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模式之爭:就近找憑什么PK智聯(lián)招聘們?

作者:樂購科技 來源: 2015-04-28 14:13:37 閱讀 我要評論 直達商品

   這兩天朋友圈一直被一個朋友刷屏,先是說他在各個招聘網(wǎng)站和分類信息網(wǎng)上發(fā)布了求職信息,接著是一直沒有回應,沒有一家公司給出了面試邀請,最后就是在抱怨工作如何如何難找。我相信“工作難找”這其中的痛苦大家都會明白。而調(diào)查也表明從2008年到2013年,每年全國城鎮(zhèn)中找工作的人數(shù)從2642萬增長到2982萬,這些人員中,失業(yè)人員也從原來的1029萬增加到1106萬,高達每年找工作總?cè)藬?shù)的37%左右。數(shù)據(jù)表面,城鎮(zhèn)中就業(yè)壓力逐年遞增,失業(yè)人員也隨之增多,而市面上現(xiàn)有的招聘渠道還沒有完全解決如此多的失業(yè)人員的就業(yè)問題。

  在現(xiàn)在招聘模式中主以傳統(tǒng)的招聘會、人力資源市場和互聯(lián)網(wǎng)在線招聘模式為主。其中在互聯(lián)網(wǎng)在線招聘模式中又呈現(xiàn)出四股力量:以前程無憂(51job)、智聯(lián)招聘為代表的偏傳統(tǒng)模式的招聘網(wǎng)站,以58同城、趕集網(wǎng)為代表的信息結(jié)合者,以獵聘網(wǎng)、拉勾網(wǎng)為代表的垂直網(wǎng)站,第四股力量則來自于各個區(qū)域類的地方型招聘網(wǎng)站。

  風起:新模式迅速崛起 老模式命運多舛

  過去,前程無憂、智聯(lián)招聘和中華英才網(wǎng)不斷上演“三國演義”,目前這些老前輩的日子過得還不錯,前程無憂自2004年上市起,一直保持盈利;智聯(lián)招聘經(jīng)過垂死掙扎,終于在2011年實現(xiàn)盈利,中華英才網(wǎng)命運較坎坷。

  時間,是互聯(lián)網(wǎng)公司試錯的最大障礙,在尚未得到喘息之際,以就近找、拉勾網(wǎng)為突出的垂直招聘網(wǎng)以破竹之勢迅速發(fā)展起來,其中就近找以就近為原則為更多中、低端人才提供更方便、快捷的求職平臺。讓很多用戶在體驗后大呼“有愛”!也讓就近找成為在線招聘市場新貴。

  至此,以智聯(lián)招聘為代表的傳統(tǒng)招聘網(wǎng)站面對新一輪的互聯(lián)網(wǎng)風口之際,與新垂直模式的就近找形成明顯溝壑,這種現(xiàn)象其實也是必然。

  服務:差異化與深度 傳統(tǒng)模式的危機

  在服務方面:智聯(lián)招聘不僅對企業(yè)收費,對求職者也收費。一方面,求職者付費的比率越來越低,另一方面,即使他們付費,也未必能得到稱心如意的結(jié)果。

  B端用戶付費希望獲得更加精準的效果,而C端用戶希望得到更好的服務,實際上,這種服務本來應該是平臺提供的正常結(jié)果,但現(xiàn)實來看,簡單的簡歷投遞與審閱,極大的考驗著一個最不可控的因素:人治。

  對于人力資源部門而言,需要有極其專業(yè)的招聘經(jīng)驗,并且具備自身行業(yè)的專業(yè)知識,能從萬千簡歷庫中找到自己想要的人才,但萬一人力資源部門招聘者的專業(yè)度不夠,很有可能就找不到精準目標人才,并且轉(zhuǎn)化效率一直成為傳統(tǒng)招聘方式的詬病。大流量的轉(zhuǎn)化,無法進行數(shù)據(jù)的篩選、利用和拓展利用,流量的批發(fā)方式造成浪費。

  相比之下,就近找則是通過對簡歷進行文本解析,基于大數(shù)據(jù)處理精準的定義簡歷的行業(yè)、職能、職級標簽,通過算法實現(xiàn)簡歷和職位的精準匹配。所以雙方的體驗和用戶轉(zhuǎn)化效率與傳統(tǒng)在線招聘要高,對于招聘人員的專業(yè)度要求相應降低,僅僅通過工具軟件和平臺對簡歷的自動篩選分析,精準匹配招聘人才。在就近找中有一種“智能推薦”功能,可以將求職者和企業(yè)智能的推薦給對方,從而達到更快速的求職與招聘的時間利用更大化。

  個人搜索工作時:分析搜索行為和近期搜索條件,優(yōu)先將指定位置內(nèi)的信息推薦給用戶。

  企業(yè)搜索人才時:分析搜索行為和近期搜索條件,優(yōu)先將相同條件下距離最近的人才推薦給企業(yè)。

  滿足個人指定條件時:系統(tǒng)會自動將符合的職位信息通過客戶端推送給求職者。

  用戶的體驗不佳造成了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)招聘者更加青睞就近找,因為信息精準,簡歷價值高,用戶習慣的改變給傳統(tǒng)在線招聘網(wǎng)站的衰敗埋下了伏筆。

  寫到這我相信大家也肯定會好奇最后的結(jié)局到底會如何,那就讓我們拭目以待吧!


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