“感觉”和“印象”，然后再做判断，也会让你避免犯“过于理性”的错误。
希望今天的分享对大家的招聘有所帮助。
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一位优秀的 CEO 做好 3 件事就够了
编者按：本文作者 Mitchell Harper 是一位典型的连续创业者，他在过去 15年 间曾创办过 5 家公司，目前是电商软件提供商 Bigcommerce 的联合创始人兼 CEO。他在本文中分享了一位优秀的 CEO 最应该关注的 3 件事，希望对大家有所启发。
硅谷顶尖的风险投资家和著名的博客作者 Fred Wilson 在《CEO 该做什么》这篇文章中曾这样说道，一位 CEO 其实只需要做好三件事就够了：
制定公司的愿景和战略，同时和所有的利益相关者进行充分地沟通和交流。
要为公司招聘和留住最优秀的人才。
确保公司银行账户里有充足的发展资金。
咋一看，你可能会想：上面这三件事和一家正处于快速发展中的创业公司的 CEO 的真正任务角色相比有点太过简单了。然而当你真的认真回想之后你就会发现，作为 CEO，你的大部分时间其实都是花在这三件事上，最起码是与这三项工作相关的事情上的。
根据我自己过去超过 15年 的亲身创业和经营公司经验，我想在这里和大家分享一些技巧，帮助大家真正做好 Fred Wilson 所说的 CEO 应该做好的三件事。有一点要记住，和其它任何事情一样，你实践越多，你就能掌握的更好，尤其对那些第一次做 CEO 的人更是如此。
一、制定公司的愿景与战略
不要想当然地认为公司里的每个人都知道你脑子里在想什么，他们并不知道。所以你必须要持续不断地和公司的所有员工（不限于公司管理层）沟通和强调你所制定的公司愿景和战略，直到他们能烂记于心为止，不要担心他们会厌烦。
在沟通和解释公司的愿景和战略的时候，不要仅仅谈论数字和产品。告诉大家公司的愿景和战略为什么对你、对他们、对用户和投资者来说是至关重要的，同时要让他们知道他们在这里面所扮演的角色和发挥的作用。
作为 CEO，你肯定比公司里的任何人都要了解所在的市场、竞争对手等情况，你需要记住这一点，同时你也要意识到，你知道自己是可以与公司共患难、共生死的，但并不是所有员工都会像你这样。
你最好能定时召开公司全体员工大会，这样你就可以一直利用这个大会机会和大家讨论公司的愿景、战略和进展。如果你的公司正在快速发展、员工规模持续增加，这时你更应该这样做。因为你需要让公司的所有人（不管是老员工还是新加入的员工）能够在同一个愿景和战略下齐心协同作战，没有什么方法比公司 CEO 与他们直接沟通更能加强团队的凝聚力了。
尽量避免过于频繁地更改公司的愿景和战略。市场会发生一定的变化，这是不可避免的，因此你也需要针对市场的变化做出适当的调整，但在一年之内最好不要进行超过一次的重大战略调整。你的公司规模越大，调整公司发展战略方向的难度也就越大，重大战略调整意味着需要很多额外的支出，同时也会对公司员工造成困惑。
二、招聘最优秀的人才
对于那些你所认为的关键职位，作为公司 CEO 的你最好能积极参与到整个招聘流程中去。从最开始的联系应聘者，到和应聘者见面，再到最后的面试并向应聘者兜售公司愿景，你最好都能亲自参与，不要想着什么事情都让团队的其他人代劳。优秀的应聘者都是抢手货，作为公司 CEO 的你和他们面谈能体现你对他们的重视，从而提高他们加入公司的可能性。
如果可能的话，最好能提前两个季度制定招聘计划。招聘优秀的人才是非常花时间的，不管你的人脉资源多么丰富都是如此。
对于那些最优秀的人才而言，他们不会仅仅因为你的公司有一个很棒的厨房或厨师而选择加入你们的。他们希望能在行业顶尖的公司里去工作，公司必须有宏大的愿景和巨大的发展上升空间，只有这样他们才能在公司充分施展拳脚、发挥价值。所以建议你在这个方面下足功夫去说服应聘者。
正如 Beb Horowitz 在他的畅销书《The Hard Things About Hard Things》（中文：创业维艰）中所说的那样，要努力招那些能够充分满足公司未来 18 个月发展需求的员工。18 个月后，你就会发展成一家全然不同的公司，因此可以暂时不考虑 18 个月以后的招聘需求。
招聘时，要将注意力放在应聘者本人身上，而不是他的简历上。是什么让他们不同凡响？他们对什么充满激情？对于他们过去取得的不错成绩，他们是否能保持足够的谦逊？他们最看重什么东西？他们如何应对艰难的场景？技术不懂可以学，但品性是很难改变的。
三、确保公司有足够的资金
如果要融资，确保融得的资金能满足公司未来 18 个月的需求，而且是发展不顺情况下的需求。换句话说，如果公司未来 18 个月发展的非常糟糕，你也需要有足够的资金也度过这 18 个月。
在快速发展和资金消耗太多之间是有一条界线的。你可以快速发展，但同时要留意资金不能过快消耗。与其资金消耗太快、在没融到下一轮融资之前不得不砍掉一半员工，还不如发展得慢一点、资金消耗慢一点。
大部分高速发展的公司都会花很多钱在市场营销上面，而不考虑一个合适的投资回报率。与其这样，还不如先花少量的钱在多个营销渠道上进行测试，然而找到最佳投资回报率的营销渠道，然而在这个营销渠道上猛推。
如果你的目标是创办一家未来会上市或是可能被收购的公司，建议你将公司的薪酬的重点放在股权上、而不是现金工资上，尤其对于公司管理层更是如此，只有这样，大家才能齐心协力为公司创造更多未来的价值，即便是为他们自己所持股权他们也会拼命干的。
你越早搞清楚哪里的资金利用率高、哪里的利用率低，你就能越快想办法提高资金利用效率，更明智地花好每一分钱。
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未来的工作是分布式的
编者按：随着技术日益打破地理障碍，企业招聘和组织的形式都有可能发生革新性的变化—轻轻点击鼠标，雇主可以接触到全球最好的人才；雇员更像自由人，可以随时随地随心所欲地工作。未来的工作也许是分布式的，因为在虚拟的世界里，大家可以没有距离。Spark Capital 的 John Melas-Kyriazi认为，通过利用协作技术以及进行文化整合，企业和个人都能够发挥更大潜能，找到更多的机会。不过这种形式下的培训与教育以及福利问题应该由谁来买单？职场新人与老人的机会不平等问题应该如何解决？前途是光明的，道路是曲折的。
我坐在旧金山办公室。在智能手机上点几下，我就在 Facetime 上面跟远在尼日利亚拉各斯的同事就我们其中一年投资组合公司新的人员招聘展开讨论了。这让我们可以尽可能近距离地进行交流，这种工作 “模式” 在几十年前还不存在。
随着技术不断缩短这个星球上的人与人之间的有效距离，同事之间的地理障碍也正在消失，并把我们引领到劳动力全球化分布的新型工作方式。对于初创企业和更大一点的公司来说，拥抱这种新型的工作模式并围绕着它来开展创新将会成为在不断变化的全球市场中竞争的关键。
为什么要分布化？
好的本地人才要价高难招聘已经不是秘密，好几个行业都是这样（注：当然文章特指美国，但所有大城市都是这样）。与此同时，全世界聪明且有雄心的家伙都在寻找最好的机会，而这样的机会未必在当地经济中能找得到（就像我的朋友 Niko Bonatsos 喜欢说的那样：人才是全球性的，但机会不是）。这并不是什么新发现—企业寻求打破地理障碍去寻找人才已经有数十年了。
1980年 代时，一大批西方公司开始将特定业务职能转包给特定的海外承包商。通过利用具有成本效益的人才，这些公司得以降低他们的运营开支，提升了利润水平，同时还促进了印度、孟加拉等地大规模外包产业的发展。Cognizant 是印度众多的大型 IT 外包公司之一，仅过去 12 个月就实现了 120 亿美元的惊人收入。
