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“大案牍术”救不了在线招聘

5月13日 皇极城投稿
  笔者将目光聚焦于在线招聘,并分析总结了在线招聘领域的发展弊端与顽疾,并讲了如何利用AI技术改进在线招聘,以及在线招聘的破局点在何处。
  求职者:千里马常有,而伯乐不常有。
  雇主品牌:千金买马骨。
  人才与雇主品牌之间,天然的互相需求。这一对CP,横垣于世数千年,有毛遂自荐,亦有极具大数据思维的“大案牍术”。
  近日大火的《长安十二时辰》中的张小敬就是通过古代版的AI选出来的(后面剧情显示证明还是人为选择)。极具特色的”后喻文化“思维,AI对于精准招聘的重要性不言而喻。
  可,“大案牍术”真的能救在线招聘吗?
  不用急于下结论,也许世界上一切真正的大问题往往鸿蒙难解,任何过于清楚的答案不过是人们在进行辛苦的思维劳作后的一种逻辑安慰罢了。
  我们先来看看招聘行业的顽疾。
  一、间歇性失灵的CLV
  终身价值,又叫CLV,客户生命周期价值,CustomerLifetimeValue的缩写,意思是指用户这辈子能为你创造的价值总和。
  在线招聘是典型的工具类产品,用完即走是C端用户的群体使用习惯,尴尬的是还不是美图,墨迹天气类的工具产品;而是高频次的工具产品,可能用户时长不够,但是打开频率并不低,DAU(日活)、MAU(月活)都较高,而在线招聘顶多用YAU(年活)来计算,可是不少人可能几年都不换工作,CLV间歇性失灵。
  不过好在相对美图秀秀、墨迹天气类的工具产品,对B端收取的是广告费,变现不易,而在线招聘直接收取B端会员费,变现门槛低。
  在线招聘的YAU(年活)特性决定了,在线招聘平台需要不断活跃,去刷存在感,就是通过持续的品牌曝光让我的品牌和你的典型使用场景间建立起关联性,让你在下一次产生类似需求时,可以第一时间想到我。这就需要招聘网站不断通过广告去吸引潜在的用户,购买流量。从目前的形势来看,流量获取的成本还会进一步推高。
  没有快消品的命(高频次消费),却有着快消品的病(高频次曝光)。好在一点,对快消品而言,用户选择了可口可乐,很难在同一时间选择百事可乐,招聘类工具,好在与用户就一个简历的距离,容纳性强。
  二、没有巨头染指,亦很难成长出绝对意义上的巨头
  前几年创投圈很流行一个问句,你现在的业务,如果BAT做了该怎么办?
  颇有几分“弗洛伊德”式的终极之问。
  诚如斯言,BAT的资金、流量、生态进入任何一个领域都犹如大兵进入无人之境,创业者无从招架。可是BAT的加入,却也显示出了该行业的重要性,换个角度想,BAT不染指,更值得业内人的反思,而在线招聘无疑就是这么一个领域,BAT悉数未曾染指。
  巨头不曾布局与其行业的流量周期属性以及巨头生态协作效应有关。对于巨头而言,投资的核心逻辑是对自己的生态体系有所帮助,能产生协同效应。在线招聘行业对于巨头来讲,并不能很好地融入到自己的生态体系,而且很难形成垄断,不论是战略投资还是财务投资,意义不大。
  行业内没有绝对的巨头一方面是,招聘行业的马太效应并不强,永远没有收官之作。大玩家可以很好地生存,小玩家活的也不错,毕竟对于求职者,多一个渠道多一份获得匹配工作得可能性。
  另一方面是移动互联网时代,行业内新的模式迅速诞生,迅速被资本催熟。我们可以看到除了拉勾、周伯通,还有专做程序员的100Offer、专做硬件的硬聘网、专注服务业基层岗位的斗米、做后端SaaS的金柚等。美国人才市场有一个市值300亿美元的公司叫LinkedIn,日本人才市场有个市值300亿美元的公司叫Recruit,而中国呢?所有的招聘类公司市值加起来不足百亿美元。
