|
|
|
開放平臺時代的大數據優勢，已經為社會化招聘提供了很多不同的新玩法。國外正逐漸興起的一種新的招聘模式，利用公開的社交數據來挖掘合適的候選人。
曾經在與一個業內資深獵頭溝通過程中了解到，在他的候選名單中一般情況下，20%的人有強烈的換職意向、70%的人沒有主動考慮換職或者觀望有沒有更好的機會，10%的人堅決不跳槽。
沒有人會拒絕好的工作機會，但這70%的觀望的人群沒有強烈的求職動機，不會主動更新簡歷，不會主動求職，沒有平臺獲得更好的職位信息，他們的求職需求遠遠沒有被挖掘出來。傳統招聘模式需求旺盛卻弊端重重，粗放的簡歷式招聘本身也存在諸多弊端。
一、簡歷涉及求職者隱私，難以和目標公司之外的企業分享
工作經歷、教育信息、出生年月日等信息都會被放在簡歷里，沒人會愿意個人簡歷被到處亂投后收到莫名的面試通知。在招聘網站上簡歷需保留多長時間比較合適，求職者是否有權利要求把自己的簡歷撤下來?求職是階段性的事情，一旦找到工作后，求職者將不再希望自己的隱私被泄露。
二、個人信息過于規范標準化，不能反映求職者的真實水平
HR通過簡歷能夠了解求職者過往的經歷，但求職者在簡歷上有時會存有一定程度的信任危機。此外，很多求職者并不擅長撰寫一份優秀的簡歷，但這并不能代表他的工作能力也一樣糟糕。在職場，定義一個人有一套非常規范的標準，對HR來說，這套數據易于理解和利用，但卻問題重重，很多時候往往并不能反映出求職者的真實水平。
三、缺乏良好的篩選簡歷機制，依靠人力無法精準匹配
求職者出于對公司、職位的向往，或者從增加可能性角度考慮，海投簡歷，反正投遞簡歷也不要多花錢。招聘行業一直缺少一種針對職位需求和候選人簡歷精準匹配的算法，所以HR只好花大量的精力人為的進行簡歷篩選。一個HR每天可能收到上百份的簡歷，HR可能需要把所有的簡歷看完，才能篩選出5%-10%的合適候選人，雖然可以通過學歷、工作年限等條件HR進行了簡單篩選，但篩選后的簡歷數量依然龐大。
四、獵頭和內推可解決精準匹配，但卻成本巨大
獵頭服務和律師、會計師一樣，有極強專業性，一個好的獵頭人員甚至還需需要懂得一些心理學知識。把握企業方需求，不僅需要與企業方多次溝通，約見HR、用人部門領導、老板。在推薦一兩批人才試錯后，可能才會真正把握企業方的需求，一標中的的情況極少。
圈內熟人推薦(內推)的方式有很強的局限性，現在很多企業內部在招募人次時，都在鼓勵員工通過內部推薦的方式推薦具有同等工作能力水平的好友，但“我”推薦的其實并不一定是最好的，這其中“我”的背書非常重要。此外推薦成功進入企業后，一旦與所在企業文化不符，這讓作為推薦人的“你”該如何相處?
五、大數據，還是大數據
職業信息能定義一個人的東西要遠遠少于社交信息。每一次職位的變遷，職場的關系鏈都會為這段職場經歷作出相對真實的評價，人們的社交圖譜也涵蓋了各類信息，如想法、興趣、上傳的圖片、到過的地方、閱讀過的文章等方面的信息，而且這些信息隨著人們的品位和生活的變化而不斷變化。通過大數據結合社交興趣圖譜建立起的個人檔案，這相對于一封簡歷顯得更加地立體、真實和動態。
開放平臺時代的大數據優勢，已經為社會化招聘提供了很多不同的新玩法。國外正逐漸興起的一種新的招聘模式，利用公開的社交數據來挖掘合適的候選人，比較典型的四家公司有Talentbin、Guild、RemarkableHire、以及Entelo。
職場社交網絡LinkedIn給中高端的招聘需求提供了人才入口，并在平臺上利用獵頭實現了匹配，但它目前的產品本身還并沒有能力實現自動化精準匹配，在收購新聞閱讀應用Pulse后，LinkedIn數據挖掘后的個性化推薦才成為可能。
讓自身成為商業用戶每天訪問的網站，而不僅僅是登錄招聘網站尋找工作。通過推薦系統實現的個性化資訊推送以及用戶的主動訂閱，更高效的幫助用戶獲取信息，并通過用戶數據積累，構造一個立體的個人品牌，為商業用戶和用人企業直接提供精準化的對接服務。
幫助用人單位更快捷更準確的配對招聘候選人，給予求職者更靠譜的工作機會并縮短找工作周期，這種用戶價值和商業模式完美整合，也許才是社會化招聘的未來。
|
|
發表留言請先登錄！
|