可是历史上，这种业务关系两端的个人之间，因为沟通困难，文化差异以及教育的局限性，双方往往存在着巨大的鸿沟。企业往往不把分布式承包商视为 “同事”，而是看作是外包团队的一部分，是雇来处理一个业务流程（比如呼叫中心）或者独立项目（如替美国公司开发网站的海外工程团队）的。一些机构还提供 “员工外包” 服务，即他们的员工充当远程的全职员工的角色（在客户看来）；然而，这种工作往往局限在软件 QA 之类的角色上，而没有高级的战略性的工作。
虚拟员工
虽说外包和入门级外包员工会一直存在，且未来还会继续增长，不过我们现在已经看到一种新型的模式出现：分布式组织，在这种组织中各个层面的员工是全球性分布的。比方说 Automattic（Wordpress 的开发者，估值超 10 亿美元）就是一家完全分布式的公司，远程员工遍布 43 个国家，而 Stack Exchange 与 Upworthy 则让员工可以选择在家工作。
这种趋势的核心就像资本主义体系的一切东西一样，是受到了公司受托责任的推动，目的是为了让股东利益最大化。
有研究（比如斯坦福的Jerry Porras）表明，优秀持久的企业绩效来自于深度整合、价值驱动的团队。此外，构建分布式团队的成本往往要比本地团队少很多。那么，对两端进行优化的办法就是把远程员工深度整合进企业文化、价值以及组织架构当中。
不过这一点只有在最近才成为可能—得益于协作技术的进展。正如电话革新了 20 世纪做生意的方式一样，像 GitHub、Jira、Asana 之类的协作 SaaS 产品，以及像 Slack 这类的团队通信工具，再加上各种各样的视频会议平台正在改变着现代的工作环境。现在跟世界另一头的某人 “一起工作” 的意思也许是指跟对方开视频会议，进行屏幕共享，以及在 Slack 对话流中交换链接。当然将来并不会止步于此—你只需要想象一下虚拟和增强现实对分布式工作的潜在影响（注：这点可参见扎克伯格的大赌注：VR 社交化）。
把这一切跟 30年 前的固话与传真相比的话，你会发现玩法完全不一样了。
文化整合：分布式未来的粘合剂
尽管协作技术有了快速发展，但是在建立信任以及构建企业文化方面，想要给 “现实生活” 找到一个真正的替代品仍然是几乎不可能的事。技术是弥补这一鸿沟的关键，但在解决培训和教育的问题方面仍存在着更广泛的挑战。
已经有一些初创企业站出来迎接这种挑战。比如 Andela 就是一个值得研究的有趣案例。Andeka 通过深度整合远程软件开发者（非洲）进入其技术团队来帮助企业扩充。他们的工作聚焦在选择和培训软件工程师上，不仅帮他们掌握编程知识，还帮助他们在文化上整合进千里之外的团队里面。Andela 开发者跟客户也走得很近，会在对方的 Faebook 墙上发帖，在 Twitter 上开玩笑，并分享有趣的 GIF 图片。在召开全员参加的视频会议时，Andela 的开发者不仅仅是坐着听听，还会积极地对工程里程碑和产品路线图提供反馈。
这种局面略为有点讽刺意味：随着技术日益改善了远程沟通体验，初创企业的挑战愈发体现在人这个组成部分的完善上。
我们今天见证的分布式团队的出现仅仅是更广泛运动的开始。真正的机会在于采用这种分布式团队的模式并把它应用到全球的劳动力队伍中。通过驾驭这一大规模的、分布在地球的每一个角落的、尚待开发的人力资源池，我们就实现让公司和想法潜能的最大化—无论它们起源于哪里。
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赛诺菲HR VP解读为什么用Workday取代SAP HR，我们能从中提炼出什么？
作者：朱暑冰 微博地址：http://www.itwzx.cn/archives/229
赛诺菲，全球五大药业巨头之一，其HR VP Denis Sacré在workday 2015的欧洲Rising大会上站台，解读为什么选择workday来代替SAP HR（不过其他的系统仍然保留SAP，估计是ERP和财务）。客户大佬站台背书，如果放国内绝对是一个销售和Marketing手中的重磅炸弹，满世界去攻城略地了。但千万别自行脑补workday比SAP、Oracle产品好，或SaaS比On premise好的结论，仔细读完全文，可以发现并没有介绍什么压倒性的优势，最终胜出的理由甚至可以理解成决定天平倾斜的最后一根稻草，不过从该HR VP话语的细节中可以提炼出很多有价值的内容，这才是听成功案例的正确姿势。
首先摘录该HR VP的话语细节：
2011年，赛诺菲计划其第一个全球性的SAP HR项目，当时SAP已经收购了SuccessFactors，考虑到未来十年一定是云的天下，如果采用SAP on-premise的方案，4年的实施期后还需要两年迁移到云，所以赛诺菲打算一步到位。由于当时Oracle的云产品（应该是Fusion）还未就绪，所以候选者只有workday和SuccessFactors。
2012年底，workday最后胜出，理由有两点：（1）Workday从第一天起就是以核心HR为定位来开发，集成性非常好，易于使用，这一点在决策中非常关键和具有决定性。反之，SuccessFactor使用不太顺畅，集成性方面有断点。（2）在被问到，如果赛诺菲实在需要定制化，能否被满足时，workday明确地拒绝，而SAP回答含糊。而赛诺菲期待的答案是No，因为期待一个纯云的解决方案，只希望通过配置来解决个性化需求。
三年过后的今天，整个实施推广还在进行中。实施并没有采取全面铺上的模式，而是从2013年后半段开始，首先上马人才管理、绩效等模块，因为对于赛诺菲来说，人才管理非常关键，具有压倒性的地位。这一部分于2015年上半年完成，推广到了全部11万员工中的75000名白领。
同期，赛诺菲开始设计全球铺开workday核心HR模块的流程，以取代地区和业务单元层面的现有SAP、Oracle、Peoplesoft等系统。由于历年的收购和合并，不同的HR系统实例多达500个。
核心HR的铺开首先是欧洲国家中的德国、瑞士和奥地利，覆盖约9000名员工，然后是北美的19000名员工，最后是剩下的欧洲国家等，约40000名员工。
通常的HR系统实施顺序是先核心HR模块，然后扩展到人才、薪酬等其他模块。赛诺菲决策首先上马人才管理模块，有其业务上的必要性，但也是非常危险和大胆的。风险和复杂性在于需要workday和SAP系统的双向复制、数据同步。组织架构数据由workday为主维护，个人数据由SAP为主维护，多达60多个字段的数据需要双向同步。系统上线后，做到了这一步，但并不是100%。时至今日，每周仍有2%的修正工作需要做，带来了大量的工作负荷，workday和SAP系统的数据架构和处理方式差异太大了！
当核心的HR模块在全球上线后，简化HR系统这一最初的目标才真正实现。以前多达500个HR实例的情况将不复存在，中间的过度系统也不再需要。
为了确保系统被顺利使用，赛诺菲录制了500个一小时长度的WebEx演示视频，在总部有两打的倡导者宣传，全球还有400多位问题达人随时解答大家的问题。Workday的产品也非常易用，大家感觉和他们在2C市场上使用的APP一样易用，员工们很容易从LinkedIn导入他们自己的介绍，然后增加一些如职业偏好、职位期望、是否愿意赋新职等，结果80%的员工都完成了自己的介绍；经理们也很容易利用九宫格给员工绩效评分，设定继承人计划等。