  行业里其实是没有时间和空间让一家公司成长为“巨头”,“平台垂直齐飞”的局面和今天的印度电商十分相似,资本推动行业的发展,吃掉既得利益者的份额,把行业影响扩大到更深的范围。同时,整个行业迅速迭代,各种模式验证、迅速催熟。
  三、盈利模式不够“互联网化”
  传统互联网招聘的商业模式无非是账号收费、广告收入、下载简历收费三种模式。人均ARPU不高,而其中广告收入乏善可陈,主要还是靠收取B端企业的会员费。
  工具类产品变现模式的不同,在互联网江湖(ID:VIPIT1)看来,与用户的参与度密不可分。大致分为两类:重参与度,轻参与度。对于万能钥匙、墨迹天气,用户端的价值就是单纯的流量,一个IP而已,而在线招聘用户流量价值只是其表,深层次的是自己劳动归属权的让渡,对于B端用户价值极大,因此可以直接通过B端会员制年费形式变现。
  招聘这一个流量引入和流量转化的过程。所谓“流量引入”,就是要广开资源,使用各种渠道组合,有足够多的应聘简历,行内叫而“流量转化”,是希望能找到精准的候选人,并成功引进,是一个候选人和职位动态匹配的过程,业内也叫Matching。
  上文我们分析了招聘行业用户活跃度极低、流量获取成本高、广告投放不足、核心靠会员形式,虽然能够获取一定利润,但是会员费的形式比较偏传统,不够互联网化。
  对流量挖掘的不够充分,只是将人聚集起来,然后将劳动所有权让渡出去而已,聚集起来的用户并没有充分挖掘,典型的资源浪费。
  互联网招聘行业的市场无非分为中低端和中高端两种。前者数量庞大,但趋于中低端,这些市场重点体现了在线招聘的真正价值和存在意义。同时,通过专业的咨询和就业指导培训等附加增值服务,也可以提升在线招聘的商业变现水平。
  AI如何成为在线招聘的“大案牍术”?
  招聘行业的核心其实是效率战,求职者能够迅速找到匹配的满意岗位,雇主品牌能够快速招聘到合适的人才,艾媒咨询数据表明,求职者在考虑招聘平台时,第二大因素就是职位匹配精准度,占据27。3,仅次于求职成功率的29。5。
  过去这十几年,招聘类产品层出不穷,也有不少做了些模式创新,招聘服务上有一定提升;但从人才市场痛点来看,在效率上并没有特别大的提升。招聘服务很重要,尤其需要有结果保障的服务;同样效率是亟待提升的。人工智能将会在招聘从发布获取信息、信息匹配、触达挖掘等三个环节全链路覆盖,使得效率大幅提升。
  AI作为提升效率的利器,不啻为在线招聘的“大案牍术”。
  目前在招聘领域的技术革新主要集中在以下三个方向:
  第一种是对现有人才库的盘活,包括自动更新企业人才库,并基于新职位做库内最佳候选人的推荐。这试图解决的是人才库浪费,就是那些所谓把“人才鱼塘”重新激活的问题。
  第二种方向是自动化人才甄选,包括自动化笔试、面试以及基于聊天机器人的甄选工具。这试图解决的是人才甄选的效率问题。
  第三种方向是激活被动求职者,包括基于社交网络、UGC内容、ChatBot和匹配算法的综合应用。这试图解决的是影响并转化被动求职者的问题。
  未来的技术,会朝着更加主动的方向发展,能够率先发现合适的应聘者。这意味着计算机并不仅仅基于几个很少的数据做出评判(比如几年工作经验等等),而是想办法对专业技能和个人能力做出分析,在给定某个职位的状况下预测应聘者胜任的成功率。这一切都要通过信息和数据来实现,也就是招聘流程的智能化。
