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干货分享！劳动力管理数字化的实践与思考
“人口红利”渐行渐远，企业除了接受“涨”的事实，还需要考虑如何“涨”才是最合理的。除了适合自身的薪酬结构，还有需要实现真正的降本增效，其中劳动力管理是有力的抓手。
除产品成本外，企业最重视的开支就是劳动力成本，降本和增效要抓住管理的纲。但管理者不应只强调员工的问题，忽略自身和机制。特别是在零售，分销，加工等这些劳动密集型企业，劳动力问题尤为凸显。
但是目前大多企业在劳动力管理上，还处于“经验+感觉”的阶段。今天小编就和大家聊聊，如何通过Eco BI 这款工具，将劳动力管理进阶到 “数据+事实”，实现为企业经济效益服务
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预测未来：行为关联事件、劳动力预测
2.1 通过Eco BI +排班考勤方案，可以追踪员工异常的考勤行为，HR或直接主管可以及时关注，提高员工体验。
实践案例：某互联网HR反馈，当自己收到员工离职通知时，一般对方都已有心仪offer，挽留率都很低。希望可以更为提前发现和及时干预，尽可能的降低离职率。
2.2 通过Eco BI +排班考勤方案，可以实现排班智能化，让合适的人出现在合适的时间和岗位，并结合排班人效分析，不断提高劳动力的计划性。
实践案例：某连锁零售企业反馈，门店分散，排班上总部管控很弱，依赖于店长手工排班，人效低不说还无法保证合理、合法和公平性。
CDP Eco BI+排班考勤产品，对接收银系统，同比数据和增长预估，结合促销、店庆等特殊事件，以及员工状态和技能，给到企业劳动力工时和排班建议。
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无论是劳动力管理，还是其他业务，CDP Eco BI 都可以帮助企业，用数据驱动增长，实现可持续的竞争力提升。
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