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社交招聘的下一個技術創(chuàng)新方向:推薦引擎?

社交招聘的下一個技術創(chuàng)新方向:推薦引擎?

2013-10-22 11:23:06

  前幾天,一位使用“今日頭條”手機軟件的程序員朋友,在他的頭條新聞中刷出一封題為《來自“今日頭條”創(chuàng)始人張一鳴的問候》的信。

  細讀之后,發(fā)現(xiàn)這其實是“今日頭條”這家公司的一封招聘信,但形式別具一格,也頗有新意。“今日頭條”本身是一款個性化的閱讀軟件,每個人看到的內容都不一。底層技術是基于大數(shù)據(jù)挖據(jù)的推薦引擎,自動分析每位用戶的興趣,再根據(jù)興趣差異推薦不同的內容。這封由公司創(chuàng)始人張一鳴寫給工程師的信正是基于推薦引擎技術,不知道收信人是誰,但如果你是工程師,并且是“今日頭條”的用戶,就可能在刷新“今日頭條”時收到這封求賢信。

  通過推薦引擎精準投放招聘廣告,這是一次不錯的創(chuàng)新,也比傳統(tǒng)招聘中留個招聘郵箱親和力強了太多。在此,我們暫且拋開“今日頭條”這家公司不談,一起來探討下“數(shù)據(jù)挖據(jù)”在招聘中的潛力。

  據(jù)一位非常資深的獵頭說,在他經常聯(lián)系的候選人名單里,20%的人有強烈的換職意向、70%的人在觀望更好的工作機會,僅10%的人堅決不跳槽。

  沒有人會拒絕好的工作機會,但70%的觀望人群不會主動更新簡歷,不會主動出擊尋找職業(yè)機會,這個現(xiàn)狀凸顯傳了統(tǒng)招聘模式的諸多弊端。企業(yè)與人才信息不夠透明,求職者反感主動透簡歷的方式,尤其優(yōu)秀的人才覺得這樣會讓自己很沒面子。

  而“今日頭條”的這種招聘方式是一個非常好的案例,沒有采用常見的通告發(fā)布,通過數(shù)據(jù)挖據(jù)讓目標人才的興趣和公司需求精確匹配,再定向個性化推送只能讓該用戶看到的信息,從海量數(shù)據(jù)中精確篩出目標人群,避免了簡歷式招聘的篩選過程,也提高了很多招聘環(huán)節(jié)的效率。當然,這種讓目標人才給CEO發(fā)微博私信留電話號碼的求賢方式,也讓求職者得到了充分的尊重。當你接到一家高速發(fā)展期的公司創(chuàng)始人電話,他想約你時間喝杯咖啡時,我想這比接到人力資源部MM電話通知幾點去面試要好很多。

  開放平臺時代的大數(shù)據(jù)優(yōu)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(shù)據(jù)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(wǎng)絡LinkedIn也為中高端人才與企業(yè)招聘提供了互動平臺,但還并未實現(xiàn)自動化的精準匹配。其收購新聞閱讀應用Pulse正是出于和“今日頭條”一樣的嘗試,試圖基于數(shù)據(jù)挖掘做個性化推薦,通過推薦引擎為人才和企業(yè)雙方提供精準化的對接服務。

  從社會化招聘到基于數(shù)據(jù)挖掘的精準招聘,推薦引擎的巨大價值由此可見一斑。當然,今日頭條這家公司卻志不在此,它應該努力成為手機上獲取信息的入口。只是,從這家公司利用自身技術優(yōu)勢在招聘上的無心插柳,讓我們看到了基于數(shù)據(jù)挖掘的推薦引擎在招聘領域的巨大潛力。這是一片等待開發(fā)的沃土,它為成為招聘領域發(fā)力的下一個技術創(chuàng)新方向嗎?

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