— показать как можно сократить время на рутинные задачи, свести ошибки к нулю на примерах реальных кейсов компаний. Организовать корректный учет зарплаты и налогов по ГОЗ
Для кого будет полезно:
HR-директор
Тратите >10 часов/неделю на ручной ввод.
Финансист
Не можете быстро распределить ФОТ по проектам
IT-специалист
Боитесь обновлять 1С из-за кастомизаций
На вебинаре вы узнаете, как мы:
Избавили металлургов от штрафов за спецпитание
Внедрили интеллектуальную систему расчета норм в полном соответствие трудовому законодательств
Помогли сэкономить 320 часов бухгалтерского времени в год
Настроили распределение зарплаты 500+ инженеров по госзаказам пропорционально без ошибок
Помогли научному центру точно учитывать зарплатные расходы по госзаказам
Сделали расчет бонусов менеджеров прозрачным и быстрым
Создали систему автоматического оформления новых сотрудников за 15 минут, вместо 2-х часов
Ускорили прием сотрудников в 8 раз
Помогли проектной организации учитывать реальные трудозатраты
Преимущества
Бесплатное участие
Онлайн формат
Подарки всем участникам
Специальное предложение
Выступление ведущего специалиста фирмы
Актуальная информация, кейсы, лайфхаки
Программа вебинара
Дмитрий Медведев
Эксперт по 1С:ЗУП
Приветствие участников – кратко о WeJET и нашей экспертизе в HR-автоматизации.
Дмитрий Медведев
Эксперт по 1С:ЗУП
Топ-5 проблем, которые решает автоматизация:
Ошибки в расчетах – переплаты, штрафы, конфликты с сотрудниками.
Ручной ввод данных – потери до 40% рабочего времени HR.
Присоединяйтесь к участникам вебинара и узнайте о том, как сократить HR-рутину в 1С:ЗУП на 80%. Количество мест ограничено
Вы зарегистрированы!
Вам на почту придет приглашение присоединиться к вебинару, а также напоминания за 1 день и за 15 минут до начала вебинара.
Мы используем cookie файлы, чтобы адаптировать предложения в соответствии с вашими потребностями и обеспечить максимальное удобство при взаимодействии с сайтом. Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием cookie файлов.
Подробнее о хранении и использовании персональных данных