workday系统当前还存在的问题：（1）系统可以BI下钻分析，可以直接钻透到详细数据并直接操作，但有10000个记录的上限约束，因此无法为执行委员会提供数字仪表板，因为某些高层领导下属的数量超出该限制；（2）对于赛诺菲这样的大型复杂企业来说，不同业务单元的管理层级不同，这一点workday的标准化处理方法不够灵活；（3）workday的绩效不能涵盖非正式员工；（4）系统的安全性设计不错，但也为人才查找和继任者池操作带来了麻烦；（4）为了屏蔽HR员工看到自己的数据，需要采用变通的方法。
最后的心得总结：（1）云和传统应用差异很大，你必须接受一个固定格式的合同，相对简陋的业务流程。（2）SaaS应用相比传统ERP大大简单，但仍然是一个大工程，千万不要低估安全性、报表、数据迁移、功能模块方面的难度。（3）要有强有力的治理模式，部署速度和完美型方面需要合适的平衡和妥协。
对于甲方，读一个成功案例，客户的结论和总结性词汇一点都不重要，关键是细节描述，因为每一个企业的内部情况都是不同的，对于系统功能或特性的重要性权重也是不同的（比如赛诺菲对于人才管理模块的权重就大于核心HR模块），所以他们的结论不具有参考价值，但细节描述非常具有参考价值，有助于深入、形象地了解产品，为一个不能直接、全面触摸的产品提供体验和感受。
反之，对于乙方，写一个成功案例，直接喊口号，或者定位XX第一的宣传效果很差，即使用著名大公司的名气或者客户数量的多少来背书，效果也未必多好，因为多年以后，大公司不堪的使用情况内幕被爆出来，似乎潮流一样大批客户被别人替换的情况，业内的从业者估计也没有少听说。关键是细节描述，无论是客户的头痛问题、看重的点、实施的细节、最后的效果等，读案例的潜在客户会自己评判、下结论，细节是最具有说服力和可信度，潜移默化影响客户心里天平倾向的杀手神招。
回到赛诺菲案例，有哪些细节值得提炼呢？
（1）、（2）中赛诺菲2012年决策Workday胜出的理由放到今天需要重新考虑，SaaS领域的发展太快，人家几年前的结论现在已不具有参考价值，放到今天，Oracle也许就不会被直接排除在外。
（2）中提到Workday一开始就定位于核心HR，这种涉及出身定位，并不能直接推导出优势结论的理由只有在你所有重要的需求都被满足，其他方面各家产品没有大的优势差别情况下，才能作为决定天平倾斜的稻草。即一开始要考虑具体的大砝码，这种似乎很有道理的论调只可以作为稻草。类似的论调还有：跨平台产品更好，Java平台更好；500强企业都用的应用蕴含先进管理思想；国产的应用更适合国情等。
从（2）中看出评估阶段赛诺菲对Core HR的看重，可（3）、（6）实施阶段的说明又显示人才管理远重于Core HR，评判准则不坚定，随时间推移而浮动是个大忌，类似先射箭然后画靶子，为论证结论正确而找理由。国内的很多项目如果从头跟踪到尾，这样的情况比比皆是。
（2）中提到Workday胜出的另一个理由是workday和SAP对于客户定制化要求是否满足的回答不同，这里有个如何科学问问题的问题。甲方应该清楚告知所问问题的目的是什么，是为了搞清楚什么不明确的东西。国内的读者也许会说，如果我问的这么明确，暴露了我的倾向，乙方可能会为了迎合我而不说真话，那我如何判别不同供应商的优劣呢？这种担心完全可以有别的方法解决（做招聘的人如何判别应聘者言语真伪的方法同样适用于此），但为了这种担心而不把问题说透，一个极大可能的后果是乙方不知道你真正关注的点是什么，问题太大无从回答，只能捡自己理解或当时想到的来回答。这种情况下要正好命中的慨率极低，需要大大考验各家乙方销售的功力，是否能搞定客户透题给你，甚至和你联手炮制这种难于命中的问题。甲方很多情况下说不清楚自己的需求，或者所说的需求不是本源的需求，而是经过了几层演绎后的需求而不自知，结果问简单问题又不告知目的，乙方如果不会或不能刨根问底，层次深入，由于理解不清，即使满肚子经验，可能也帮不上忙，最后的恶果往往是系统上线后，价值平平。
（2）中赛诺菲希望SaaS应用通过纯配置来解决个性化问题的愿望是不现实的，赛诺菲将其列为一票否决的需求是错误的。原文中后面也提到赛诺菲提了一些需求，Workday将其作为欧洲国家的普遍需求，做到了正式版本中。如果不是赛诺菲这样的业界标杆，又或者Workday没有那么迫切需要了解欧洲国家和美国用户的差异，反应速度也许就不能让赛诺菲满意，这时要解决问题又怎么办呢？
（7）中可以看出，赛诺菲本次项目的一个重要目标是全球用一套系统取代分散的多达500个实例的系统，背后具体的业务困扰场景是什么没有说明，所以是否真能解决也不得而知，国内的HRMS供应商似乎对一套系统的解决方案不看好。
（6）中提到，由于没有先上Core HR，造成很长时间的workday和SAP系统双向同步，虽然从决策层角度来说，有人才管理更重要的考量，但随之而来的2%每周修正能把人逼疯。上面领导动动嘴，下面的HR和IT跑断腿。所以这种决策要慎重，要重视给下面人带来的巨大工作量。类似的决策还有很多，如新旧ERP、财务系统的长期并行运行以观察数据是否一致；为了不让一般用户看到某些敏感数据而另外建一套实例等。
（9）中提到，下钻时发现的10000个记录的限制，估计也是后期用到时才发现的。国内的情况也往往是评估时没有细化到要什么报表，需求调研时只提出少数报表，系统上线后，不断增加提出报表需求，理由是没有数据，怎么提得出报表需求。其实这反映出各级领导对于如何洞察业务没有一个全面的考量，事到临头才想起需求，这种需求有时候经过处理可以满足，有时候需要二期修改业务操作流程，采集必要数据才可以满足。洞察业务方面考虑不周全，系统要发挥业务价值就大打折扣，以终为始很关键。
Workday的易用性得到了Denis Sacré的大笔墨描述，无论是员工的简介（Profile）完成率，还是经理层的绩效评分和继任者设定，甚至系统上线后没有专门的培训，而是有问题找专门的问题达人。这说明易用性对于现代应用的重要性，另一方面也提醒我们，一个系统要用的好，背后的管理理念要做好培训，标准化，定义明确，大家理解一致。
（9）中提到的workday当前问题值得参考，如果你对这些因素看重，需要找到解决方法，或考虑别的产品。
第（10）点经验之谈也值得关注，固定格式的合同对于很多公司来说不容易接受；SaaS应用的难度不能低估，别轻信厂商销售的拍胸脯，赛诺菲实施过程历时3年还没完全结束就是一个例证；速度和完美性的平衡和妥协把握不容易，国内常见的情况是前期过于追求完美，什么功能都想要，什么需求都要完美满足，理想主义色彩太浓，后期又迫于进度的压力，轻易放弃一些必要的坚持，甚至可能放弃前期立项时重要的目标，立项设想收获西瓜，结果收获芝麻。
原文《Why Sanofi chose Workday to replace SAP HR》，链接：http://diginomica.com/2015/12/17/why-sanofi-chose-workday-to-replace-sap-hr/
备注:之前一直没找到原文作者，没有署名作者非常抱歉。
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特邀专栏|SaaS企业级市场: 前景堪忧还是前途无量？
本文作者：Tracy Wang，如需转载请注明作者及http://www.hrtechchina.com/11759.html。
最近几个月来随着Salesforce.com, Workday等等SaaS服务提供商的股价持续下滑，许多人对全球SaaS市场开始表示担忧：是不是SaaS的风头已经过了？笔者倒是对此表示乐观。股价的波动受宏观经济，个体因素等等的影响，而企业对于SaaS软件的需求依然强劲，预计未来五年企业级SaaS市场将会继续保持强劲增长。
