我的一位同事在加州湾区的一所当地高中担任学生导师。最初，她报名参加了这个志愿服务机会，作为SAP服务月的一部分，但从那时起，她又重新接受了另一名学员，并计划再次这样做。当我问她是什么促使她年复一年地回去的时候，她给了我很多理由——看到学员成长时的满足感；从他们身上学到的东西和他们从她身上学到的一样多，等等——但她也说了一些让我印象深刻的话。她说她"很幸运"，因为她总是和一个很适合她的人在一起，反之亦然。但这是运气吗？当然，她和她的学员都在他们的合作关系上投入了大量的时间和精力，所以他们的辛勤工作值得称赞，但他们最初是如何匹配的呢？

与大多数辅导项目一样，参与者填写表格，物联网展，个人免费云服务器，说明偏好、兴趣和其他标准，以帮助创造最佳匹配，但之后，我的同事不知道如何确定配对。有趣的是，云服务器购买，她总是有机会要求学员，但她没有一次被分配到她所要求的人。然而，大数据营销，她总是成功匹配的一部分。她称匹配过程为"魔术"。

这让我想起了SAP SuccessFactors继任与发展的指导能力中使用的智能算法。它分析了导师、学员和管理人员提供的所有数据其他来源，以提供见解并在项目参与者之间创造最佳匹配。它消除了创建和维护指导计划的手动过程，节省时间并降低人为错误或偏见的风险，优化成功指导关系的机会。

本季度，我很高兴地宣布，我们正在加强SAP SuccessFactors继任与发展方面的指导，为匹配的计划参与者提供自定义选择列表。通过自定义选择列表，您可以根据员工档案中的标准以外的标准来匹配人员。例如，如果你有一个首选的指导方法（虚拟的或面对面的），或对健康计划有特殊的兴趣，你也可以根据比以前更有针对性的标准进行匹配，例如。，为贵公司提供的一部分能力与所有能力的对比。

这一附加的详细信息水平能够实现更具针对性和精确的配对，因此，组织可以确保更好、更聪明、更"神奇"的导师-学员匹配。再次，成功的指导需要项目参与者花费时间和精力，但需要从正确的匹配开始。没有它，指导伙伴关系将消失在稀薄的空气中。

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