  好在,虽然在线招聘的流量时代已经几近落幕,但是但过去这十年较有效地实现了人的简历和信息上网,这为推进招聘乃至职场智能化提供了数据基础。
  上文中,我们分析了在线招聘行业的马太效应不强,对于用户来讲,不用平台之间的差距也就是一个简历的距离,多找几个平台投放,成功找到心仪职位的可能性也更大。但是AI技术却能“戒掉”用户多个平台投简历的使用习惯。
  一方面,AI技术增强粘性,提升效率,另一方面,AI可以使用户有“独家性”,具有排他性,具有护城河效应。我们以日本的Recruit为例。很多日本求职者从毕业开始就一直使用Recruit的服务,职位投递记录,职业发展轨迹,在线教育记录都在Recruit的平台上。在数据的反馈下,Recruit能够更加清晰的了解整个市场环境,为求职者和企业提供顾问服务,形成一个正向循环。
  技术为器,模式为本:寻找“第二生命曲线”
  AI作为一种新型的效率工具,对于在线招聘行业来讲,无疑是如虎添翼,但是面对用户间歇性失灵的CLV、盈利模式不够“互联网化”等行业顽疾时,回天乏术,单靠“大案牍术”救不了在线招聘,改变不了在线招聘的固有模式,要想从根源上跑出一片新天地,离不开对固有模式的重新定义,挖掘新的增长点,寻找“第二生命曲线”。
  去招聘化:挖掘C端流量价值,做企业与人的连接器
  前文中,我们分析了,在线招聘主要是靠收取会员费盈利,对于C端用户的价值挖掘不够深度,好不容易获取的流量,却没有充分挖掘,围绕着C端用户深度挖掘,或将开辟在线招聘行业的“又一春”。
  在线招聘行业,其实是一个入口,工作场景的变动,可以理解为一个自变量,自变量变了,是不是会产生许多的因变量?
  比如求职群体因工作变迁所产生的租房需求。
  新岗位的工作技能问题,订阅式的知识付费模式。
  面试技巧的一次性知识付费消费问题。
  现在的问题就是,面对C端用户群体,求职平台就单纯的锁定了找工作这一自变量,自变量所延伸出来的因变量,本该是一片新的价值洼地,却被遗忘。
  对于在线招聘这一入口,完全可以将流量二度贩卖变现,比如与租房中介类公司合作,通过自己平台所找到工作的,需要重新租房的,通过合作的租房中介,中介费可以打折等等,求职者也是乐意合作的,精准的流量对于租房中介也乐此不疲,流量重新贩卖,还能提升服务品质,这算是流量分发的模式。
  日本的求职平台,recruit在这C端用户流量的挖掘上做得就颇为可圈可点。所收集的大量的求职者信息,又可以转换为消费市场信息,提供给不同的企业和机构做消费决策分析。所以说,Recruit能够这么值钱,正在于其掌握了求职者(消费者)的精准信息,而这些信息的原点从大学生的教育求职开始。Recruit的商业模式的本质是打通了人力资源和市场营销,打通了求职者和消费者直接的关联性问题,并将二者一体化,相互协调,共同发展。这其中,也可以理解为人才招聘服务是基础,是根;市场营销服务是延伸,是最大化信息的价值。
  招聘需求之外的,要找寻新的用户生命周期,海尔张瑞敏一直强调要建立一个生态。微信张小龙表示要建立一片森林。目的是孵化,让自己成为一个生态圈,让其他人脱离不了。
  这一点上,贝塔斯曼亚洲投资基金管理合伙人、拉勾网此轮投资人龙宇解释自己投资拉勾时表示“发现拉勾在每次招聘活动中用的语言非常吸引人,用自己的方式、产品和新的年轻人对话,是平台型产品,未来拉勾呈现的形态不是单纯的招聘,而是做社区。”这确实为在线招聘行业提供了一个新的思维方式,拉勾前期的迅猛发展,也与此密不可分,当然,理论是一回事,拉勾的实际做法却又是另一回事了。