在企业级SaaS市场这块大饼里，笔者来着重讲讲SaaS商业流程软件。首先明确一下概念，所谓商业流程软件顾名思义即这些软件支持并整合企业的各种商业流程，例如顾客生命周期（CRM流程），员工生命周期（人力资源管理流程），产品研发，采购，财务管理等等。
从营收角度：
根据Forrester的数据显示，全球SaaS商业流程软件在2016年将会增长24%，远远高于整个商业流程软件市场（包括所有基于客户端和云端的软件）的增长率。其中，客户关系管理(CRM)， 电子商务服务，人力资源管理（HRM）是增长最快的三大类别。而现阶段从使用率而言，CRM，电子商务，电子采购等类别SaaS使用率最高，其次是HRM，风险管理和供应链管理等。
来源：Forrester Research
尽管SaaS软件的持续增长给传统的软件授权模式带来冲击，但是短期内传统软件的营收应该不会显著下降。毕竟一些大型的企业级软件提供商，例如SAP，Oracle等，在传统软件市场上还是占据着半壁江山。并且由于传统软件提供商和很多企业签订了多年的维护合同，在合同到期之前软件维护费还是照收不误。
从服务提供商角度：
纯SaaS服务提供商，例如Salesforce.com，NetSuite，Ultimate Software，Workday等，很可能将会持续保持两位数的增长。目前来说，Salesforce.com是市场领导者，并且遥遥领先其他竞争者。
而传统软件提供商，例如Oracle，SAP，Infor等，将会继续加快挺进SaaS市场的步伐，最快的方式就是不断收购相对小的SaaS软件提供商，以弥补SaaS战略上的劣势。
从区域市场角度：
美国依然是SaaS商业流程软件市场的领先者。美元的强劲是一方面，更重要的是几乎所有的大型SaaS服务提供商都都来自美国，牢牢占据着客户群。新兴的SaaS服务提供商很多也将总部设在美国，因其得天独厚的生态圈和已经受过良好教育的，对SaaS持欢迎态度的客户。
亚太区目前仍然偏向于传统软件。一方面是由于客户对SaaS的认知不够，对数据安全性和掌控表示担忧，另一方面也是由于SaaS软件相对缺乏对当地语言的支持，网络不稳定，以及政府的干预。尽管如此，市场仍然挡不住SaaS的风头日盛。越来越多的企业开始瞄准这个市场，从BAT这种大型私企到许多初创企业。相信不远的将来SaaS在亚太区会有很好的前景。
欧洲也是暂时倾向于传统软件。来自美国的软件提供商们受到了来自欧洲本土的软件提供商的挑战。从文化的角度看，欧洲的企业接受改变的步伐也相对慢一些，SaaS遇到的挑战将会持续一段时间。
SaaS对企业来说意味着什么
SaaS商业流程软件和传统软件相比有着它得天独厚的优势，例如安装时间短，灵活的迭代配置模式，流程设置操作简单，界面友好，维护方便（基本是服务提供商来维护），定期更新，按使用付费等。
SaaS的劣势也是显而易见的。定期更新固然能使企业永远在最新的版本上，但强制的更新加重了企业人力和时间上的负担，必须每次都得去适应技术和功能上的变化。并且SaaS除了一些简单的设置以外，基本无法进行私人定制（更改源代码），对有特殊要求的企业而言基本无解。另外，企业对数据的掌控低，因为数据都存储在云端。
但总体来说，SaaS的优势大于劣势，这也是其市场前景好的原因。要将SaaS的优势发挥出来，给企业带来更大的价值，需要企业在战略和实施上考虑周全。比如从战略上应该将SaaS纳入整体的IT战略和技术架构之中。缺乏全局观会导致企业忽略SaaS软件和其他现有的企业软件的连接性，购买一堆零散的软件，导致数据无法整合，用户体验也不一致。另外，企业在选择SaaS服务提供商时应该做好尽职调查，了解软件的功能，技术性能，和现有的企业软件的连接性（哪些是预装的接口，哪些接口需要安装），是否符合数据安全性和隐私相关的法律法规，后台支持能力等等。
而对于某些企业而言，SaaS并非是一个好的选择，不能因为SaaS是大势所趋就随波逐流。了解自己的需求很重要。毕竟，如果需要一个苹果而去买了一个更好吃的橘子并不明智。
作者简介：Tracy Wang 德勤咨询（Deloitte Consulting）人力资本高级管理咨询顾问
为客户公司提供关于人力资源战略，流程设计，商业论证，人力资源技术战略和服务提供商招标与选择，组织架构和标杆分析等咨询服务。
声明：本文仅代表作者个人观点，与德勤咨询以及其他德勤旗下分支机构无关。
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观点
寒冬or春天？在线教育Q4为何投资暴增
新年伊始，全球互联网行业似乎熬过了一场寒冬，与前几年的喧嚣场面相比，市场似乎归于平静。互联网生态系统格局初定，各行业“马太效应”持续发酵，强者越强，弱智加速出局。当前，能否融到足够资本早已成为细分垂直领域生存状况的晴雨表和企业竞争力的试金石。全球宏观经济持续疲软影响仍未消散，导致大部分产业绕道资本，然而，在线教育行业似乎风景独好。
近日，毕马威(KPMG)公布了《2015年第四季度全球VC风险投资报告》，报告中显示，整体上第四季度较第三季度资本量递减近30%，进入独角兽俱乐部的企业由第三季度产生24家，第四季度缩减为12家。然而在所有投资领域中，唯一呈上升趋势的是在线教育，该领域交易金额为第三季度的3倍(第三季度总投资额2.95亿美元，第四季度总投资额10.6亿美元)。中国市场与全球市场保持一致，2015年第四季度整体投资数量下滑29%，但在线教育领域暴增40%。
2011-2015年季度全球风投融资规模
2015年新晋独角兽公司
2015年在线教育公司融资规模
报告中分析指出，2015年全球投资者开始由乐观变为保守，预计在2016年，谨慎的态度持续不变。然而随着第四次工业革命成为大势所趋，对科技含量要求较高的在线教育领域还是比较令风投钟情的。2015年第四季度站在全球融资榜首的前三家教育公司分别是：为大学提供在线学位课程的解决方案的HotChalk、真人在线语言教育公司TutorGroup(现已更名为iTutorGroup，下文以iTutorGroup指称)和硅谷的终生学习公司Udacity。
是什么因素成就了这些教育领域的独角兽?投资者对于单纯寻求用户流量的机构并不感兴趣，他们的橄榄枝理性地抛给了那些注重科技互联网的结合与应用，并能利用新技术推动教育产业创新的机构。目前业内普遍认为，在线教育的基本成功要素包括把握行业发展趋势、品牌营销能力以及教学资源合理管控等，但这些标准化的要素是可复制的。在线教育机构是否能够占领市场取决于产生差异化竞争优势的进阶要素。包括用户的精准定位，个性化的教学服务，高壁垒技术突破等。定位客户似乎并不难，难的是真正做到借助互联网科技创新产品和服务。
以上文提到的iTutorGroup为例，该机构在C轮融资中就能获得2亿美元融资，在在线教育领域可谓独领风骚，其产品和服务必有过人之处。iTutorGroup主张，学习者应该享受有充分话语权的个性化学习。在其自有语言学习平台上，学习者可以随时随地、通过任意设备、选择自己感兴趣的话题和自己喜爱的外籍顾问，甚至可以自主控制学习进度。目前在中国市场上能做到这点的仍是凤毛麟角。另外一点与大部分线上教育机构不同的是，iTutorGroup采用真人互动的方式进行教学服务，相较普通的在线录播课程、语聊课程、公开课等学习模式，充分的互动更能发挥学习者的主观能动性，提升学习效率。
上述案例表明，通过互联网科技打造高品质教育产品服务才能为客户创造价值，这对股东则意味着长期稳定的回报。因此，并不是所有的在线教育机构都会坐上这班开往春天的列车。事实上，多数没有可持续性发展模式的企业已经开始或即将被淘汰出局。对于大多数已经融到钱在线教育机构，目前最需要思考的不是烧光钱达到快速扩张，而是重视科技研发投入，把钱花在刀刃上，做到成功转型。
