役割によっては、従業員のモビリティのニーズは万能ではありません。 シニアチームリーダーは、チームのポジションをすばやく埋めるために、モバイル対応の候補者にアクセスする必要があります。 人事メンバーは、従業員の移動を支援するために、すぐに利用できるデータを備えた統合プラットフォームを必要としています。 プロジェクトマネージャーは、必要な場所に行く準備ができていて、割り当てに落ち着くために利用できる最高のリソースを持っている必要があります。 このシリーズでは、 Vialto Partnersと共にモビリティの世界をナビゲートする人々のストーリーに焦点を当てます。
Marcus は、組織の人材モビリティ戦略を継続的に改善することに注力しています。 彼はトレンドを常に把握し、従業員を最高のモバイル機会にマッチングし、従業員エクスペリエンスの向上に努めています。 マーカスは、プロセスに関わるすべての人のニーズによりよく応えるために、モビリティエクスペリエンスを合理化するより多くの方法を模索しています。
マーカスはまた、プロセスを改善し続けるために、他の企業とのオープンなコラボレーションを確立しました。 彼らは、モビリティサービスのさまざまなプロバイダーと政府機関に影響を与えたいという強い願望にとって、彼らの声の組み合わせが大きな重みを持っていることを発見しました。

Marcus は、組織の採用目標を達成するために協力するモビリティプラットフォームを必要としています。 システムは、採用、配置、オフボーディングなど、ビジネスとのライフサイクル全体を通じて従業員を確認する必要があります。 従業員と展開が利用できるリアルタイムの監視は必須です。 また、組織がプロセスを改善し続けるには、データに裏打ちされた洞察が必要です。
彼には、次のようなモビリティプラットフォームが必要です。
効率的
安心
準拠
ステップ1:オンボード
キミ(副社長)がグレタ(セールスマネージャー)とシンガポールチームにぴったりのマッチを見つけたことを思い出してください。 それを可能にするために、どのようなタレントマネジメントリソースが舞台裏で行われましたか?
マーカスは、Kimiと他の主要な利害関係者に、彼らが利用できるデジタルツールの包括的な概要を提供します。 管理作業のほとんどが排除されたため、データ、分析、戦略的インサイトに集中できます。
ステップ2:監視する
マーカスは、リアルタイムのデータと分析を活用して、KimiとGretaの両方がプロセス全体を通じてモビリティとビジネス目標の達成に向けて順調に進んでいることを確認します。 また、マーカスはタレントダッシュボードの分析ツールを使用して、将来のタレントニーズを予測し、それに対処するポリシーと戦略を策定します。
ステップ3:常に改善する
機械学習ツールを使用すると、マーカスはマクロ経済の傾向とベンチマークに基づいて、さまざまなシナリオの潜在的な影響を予測できます。 ガバナンスへのアプローチはプロセスではなく結果に基づいているため、Marcus はビジネス目標を推進する革新的なアイデアに集中できます。
リアルタイムのデータと分析
タレントダッシュボード
機械学習ツール
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ここですべてのモビリティの瞬間に追いつきます。
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