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招聘产品
【国内】定位于挖掘95后人才的招聘产品,「超级简历」完成五百万美元A轮融资
36氪获悉,「超级简历」于近期宣布完成五百万美元A轮融资，由 GGV 和愉悦资本投资，本轮资金将主要用于完善数据化人才招聘产品。GGV 所投企业 Boss 直聘于近日上市，市值超160亿美金。此前，公司还曾获得愉悦资本领投的千万元级天使轮融资，36氪曾对其进行过详细报道。
成立于2017年底的「超级简历」，以简历制作工具获得年轻人的喜爱，2020年开始衍生到求职招聘业务，产品形态涵盖小程序、APP和网站。目标用户定位于95后的优秀人才，目前已积累C端用户超750万，其中985/211以及海外名校毕业生占30%以上。
在简历制作工具方面，超级简历拥有基于实习、应届和社招等场景的案例模板，用户选定模板并填写内容后，简历会自动排版。创始人朱英楠告诉36氪，公司曾调研过几百个HR，了解HR对排版格式的偏好和关注的信息维度，因此超级简历的最大特点是精简而专业，简历转化率高，能快速地找到关键信息。
在求职招聘方面，超级简历还拓展了求职社区、求职推荐、发布求职岗位和面试邀约功能。目前，已经1000多家企业在超级简历注册企业账号，其中签约合作的有几十家，包括搜狐、美团、字节跳动和阿里巴巴等企业。「超级简历」创始人朱英楠表示，超级简历从两个方向解决企业95后年轻人才的招聘问题：
一是“找到找不到的人”。求职人群都需要制作简历，但找工作的渠道分散，超级简历的用户超30%没有使用招聘网站进行求职。因此，企业与超级简历进行合作，能够挖掘到更多找不到的人才。
二是“看到没看到的人”。招聘平台主要有两种业务模式：一是广告模式，用户付费就会被推荐到置顶位，越容易被看见；二是推荐模式，平台给企业推荐符合岗位要求的求职者时，活跃度越高的用户推荐权重越高、展现越多。
而超级简历在做的是数据洞察模式，让求职者在填写简历的时候，涉及的数据维度更加丰富，并贴上相应的多维度标签。基于此，智能计算出求职者对职位和企业的匹配度，让 HR 候选人全方位“看到”求职者的特征，实现人才岗位的智能匹配。
公司收入来源分为两块：一是C端用户的会员费；二是B端用户的招聘和广告费用。另外，超级简历还为企业提供多维数据后台，目前仍处在测试阶段。2021年第一季度，公司营收同比去年呈翻倍增长。
近年来招聘行业不断涌入玩家，包括 BOSS 直聘、猎聘和脉脉等。提及竞争对手及行业趋势，朱英楠表示，与其它企业的产品定位不同，超级简历从上游简历切入潜在候选人，将目标瞄准95后优质的头部候选人，并不是每个平台都可以做到。中国的在线招聘规模在2020年已经突破551亿元，通过信息化和数据化的方式，从人才洞察解决招聘双端问题，是这个行业潜在的机会。
「超级简历」创始团队拥有多年人才洞察经验：CEO 朱英楠是一名连续创业者，曾为职业梦金融招聘联合创始人、GCC 全球中国连接创始人，也是 B 站和知乎千万播放的职场领域创作者；技术负责人沈科，曾创办前小析智能，为字节跳动、滴滴和 Moka 等300+企业提供简历算法服务。
接下来，超级简历计划加大数据维度上的投入，通过数据分析获得用户的想法，目标是成为数据化招聘的人才引擎。
来源：36氪
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招聘产品
一份关于五大招聘产品的搜索匹配质量报告
招聘旺季在即，为更好的帮HR根据不同的场景择优选择招聘产品，HRTech与聘宝联名准备了一份招聘网站的P/R搜索评测报告，用以通过相对量化的方式评测各大招聘产品的搜索/匹配质量。