  做连接人和企业的生意,其实还是因为整个互联网行业的关系在发生变化,以前人才和企业是雇佣关系,现在人才和企业和合作关系,因为在互联网创业的门槛非常低,一个技术产品大牛,如果想出门创业,不知道有多少投资机构排队给他送钱,在这种情况下,企业要是想留着一个人才,只能以一种比较平等共赢的形式去结盟。
  B端是“金主爸爸”,但是C端才是真正的“爷”
  MIT斯隆管理学院经济学教授施马伦塞在《撮合者:多边平台的新经济》一书在谈平台经济的特征时这样写道:“能够对双边用户都产生价值和吸引力,解决以往交易中的经济摩擦问题,并且它是真正的大问题,能够有合理的利润分配机制保证平台从中有利可图。”
  对于在线招聘平台而言,典型的双边市场,一边连接的是求职者,一边是雇主品牌,雇主品牌是“金主爸爸”,但是求职者才是真正的“爷”。
  这一点上,近两年崛起的新锐平台,相比老巨头们更具”慧眼”。正如斗米创始人赵世勇接受媒体采访时所说的那样:“招聘行业本质上是一个C端求职用户和B端用人企业信息匹配的一个生意,既兼顾了用户的体验,又具备商业价值,每一次的匹配都要求真实有效。而斗米也通过各种大数据的建设和个性化的算法来提升匹配效率。”
  “不再是招聘网站,要做企业与人的连接”,在接受采访时拉勾网创始人许单单强调,拉勾不是一个招聘网站”我们从一开始就没有说自己是招聘网站。拉勾以后要做的事情是连接人和企业。”
  BOSS直聘也在寻找自己的“匹配”模式,主张B端与C端平等对话,创立“直聊直聘”模式,将在线聊天功能引入招聘场景。同时,BOSS直聘将人事之外的业务部门负责人引入人才招募流程,辅以数据技术进行精准匹配,提升招聘效率。
  老三巨头的消沉,就是典型的本末倒置的例子。曾经,在线招聘行业是中华英才网、前程无忧、智联招聘三巨头的游戏,后来,中华英才网掉队,被58收购,老牌招聘巨头只剩下前程无忧和智联招聘,他们两家占据了在线招聘近六成的市场份额,但是却在近年来遇到了困局,城池接连失守。
  从前程无忧的财报可以看到,其独立雇主数量虽然持续增长,但是进入2017年,ARPU值却出现了下滑。从净利润来看,此前一直保持30净利润的前程无忧,从2016年开始不断下滑,前程无忧(Nasdaq:JOBS)公布的2019财年第一季度财报,财报显示,当季度净营收为人民币9。119亿元,同比增长12。4,但不及市场预期;另外,净亏损为人民币8480万元,同比有所收窄。
  智联招聘的日子也不好过,17年9月,智联招聘宣布退市,进入私有化进程,距离其2014年上市才三年的时间,令人唏嘘。如今的,智联招聘更是屡陷“简历倒卖门”。
  后浪将前浪拍死在沙滩上,只能怪前浪的客户思维导向,以招聘企业的需求为中心,核心模式是广告发布,这对于C端的求职者来说,体验非常糟糕:重要位置被企业广告浮标占据,投递效率越来越低,用户体验差、设置复杂,职位质量不高,虚假职位、骗子公司鱼龙混珠,个人信息和隐私随时会被出卖。
  新锐平台,拉勾,boss直聘,斗米等等平台,迅猛崛起,离不开对行业“决策者”的正确认知,不论是页面设计还是反馈效率都极为完善,明显高出老牌招聘平台一大截,唯有服务好核心群体,方可立于不败之地,这点与儿童市场有点像,使用者并非决策者,不论是买课程还是玩具,儿童是消费者,但是付费端是家长,一定要摸清谁是“关键人物”。
  天地不仁,以万物为刍狗。哪有什么长盛不衰,每个朝代都希望基业长青,称为“始皇”,可《二十四史》多达24部,就是最大的讽刺。
  正如boss直聘CEO赵鹏前阵子在接受字母榜采访时所说的:
  “本来就是,我们这五年了现在正好是一个少年公司,少年公司心无芥蒂、百无禁忌、很阳光。再过十年就是一个中年公司,盘根错节,一堆knowhow,满脑子都是SOP,开始靠钱包说话,男子没有肌肉了,脸上没有光泽了,就只有靠钱包说话了。再过五到十年就是一个大平台,被新来的人挑战,成天想的都是防守和抄袭,这些我都能看见,我也跑不了。”
  
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“大案牍术”救不了在线招聘笔者将目光聚焦于在线招聘,并分析总结了在线招聘领域的发展弊端与顽疾,并讲了如何利用AI技术改进在线招聘,以及在线招聘的破局点在何处。求职者:千里马常有,而伯乐不常有。……语音交互的三驾马车:ASR、NLP、TTS语音交互是AI最重要的领域之一,也是目前落地产品比较成熟的领域,比如说智能客服、智能音箱、聊天机器人等,都已经有成熟的产品了。语音交互主要由哪些部分组成?各自主要处理什么任务?……智能安防机器人概述本篇文章主要关注基于安防任务的机器人,笔者为我们详细介绍了安防机器人的发展现状、类别以及它的技术难点。安防行业是随着现代社会安全需求应运而生的产业。可以说,社会只要还有犯……AI入门:循环神经网络今天我们主要讨论的循环神经网络,到底循环神经网络能解决什么问题,它的结构是怎样的?有什么优缺点?应该在那些领域上上?本文将跟大家一起探讨。讲到AI不得不讲深度学习,而讲到……AI入门:卷积神经网络讲到AI不得不讲深度学习,而讲到深度学习,又不能不讲卷积神经网络。如果把深度学习比作中国的互联网界,那卷积神经网络和循环神经网络就是腾讯和阿里级别的地位。今天我们主要讨论的卷积……如何建立人和AI协同工作中的信任?随着技术的发展,AI这个“聪明的工具”出现了,它不再是简单被操作,具有全新的性质。那我们今天就来聊聊怎样建立人与AI协同中的信任。一直以来我们都在尝试更多的利用AI算法分……AI时代的中层支柱:统计学本文笔者将通过对统计学和AI的关系进行分析,追溯他们的发展史,去探究:如何将对统计学如何应用到人工智能领域?AI不过是统计学ThomasJ。Sargent:人工智能……深度学习到底有多深?现在搞AI的公司,不管用什么样的算法,都想让自己跟深度学习扯上点关系,因为这样好像显得逼格够高。目前比较前沿的语音交互、计算机视觉等,就连神坛的AlphaGo的算法都是用深度学……我们访谈了117位家长,发现了儿童手表的秘密儿童手表如何在眼花缭乱的同类产品中赢得家长的认可?消费决策者最看重儿童手表哪些功能?如何在白热化的市场竞争中突出重围?儿童诱拐、丢失事件频发,一则则消息牵……AI时代人车交互体验:从“被动”到“主动”、从车内到车外AI时代,人与车的交互将打破由人来发起再逐层深入的方式,在用户需要的时候AI主动的把对应的服务放到用户面前。7月3日4日,“BaiduCreate2019”百度AI开发者……亚马逊Alexa语音交互设计四范式(下)本文笔者将与大家分享Alexa技能设计的四大范式中的两大范式BeAvailable(设计易用性)、BRelatable(设计亲和力)。BeAvailable(……亚马逊Alexa语音交互设计四范式(上)本文笔者将与大家分享Alexa技能设计的四大范式中的两大范式BeAdaptable(设计可适应),以及BePersonal(设计个性化)。较之已有相当成熟,且被业界广泛应……
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