来源：中国日报网
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观点
从大数据的风水图，来看到底大数据是怎么回事
本文中的Big Data Landscape图笔者随手分享在LinkedIn上，不晓得引起大量转发和评论，截止本周，得到6700个like，3800次share，400多条comment，笔者也觉得很神奇。这里就跟从事大数据或者投资领域的朋友推荐一下。原文作者是VC First Mark的Mark Turck，提下这一家VC，主要投资于早期阶段技术类公司的风险投资机构，包括新兴媒体、广告、游戏、教育、云计算、分析和基础设备等方向。大家熟悉的Airbnb，Pinterest，Shopify都有它的投资身影。
技术型的高科技创业公司都是喜欢闪闪发光的新东西，而“大数据”跟3年前火热程度相比反而有些凄惨。虽然Hadoop创建于2006年，在“大数据”的概念兴起到达白热化是在2011年至2014年期间，当时在媒体和行业面前，大数据就是“黑金石油”。但是现在有了某种高原感。 2015年数据世界中时尚年轻人喜欢转移到AI的相关概念，他们口味变成：机器智能，深度学习等。
除了不可避免的炒作周期，我们第四次年度“大数据风水图”（见下图），回顾过去一年发生的事情，思考这个行业的未来机会。
2016年大数据还是“回事”么？让我们深度挖掘。
企业级技术 = 艰苦的工作
其实大数据有趣的是它不是直接可以炒作的东西。
能够获得广泛兴趣的产品和服务往往是那些人们可以触摸和感受到的，比如：移动应用，社交网络，可穿戴设备，虚拟现实等。
但大数据，从根本上说是“管道”。当然，大数据支持许多消费者或企业用户体验，但其核心是企业的技术：数据库，分析等：而这后面几乎没人能看到东西运行。
而且如果大家真正工作过的都知道，在企业中改造新技术并不大可能在一夜之间发生。
早年的大数据是在大型互联网公司中（特别是谷歌，雅虎，Facebook，Twitter，LinkedIn等），它们重度使用和推动大数据技术。这些公司突然面临着前所未有的数据量，没有以前的基础设施，并能招到一些最好的工程师，所以他们基本上是从零开始搭建他们所需要的技术。开源的风气迅速蔓延，大量的新技术与更广阔的世界共享。随着时间推移，其中一些工程师离开了大型网络公司，开始自己的大数据初创公司。其他的“数字原生”的公司，其中包括许多独角兽，开始面临跟大型互联网公司同样需求，无论有没有基础设施，它们都是这些大数据技术的早期采用者。而早期的成功导致更多的创业和风险投资。
现在一晃几年了，我们现在是有大得多而棘手的机会：数据技术通过更广泛从中型企业到非常大的跨国公司。不同的是“数字原生”的公司，不必从头开始做。他们也有很多损失：在绝大多数的公司，现有的技术基础设施“够用”。这些组织也明白，宜早不宜迟需要进化，但他们不会一夜之间淘汰并更换关键任务的系统。任何发展都需要过程，预算，项目管理，导航，部门部署，全面的安全审计等。大型企业会小心谨慎地让年轻的创业公司处理他们的基础设施的关键部分。而且，一些（大多数？）企业家压根不想把他们的数据迁移到云中，至少不是公有云。
（大数据分析的基本流程图）
从另一个关键点大家就明白了：大数据的成功是不是实现一小片技术（如Hadoop的或其他任何东西），而是需要放在一起的技术，人员，流程的流水线。你需要采集数据，存储数据，清理数据，查询数据，分析数据，可视化数据。这将由产品来完成，有些由人力来完成。一切都需要无缝集成。归根结底，对于这一切工作，整个公司，从高级管理人员开始，需要致力于建立一个数据驱动的文化，大数据不是小事，而是全局的事。
换句话说：这是大量艰苦的工作。
部署阶段
以上解释了为什么几年后，虽然很多高调的创业公司上线也拿到引人注目的风险投资，但只是到达大数据部署和早期成熟阶段。
更有远见的大公司（称他们为“尝鲜者”在传统的技术采用周期），在2011 - 2013年开始早期实验大数据技术，推出Hadoop系统，或尝试单点解决方案。他们招聘了形形色色的人，可能工作头衔以前不存在（如“数据科学家”或“首席数据官”）。他们通过各种努力，包括在一个中央储存库或“数据湖”倾倒所有的数据，有时希望魔术随之而来（通常没有）。他们逐步建立内部竞争力，与不同厂商尝试，部署到线上，讨论在企业范围内实施推广。在许多情况下，他们不知道下一个重要的拐点在哪里，经过几年建设大数据基础架构，从他们公司业务用户的角度来看，也没有那么多东西去显示它。但很多吃力不讨好的工作已经完成，而部署在核心架构之上的应用程序又要开始做了。
下一组的大公司（称他们为“早期大众”在传统的技术采用周期）一直呆在场边，还在迷惑的望着这整个大数据这玩意。直到最近，他们希望大供应商（例如IBM）提供一个一站式的解决方案，但它们知道不会很快出现。他们看大数据全局图很恐怖，就真的想知道是否要跟那些经常发音相同，也就凑齐解决方案的创业公司一起做。他们试图弄清楚他们是否应该按顺序并逐步工作，首先构建基础设施，然后再分析应用层，或在同一时间做所有的，还是等到更容易做的东西出现。
生态系统正在走向成熟
同时，创业公司/供应商方面，大数据公司整体第一波（那些成立于2009年至2013）现在已经融资多轮，扩大他们的规模，积累了早期部署的成功与失败教训，也提供更成熟，久经考验的产品。现在有少数是上市公司（包括HortonWorks和New Relic 它们的IPO在2014年12月），而其他（Cloudera，MongoDB的，等等）都融了数亿美元。
VC投资仍然充满活力，2016年前几个星期看到一些巨额融资的晚期大数据初创公司：DataDog（9400万），BloomReach（5600万），Qubole（3000万）， PlaceIQ（ 2500万）这些大数据初创公司在2015年收到的$ 66.4亿创业投资，占高科技投资总额的11％。
随创业活动和资金的持续涌入，有些不错的资本退出，日益活跃的高科技巨头（亚马逊，谷歌和IBM），公司数量不断增加，这里就是2016年大数据全景图：
2016年2月12日修订，（本文最有价值的图）
很显然这里密密麻麻很多公司，从基本走势方面，动态的（创新，推出新的产品和公司）已逐渐从左向右移动，从基础设施层（开发人员/工程师）到分析层（数据科学家和分析师的世界）到应用层（商业用户和消费者），其中“大数据的本地应用程序”已经迅速崛起- 这是我们预计的格局。
大数据基础架构：创新仍然有很多
正是因为谷歌十年前的MapReduce和BigTable的论文，Doug Cutting， Mike Cafarella开发 创建Hadoop的，所以大数据的基础架构层成熟了，也解决了一些关键问题。
而基础设施领域的不断创新蓬勃发展还是通过大量的开源活动。
（Spark带着Hadoop飞）
2015年毫无疑问是Apache Spark最火的一年，这是一个开源框架，利用内存中做处理。这开始得到了不少争论，从我们发布了前一版本以来，Spark被各个对手采纳，从IBM到Cloudera都给它相当的支持。 Spark的意义在于它有效地解决了一些使用Hadoop很慢的关键问题：它的速度要快得多（基准测试表明：Spark比Hadoop的MapReduce的快10到100倍），更容易编写，并非常适用于机器学习。