评测方法的原理来自于P/R评测，该方法是衡量搜索引擎质量的标准方法，通过精准度P(Precision)与召回率R(Recall)对搜索引擎质量进行综合评估，搜索引擎的综合质量与P/R正相关。介于各家招聘网站的人才库存在差异，这让同类产品的评估变得复杂。为让评测能够以相对公允的方式实施，我们想到以规则词表作为标准的方式进行匹配正确性的判断，这将能够快速判断出简历推荐出错或遗漏的状况，例如搜索研发工程师时推荐出产品经理、搜索前端工程师匹配出设计师等情况。
基于该词表，我们将能够计算出不同搜索条件下的精准度指标；同时由于召回率与各产品人才库体量有关--这是一个未知的数字，因此我们使用匹配到的简历数量替代传统召回率指标进行综合计算。匹配度越高、匹配到的简历越丰富，整体的搜索/匹配引擎质量越好。最终，我们采用“搜索指数INDEX得分”来表示整体的质量得分。
为更好的保障评测的公平公正，我们在规则词表的建立上邀请了两家专业人力资源管理咨询公司进行联合背书；同时HRTech将作为整体评测报告的联名发布者对评测过程与结果进行监督。
通过对20个不同类型的常见职位进行测试，可以发现：
1、在精准度评测中，X成与聘宝存在相对优势；
2、在丰富度评测中，X聘、X联与聘宝存在相对优势；
3、在高端人才市场中，X聘这类垂直网站优势明显；
4、在技术类职位评测中，聘宝与X聘表现较好；
5、在产品及设计类职位评测中，聘宝与X聘、X成表现较好；
6、运营类职位评测中，聘宝与X成表现较好；
7、在市场销售类职位评测中，聘宝与X联表现较好；
8、在职能类职位评测中，各家招聘产品的表现差异不明显。
报告节选内容如下：
报告原文除包含上述内容外，还展示了20个职位的分类评测结果，以及丰富的实际案例。如您对报告原文感兴趣，请注明公司名称联系我们索取 fengxue@hopperclouds.com; yudan@hrtechchina.com
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招聘产品
未来人们将如何找工作？四类新锐招聘产品商业模式浅析
来源：猎云网（微信：ilieyun） 文/王艺多
每年的3、4月份被职场人习惯称为“金三银四”。大量的企业和职场人选择在这段时间招聘、跳槽。“21世纪什么最贵？人才！”这句台词正应了时下企业对人才争夺的现状。上班族们可能已经发现，北京很多地铁站已经被各大招聘网站的广告占领。今年的招聘季可谓来势汹汹。
目前互联网时代的招聘网站主要有两大阵营。一个是主打信息覆盖的传统型，以智联招聘、前程无忧、中华英才这类早期网站为代表；另一种则是前两年以拉勾、boss直聘、100offer为代表的互联网泛垂直类招聘。而这两大阵营，正是代表互联网招聘发展的两个阶段。
第一阶段：线下搬到线上，极大提升效率
最早用人单位招聘，只能在公司门口或者利用传统渠道发布招聘启事，求职者看到后前往应聘。这种招聘形式效率极低，影响范围也很小。老牌招聘网站的出现极大提升了招聘效率，这其实是招聘行业中里程碑的一步。所以智联、前程无忧曾备受VC追捧，如今也已成功上市。
第二阶段：解决信息不对称，提高匹配度
虽然老牌网站解决了线上招聘问题，但这些信息依然是从企业到用户的单向流动。一方面，求职者只能以自己的理解投递简历。另一方面企业HR也只能按自己的理解筛选人才。于是，以拉勾为代表的招聘网站，直接把所需职位圈定在非常精确的行业中，用最直观的方式展示出来，并且通过智能算法进行职位推荐；而BOSS直聘则通过用人双方的直接沟通，打破信息的单向流动，提高招聘效率。如今他们也已经取得了非常瞩目的成绩。
但即使到互联网招聘如此发达的今天，行业里依然还存在很多形形色色的痛点。例如为大学生提供的实习信息鱼龙混杂；蓝领兼职平台充斥虚假信息；诸多年轻人对自己定位迷茫；高端猎头服务沦为“简历贩子”……
为了解决这些痛点，更多细分场景的招聘工具开始被资本关注，在各大招聘网站疲于撕逼的情况下悄然流行起来。今天，就按以下四类场景为您分析一下，这些目测要火的垂直细分招聘工具。
一、大学生找工作
在招聘领域，大学生找工作是一个非常重要的场景。每年有数百万应届生走进社会。而算上找实习的大学生则数量更多。虽然国内有几百个招聘平台，但是大学生找工作主要以传统模式为主，仍然不够高效畅通。而这三款App通过不同方式解决了这些问题，走出了自己的思路。
各自优势：
实习僧：1.起步较早，在业内已有一定影响力，提供职位全面，质量高；2.具有职位匹配度分析、个性简历、求职反馈、职业路径推荐等个性功能。
对路：1.求职者简历直接投递到师父手里，避免HR不了解业务筛出不合适的简历；2.求职者可以在岗位信息中查看师父信息，包括其毕业院校、个人简介以及工作经历。
椅子网：“视频介绍+重点描述+证书展示”的全新简历形式打破了传统招聘时的沟通障碍，极大提高了招聘双方的效率。
各自不足：
实习僧：用户流失较快，需要持续不断对已覆盖的高校进行用户推广，并且要继续拓展未合作高校。
对路：目前企业入驻数量不多，有些岗位类别存在空白，师父查看简历周期略长。
椅子网：1.录制视频简历学习成本略高，上手略有难度；2.视频简历对网络环境、场地环境等硬性条件均有一定要求。
通过对比发现，三款App盈利模式殊途同归。可见他们对“免费提供基础服务，利用增值服务收费”这种典型互联网企业打法的认可。对于自身发展，实习僧与对路在未来一段时间内仍将继续以拓展用户量为主；而椅子网预计未来三年内，视频简历模式会迎来井喷。所以其除了继续做好产品与市场拓展之外，可能会涉足更前卫的“视频招聘”。
二、业余时间找兼职
作为万亿市场的切入点，兼职处在企业服务、蓝领用工、共享经济等众多热门领域的交汇点。据统计，仅2014年到2015年，全国便涌现了上百家兼职创业团队。但另一方面，如今的兼职市场基本已被老牌网站58赶集占据。如果可以做出差异化、精细化服务，新兴团队还是有机会的。
各自优势：
斗米兼职：背靠58赶集，斗米上的岗位信息会自动同步到58同城与赶集网进行展示。
探鹿：1.百余人的商家认证团队，保证信息真实性；2.与保险公司合作向企业分发“短工险”盈利。
兼职猫：1.与大型企业合作，向其提供外包服务；2.用户可在App内进行交流。
各自劣势：
斗米兼职：除提供增值服务外，平台暂无新的盈利点。
探鹿：与大平台差异化较低，在积累用户量阶段突破较难。
兼职猫：平台除信息匹配外缺少扩展业务。
实际上，对于兼职招聘这种比较难做出差异化的行业来说，各个玩家更需要比拼用户体量。从这个角度看，坐拥58赶集的斗米确实已经具有相当大的优势。未来斗米计划继续用免费手段将兼职市场做大；而探鹿与兼职猫则选择开始拓展蓝领用工市场。
三、加薪跳槽找全职
与实习与兼职相比，提供全职招聘的平台就更多了。与老牌网站相比，一些新产品的特色非常鲜明，让人有种眼前一亮之感。
各自优势：
测聘网：1.以为大型集团企业客户提供招聘职业评测服务为基础，在盈利的同时积累大量关键数据；2.不断优化自身测评体系，使测评结果更准确。
有鱼：1.App界面清新时尚，符合互联网从业者习惯；2.对企业进行实地考察与拍照，最大程度避免虚假信息。
职场导航：基于地理位置信息，让用户很容易找到离家近的岗位。
各自劣势：
测聘网：“职位推荐”功能有待优化，目前会经常看到与用户明显不匹配的职位。
有鱼：由于对企业进行实地考察，也限制了自身扩展速度。
职场导航：过于依赖地理位置信息；整体界面设计一般。