其他令人兴奋的框架的不断涌现，并获得新的动力，如Flink，Ignite，Samza，Kudu等。一些思想领袖认为Mesos的出现（一个框架以“对你的数据中心编程就像是单一的资源池”），不需要完全的Hadoop。即使是在数据库的世界，这似乎已经看到了更多的新兴的玩家让市场持续，大量令人兴奋的事情正在发生，从图形数据库的成熟（Neo4j），此次推出的专业数据库（时间序列数据库InfluxDB），CockroachDB，（受到谷歌Spanner启发出现，号称提供二者最好的SQL和NoSQL），数据仓库演变（Snowflake）。
大数据分析：现在的AI
在过去几个月的大趋势上，大数据分析已经越来越注重人工智能（各种形式和接口），去帮助分析海量数据，得出预测的见解。
最近AI的复活就好比大数据生的一个孩子。深度学习（获取了最多的人工智能关注的领域）背后的算法大部分在几十年前，但直到他们可以应用于代价便宜而速度够快的大量数据来充分发挥其潜力（Yann LeCun, Facebook深度学习研究员主管）。 AI和大数据之间的关系是如此密切，一些业内专家现在认为，AI已经遗憾地“爱上了大数据”（Geometric Intelligence）。
反过来，AI现在正在帮助大数据实现承诺。AI /机器学习的分析重点变成大数据进化逻辑的下一步：现在我有这些数据，我该怎么从中提取哪些洞察？当然，这其中的数据科学家们 - 从一开始他们的作用就是实现机器学习和做出有意义的数据模型。但渐渐地机器智能正在通过获得数据去协助数据科学家。新兴产品可以提取数学公式（Context Relevant）或自动构建和建议数据的科学模式，有可能产生最好的结果（DataRobot）。新的AI公司提供自动完成复杂的实体的标识（MetaMind，Clarifai，Dextro），或者提供强大预测分析（HyperScience）。
由于无监督学习的产品传播和提升，我们有趣的想知道AI与数据科学家的关系如何演变 - 朋友还是敌人？ AI是肯定不会在短期内很快取代数据科学家，而是希望看到数据科学家通常执行的简单任务日益自动化，最后生产率大幅提高。
通过一切手段，AI /机器学习不是大数据分析的唯一趋势。令人兴奋的趋势是大数据BI平台的成熟及其日益增强的实时能力（SiSense，Arcadia）
大数据应用：一个真正的加速度
由于一些核心基础架构难题都已解决，大数据的应用层迅速建立。
在企业内部，各种工具已经出现，以帮助企业用户操作核心功能。例如，大数据通过大量的内部和外部的数据，实时更新数据，可以帮助销售和市场营销弄清楚哪些客户最有可能购买。客户服务应用可以帮助个性化服务; HR应用程序可帮助找出如何吸引和留住最优秀的员工;等
专业大数据应用已经在几乎任何垂直领域都很出色，从医疗保健（特别是在基因组学和药物研究），到财经到时尚到司法（Mark43）。
两个趋势值得关注。
首先，很多这些应用都是“大数据同乡”，因为他们本身就是建立在最新的大数据技术，并代表客户能够充分利用大数据的有效方式，无需部署底层的大数据技术，因为这些已“在一个盒子“，至少是对于那些特定功能 - 例如，ActionIQ是建立在Spark上，因此它的客户可以充分利用他们的营销部门Spark的权力，而无需实际部署Spark自己 - 在这种情况下，没有“流水线”。
第二，人工智能同样在应用程序级别有强大吸引力。例如，在猫捉老鼠的游戏，安全上，AI被广泛利用，它可以识别黑客和打击网络攻击。 “人工智能”对冲基金也开始出现。全部由AI驱动数字助理行业已经去年出现，从自动安排会议（x.ai）任务，到购物为您带来一切。这些解决方案依赖人工智能的程度差别很大，从接近100％的自动化，到个人的能力被AI增强 - 但是，趋势是明确的。
结论
在许多方面，我们仍处于大数据的早期。尽管它发展了几年，建设存储和数据的过程只是第一阶段的基础设施。 AI /机器学习出现在大数据的应用层的趋势。大数据和AI的结合将推动几乎每一个行业的创新，这令人难以置信。从这个角度来看，大数据机会甚至可能比人们认为的还大。
随着大数据的不断成熟，这个词本身可能会消失或者变得过时，没有人会使用它了。它是成功通过技术，变得很普遍，无处不在，并最终无形化。
原文：Is Big Data Still a Thing? (The 2016 Big Data Landscape)
如果大家继续对大数据感兴趣，可以参考本人的后Hadoop时代的大数据架构 - 董老师在硅谷 - 知乎专栏
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观点
创业者应该掌握的技能：产品分析和用户调研的能力、感染力和影响力（下篇）
创业者应该掌握的技能：流量运营能力、市场决策和决断力（上篇）
其实创业者，是不是真的需要点亮所有技能树，才能完成创业，还真不是，但是首先，你要了解，其次，也就是最关键的，你要知道怎样让团队点亮技能树，当你能力不足和有限的时候就需要今天提到的。
3、产品分析和用户调研的能力
前几天有人问我一个细分领域可以不可以做，我说你有没有去做用户分析和行为调研，他说他是基于他们自己的需求，因为他们就是这个领域的深度用户。
我不能说这个就是错的，确实很多成功的创业也是这么起来的。
但我想说的是，用户调研，产品分析是一项很重要的能力，如果我们基于自己的需求和认知，可能是对的，也可能是有偏颇的，但是，即便我们的需求判断和认知是对的，我们如何来验证这一点，以及如何来找到我们所期望的目标人群来宣传我们?
产品分析和用户调研包括两部分：借助互联网做竞品分析和用户调研
百度知道是一个重要的产品分析平台，我以前文章提到过，这里重新强调一下，你搜索一些竞品的产品词，看看用户对这个产品提出过哪些问题，都是怎么回答的，你认真的把这些问题分类，归纳，把结果整理，就能对整个这个领域的用户需求，竞品的优缺点有个真实的认识，这个认识来自于大量真实的用户而不是个人的体验标准。
知乎也可以是一个分析平台，搜索相关产品，看用户提出了哪些问题，以及答案，但目前，我个人认为，知乎的用户群属性偏差很大，简单说就是不够接地气，目前不能取代百度知道，但对部分类型，特定的产品，可以有很好的分析。
部分产品的贴吧是一个很好的调研平台。
除了产品分析，你对用户分析也可以借助以上平台，通过百度知道，搜索一些特定用户群的需求关键词，或用户群自我表达的关键词，来寻找符合你调研目标的用户，以及他们提出的问题，和他们认为满意的答案。
此外，百度指数是一个特别关键的分析工具，需求相关搜索词指数代表需求热度，你可以知道需求的热度，以及随时间的变化趋势。
我问创业者，是否进行相关产品分析和用户调研的时候，其实我想了解，他是否有这方面的素质和能力。
你有这方面的能力，其实你都不需要来问我这个方向靠谱不靠谱。
产品日志分析和用户行为分析
这个旧文有提，不重复说了，点击链接去看吧
谈谈产品和运营 - 什么是需求(下)
其实产品和运营几篇提到的，也都是创业者技能树的部分，有兴趣的通过链接自己去翻吧。
4、感染力和影响力
好吧，对于不喜欢的人来说，其实就是忽悠的同义词。
创业者，经常遇到最大的困难是什么。
我都想明白了，我就缺个程序员了/设计师/运营了。
这一幕常常出现，甚至可以说，很多项目的成败，往往就取决于创业者能否持续不断的说服更多人才相信他，加入他的团队，并且不断补足团队的短板，实现突破。
我最近跟我团队负责人讲，我说公司所在城市，最厉害的前端开始是谁，在哪里上班;最厉害的设计师是谁，在哪里上班;是不是一定要挖过来，还真挖不动，没关系，培养感情会不会，能不能交个朋友，约出来吃饭喝茶，能不能先认识这些人，知道他们在哪里。
很多时候，优秀的人才要磨，要捂，你条件不够，你资源不足，人家不理你也正常，但是你总要知道他们是谁，他们在哪里，以及，让他们知道你是谁，你在做什么，以及，让他们知道，你很欣赏他们!
有一种说法是，创业者要不要影响力，你分两边看，太看重影响力而忽视了自身产品和运营的打磨，这是一种病;但是太低调太闷头做事情，不去做影响力，其实也会遇到上升中的障碍，你怎么让别人投你简历呢?
那么，如何形成感染力和影响力呢?多分享，多组织分享交流，要记住你的目标是那些专业的人才而不是八卦媒体小报，不用考虑那些大众的曝光度，但是要在专业人群里有你的口碑和影响力。在分享交流过程中，记住厉害的人都有谁，然后慢慢的私下跟他们多交流，请不来没关系，在不存在行业竞争的情况下，聘为外部顾问，给自己的公司讲讲课，解答一些疑问，也是有帮助的。然后等到对方对工作状态不满意，或你的公司有较大发展机会的时候，再给出足够诚意的条件。
我们想想，罗永浩一个教英语的，怎么就能把手机这事做起来了，先别说成不成，至少人家还是有一定的出货能力。这不正是因为，有一批更专业的人就是相信他，愿意跟他打拼么。
当然，在影响力和感染力之外，很重要的一点是识人之能，以前写过，不赘述了。
浅谈关于领导力之一 - 识人之能
感染力和影响力不仅仅跟吸引人才有关，也跟投融资有关，公司发展到一定阶段，融钱扩张可能就成为事关生死的重要转折点，有些看上去差不多的企业，可能在这个环节上一下子就被对方甩开，然后远远的落在后面。
如何让投资人，让投资商相信你的描述，相信你的计划，以及相信你的人品，这也是感染力，影响力的一部分。
如果你有高学历，跨国集团高管背景，这一切似乎看上去还不算很难;如果你是草根出身，又没有特别出色的职场经验，嗯，这一点，就让很多创业者难以跨越。
还是那句话，多组织分享交流，多参与一些有价值的分享活动，你如果确实做的很扎实，你在业内的影响力，投资人会看的见，但很多市场公关层面的各种大会，就别瞎耽误功夫了。
（这几天有人反应说，腾讯最大的投资商MIH是南非报业集团，不是南非电讯，抱歉我又乌龙了，而南非报业集团是否与中投有关存在质疑，我搜索到的信息是这样的，MIH集团是NL集团全资子公司。NL公司是南非标准银行控股。而南非标准银行20%股份是中国工商银行控股。并且另一部分股份是CTI公司参股37%，CTI金融集团公司则是中信控股并且有中远洋公司参股。 但仍没有具体考证，如有错漏烦请高手指正，谢谢!）
本文来自作者曹政微信公众号caoz的梦呓，转载请注明作者信息及来源，违者必究
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观点
独角兽公司“落后就等于死亡” ，谁家员工加班最拼命?
注：独角兽公司一直是人们关注的焦点，这些公司在为我们创造价值，他们的企业特征和员工状态是什么。对于这些“落后就等于死亡”的独角兽公司，除了快速奔跑已经没有其他选择。本文转自50KM（微信号： FiftyKM），以下为文章内容。
独角兽源自西方神话传说，它稀有而且高贵。美国硅谷投资人在2013年将估值超过10亿美元的创业公司做出分类，并将这些公司统一命名为“独角兽”公司。在中国，互联网大潮正冲击各行各业，那些敢于创新的独角兽公司纷纷登台扮演起“颠覆者”的角色。
随着创业淘金热再次升温，“独角兽企业”逐渐成为人们关注与讨论的焦点，有人从上市进程来分析，有人从薪酬待遇来对比，众说纷纭，各有千秋，独角兽时代到来了吗？今天，50KM选取了37家国内最具代表性的独角兽公司，通过对他们出行数据分析，从一个侧面剖析下独角兽的企业特征。
此次调查37家公司全部算是“互联网+”，所涉及行业包括在O2O、金融、本地信息服务等领域的知名“独角兽”企业。从地域分布上不难看出，中国的的独角兽公司是高度集中的，大部分都聚集在了北上广深杭这五个创业及融资火热的一线城市。更有趣的是，这五个城市中有三个城市分别是BAT的所在地，可见一个航母级企业在当地的带动作用是多么显著。
工作环境更宽松，熬夜加班更严重
独角兽们的上班时间相对灵活。滴滴出行大数据透露，他们的上班时间分布在8点-10点区间，并没有传统大公司“上班打卡”限制。互联网时代，更宽松的办公环境也许更适合有创意的头脑。并且，一线城市的城市拥堵、加班严重以及员工素质的普遍提高，让决策者给予了员工更自由的上班时间权限。
数据说明：下班时间是通过出发地为商务楼宇（或目标公司总部所在地）的分时段订单量进行评估的。
看完上班看下班，众所周知，互联网公司加班是家常便饭了，但是独角兽公司的加班更是叹为观止，从数据中不难看出，城市平均下班晚出现在17:00-18:00前后，而独角兽公司的下班时间与城市整体平均下班时间有一个明显的错峰，他们在20：30以后离开的员工占据了35%以上，在21:30—22:00才形成了真正的下班。
大众点评成独角兽公司加班冠军
独角兽公司加班系数对比图。注：圆形大小代表估值多少，今日头条估值规模数据未知。
综合各公司加班系数来看，作为中国生活服务业电子商务的领军企业，大众点评荣登加班冠军宝座。餐馆打折券、买电影票、订酒店KTV……过去一年，立足本地生活服务的大众点评整体业务快速发展、新业务全面开花。在各类互联网公司中，电商所要面临的问题最多，突发问题和时限要求最高，加班也就不算奇怪。
而作为大众点评的电商同行，母婴特卖代表的“蜜芽”、精选式手机购物平台“口袋购物”、社交电商“蘑菇街”也杀入前十名。这些新生的小独角兽已经找准自己的奋斗方向，开疆扩土了。加班加班再加班，付出终将有回报的，未来垂直电商会为成为一种潮流吗？
数据说明：加班程度是通过工作日17:00-02:00打车离开公司的时间进行评估的，加班系数= 21:00-02:00的出发地为各公司总部的订单量/17:00-02:00出发地为各公司总部的累计订单量。
“小米员工是怎么做到自愿加班到很晚的?”、“小米总裁晒加班混寝方案”、“小米员工上班从不打卡，但工作12小时”IT论坛经常能看到这样的讨论。此次50KM统计到的加班数据同样印证了这些“恐怖”的描述，大众点评与小米科技无疑是最拼的，并且这两家公司的加班指数遥遥领先于其他小伙伴的。爱拼才会赢，小米450亿美元估值少不了员工们辛勤的付出。
而在夜晚，坐落于北京中关村互联网金融大厦通常也是灯火通明的。作为互联网金融的代表企业，专注于P2P智能搜索“融360”，这次也闯入了前三。互联网+金融，两个高大上的行业结合后，同样少不了员工们艰辛的付出。
今日头条问鼎2016春节“加班王”
当别人都休息时，他们还在工作，当别人都睡着时，他们还醒着。很多企业的成功，必然离不开员工超常规的付出与坚守。
以这个春节假期为例，独角兽企业打车需求普遍旺盛。特别提醒一句，四大门户的小伙伴，要小心了！50KM从各家公司数据对比来看，新一代信息分发平台“今日头条”春节加班情况独占鳌头，作为新一代技术驱动的公司，看来内容还是需要很多坚守的。
送餐新秀饿了么（me）与雷布斯的小米也是蛮辛苦的，他们的春节加班数据分列二三名。而整体来看，搜狗、蚂蚁金服、大众点评与滴滴出行，这排名靠前的七家公司，春节期间坚守程度远高于独角兽公司平均水平。
滴滴出行上班距离最远，美图上班距离最近
钱多、事少、离家近，已经成为“好工作”普遍标准。50KM在对37家独角兽公司上下班通勤距离统计发现，厦门的美图公司以平均4.8公里最短上班距离，成为“离家最近”的独角兽。而位于大北京中关村软件园的滴滴出行，以平均19.8公里上班距离，成为“离家最远”的独角兽。19.8÷4.8=4.125，四倍多的差距，已让滴滴很多小伙伴哭倒一片，多说一句，50KM的团队里就有两个从40公里外的“大通州”赶来上班的同学呢。
综合此次分析可以看出，企业生存的压力与个人的财富梦想，让独角兽公司已经成为互联网“加班文化”的代表。当周围公司都“快”了起来，整个行业也就跟随了，这一塔罗牌效应，在独角兽公司尤为明显。未来越来越多的人力、物力以及财力将涌入这里，未来的产品及业务迭代会更加频繁，对于这些“落后就等于死亡”的独角兽公司，除了快速奔跑已经没有其他选择。
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解决一个问题有多难？你可能只需要这四步
注：本文来自公众号余晟以为，原标题为《砍伐大树 v.s. 收割庄稼》
卡尔·波普曾说：“生活就是解决问题”，这是说的很对的。生活中我们时时、处处都在解决问题——吃饭问题、睡觉问题、学习问题、工作问题……所以“解决问题”本身也成了需要解决并且极有价值的问题，提高解决问题的能力对我们来说意义重大。德国人迪特里希·德尔纳的《失败的逻辑》的主旨就是“如何解决问题”，这本薄薄的小书“麻雀虽小、五脏俱全”，详细介绍了解决问题的通用步骤，值得一看。下面我结合此书的论述和自己的经验，谈谈通用的解决问题步骤。
解决问题的第一步是认识问题。
这一步往往容易被人忽视，认为是多此一举，因为“问题就摆在那里”，所以许多人上来就跳过这一步，直接动手解决，结果大都收效不佳；究其原因，往往忽略了认识问题。比如听到有人说“要求更高的生活质量”，首先应该提问，“更高的生活质量”是什么？是交通状况更好，还是娱乐设施更多，还是商业更繁荣，学校更普及？到现在为止，这些问题并没有明确的答案，唯一清楚的是，现状不尽如人意。
所以真正要做的是在了解清楚情况的基础上明确设定目标。这道理看起来简单，真正做起来却并非如此，许多人并不愿意去寻找真正的答案，反而相对随意地“找”个目标：面对“更高生活质量”的要求，有些人会根据自己的经验，想当然地认为这是教育资源不够，所以花大力气整顿教育——其实，这么做的人并没有解决真正需要解决的问题，仅仅是依照自己的能力，解决了自己最熟悉、最顺手的问题，并且“以为”这就是真正的问题。
更现实的例子来自工作中。老大对某个产品不满意让你去解决，你该怎么办？很多从事专业工作的人，尽管专业能力不错，但经常弄不清问题在哪里。于是做技术的想当然认为要解决的是技术问题，做产品的想当然认为要解决的是产品问题…… 真正的原因可能只是老大听到某个顾客对产品的一点抱怨，甚至这个顾客的抱怨并不是合理的。如果你搞不清楚这些问题就去大干一通，那多半是吃力不讨好。
解决问题的第二步是认清问题。
认清问题与认识问题的区别在于，认识问题只是准确地看到一个点，认清问题是从这个点发散开去，联系到更全面、更深刻的内容。比如某人挨了老板的骂，心里不爽，于是他很清楚问题是“心里不爽”，到这里为止都没有什么错。但是要解决这个问题，可以找朋友出去大吃一顿，排遣郁闷；也可以好好反思一下，到底为什么挨老板的骂，想通了也就舒坦了。两种办法，都可以解决“心里不爽”的问题，长期的效果却大不相同。
还有些时候我们需要认识到，自己是在一个复杂的系统里解决问题，只解决一个点上的问题，很可能导致其它方面的问题，因为许多因素是此消彼长的——比如为了解决旱灾或者发展需要，大量抽取地下水，初看是保证了用水，但这样下去会导致地表沉降等一系列其它问题。所以仅仅认识问题的表现是不够的，还要能理清问题的内涵和外延，才算真正认清了问题。
生活中也有更真实的例子。有些人眼看要与对方谈判了，心里没底所以很慌张。为了解决这种慌张，他们的策略是去酒吧放松，去找朋友倾诉——这些当然可以舒缓紧张情绪，但慌张的真正原因并没有被消除。与其舒缓紧张情绪，不如积极准备，调查了解对方的情况，多学习相关案例，咨询专业人士…… 这样的工作进行下去，底气会越来越足，慌张自然也会缓解。更多的例子来自学英语，很多人明知自己英语不好，也知道语言不是单词，解决办法却是机械地背单词，想拿“今天背了多少单词”的矛去攻“英语不好”的盾，结果只能是自我麻醉。
解决问题的第三步是了解信息，制定计划，也就是找到可行的、抵达目标的路径，并将它拆分为若干小部分。
制定计划大家都会，但是我们不能保证自己面对的都是已经已经解决过的问题，有成功案例可以直接套用，所以抽象思维能力非常重要——所谓抽象，就是把具体的问题提升到比较模糊但是通用的形态，经由此关联到已有的知识。
一个人或许没有制造手表的经验，也不知道如何制造手表，但他在卷烟厂工作过，所以知道需要原料，按照一定的工序，还需要工人和能量。看来，制造手表也需要采购原料，按照一定的工序组装，并且需要有专业经验的人，并且需要能源支持。在这个例子里，他通过抽象，将手表制作提炼到“原料、工序、人员、能源”的形态，嫁接上了自己之前的经验。
解决问题的第四步是估量时间序列。
一般认为，我们生活在三维空间，所以我们对于空间问题，往往有强烈的直觉；然而，时间同样在我们的生活中扮演着重要的角色，可是我们经常忽略时间结构，即便在时间方面进行了考虑，直觉也非常有限。多个实验和大量事实已经反复证明，人的直觉，在估量时间序列时往往有很大的偏差，即便我们知道疾病的发病率，还是会低估感染者的人数；即便我们知道复利的利率，还是不愿意存钱，因为觉得收益太少。准确地说，普通人往往根据线性模型来进行时间推演，专业人员则清楚，增长函数有宽得多的范围，所以他们往往能选择最合适的函数模型，而不是盲目地根据“感觉”或“直觉”来做判断，所以能做出更准确的预测和规划。
以上就是解决问题要注意的四个步骤。或许有“简单问题复杂化”的嫌疑，其实并非如此。我们需要面对和解决的问题是层出不穷各不相同的，没有简单机械的办法可以解决所有的问题，我们唯一能做的是养成良好的解决问题的习惯。遇到新问题，无论它是简单还是复杂，都有养成的良好习惯，这样才能做到“以不变应万变”。
这个道理不复杂，用“收割庄稼”和“砍伐大树”的比喻可能更容易理解。《战争论》的作者克劳塞维茨曾说：“战争，从他的最高角度来看，不是由大同小异的无数细小事件构成，而是由需要分别处理的，具有决定意义的各个重大事件构成。战争不像长满庄稼的田地，收割时不需要考虑每颗作物的形状；战争更像长满大树的土地，在砍伐每一颗树时，都需要注意到它的形状和方向”。
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