总体来说，三款App都各有千秋。功能不同，适用人群也不同。但对比盈利模式不难发现，主打职业评测的测聘网无疑是其中的佼佼者，而另外两款产品的盈利模式则缺乏亮点。另外，专注互联网圈的有鱼因起步较晚，虽然界面设计不错，但能否快速扩张将成为其成败关键。而职场导航走的LBS找工作路线究竟是不是用户痛点，还有待时间的考察。
四、高端人才找猎头
相比普通岗位，中高端管理层的招聘可能就需要专门的猎头服务了。目前在互联网圈比较知名的网站除了猎聘网、智联卓聘外，还有一些优秀产品也不容忽视。
各自优势：
猎上网：利用Uber模式，让更多猎头进入平台为企业提供招聘服务。
枇杷派：产品会根据企业岗位的算法模型对所收简历进行评估；并能根据企业用人需求，自动推荐数据库中的人才。
友才网：把猎头服务从“按需定制”变为“现货供应”，提高猎头服务效率。
各自劣势：
猎上网：由于不同猎头所擅长的领域不同，企业在寻找不同岗位的高端人才时需要多次发布需求，增加时间成本。
枇杷派：“云人力管理+机器人猎头”的模式只适用于中小企业，无法处理需要专门定制对接需求或者自有OA系统的大企业。
友才网：“现货供应”模式可行的前提是需要保持供需平衡，也就是猎头手里的人才必须保持一定的流动率。
总体来说，这三种猎头服务特点鲜明，优劣明显。可以说他们已经与传统猎头服务有很大区别了。国内传统猎头服务更多是在“贩卖简历”，而国外则更加注重服务。所以与国外对比，国内的猎头领域还有十分巨大的提升空间。并且从他们各自已披露的融资信息层面看，资本对新兴猎头服务的认可也印证了这一点。
最后提一点新思路
招聘是一个古老的行业，由于模式比较固定，想做出实质性差异化确实比较难，可能只是功能点或涉及细分行业有所区别。当招聘领域的玩家们或从社交、或从蓝领市场扎堆切入时，想从这片红海中杀出实属不易。
但有些领域其实存在空白，并且具备向招聘领域扩张的可能。例如有团队开发出记录员工加班时间的App，通过考勤计算工资收入。当用户量上来之后，向招聘转型就非常自然了。这算是比较冷门的切入角度。各创业者其实可以更加开阔思路，从细小部分入手规避直接竞争，不必在一棵树上吊死。
不得不承认，招聘是一件复杂的事情。虽然它依然存在诸多尚未解决的痛点与问题，但从行业整体的发展趋势来看，未来的前景还是非常乐观的。根据易观智库发布的2016-2018年中国互联网招聘市场规模预测数据来看：2016年互联网招聘整体规模将达到46.1亿元，2017年会增长到54.3亿元，而到2018年这个数字将增长到63.7亿元。
从资本角度看，伴随着每一次行业新锐的崛起，人们在招聘方式上就能得到一次革新。2014年才刚刚起步的拉勾网，3月份完成500万美元的A轮融资，仅仅过了5个月，其8月又拿到了2500万美元的B轮融资。还有文中提到的这些细分领域的融资情况，无不展示着未来招聘领域依然值得期待。当然，有一点发展方向是所有玩家都达成的共识：精准解决招聘微小痛点。互联网招聘一定越来越垂直细分，切口越来越小。
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招聘产品
聘宝：用算法＋人工打造的一款推荐为导向的招聘工具
对于某些企业及其职位需求，如果无法获得足够的曝光，就难以获得足够多、匹配的简历（及人才）。另一方面，即便候选人没有投递行为，也很可能对某职位或公司很来电。
聘宝创立于 2013 年 9 月，据知，他们的目标是成为招聘领域最高效便捷的第三方推荐服务，更智能、高效地对接企业和人才。在美国，Jobr 与聘宝异曲同工——前者上线数月，就拿到了 200 万美金天使投资。
“我们做的是推荐型的招聘产品，而不是搜索。”
我觉得这像极了通用类知识引擎的发展思路。
推荐与搜索类的招聘产品，有着相似的出发点：更快地找到信息。区别呢？搜索的场景 ＝ 你明确知道一个要求，用该要求进行信息筛检。 与此相比，推荐的场景 ＝ 你只知道需求范围，得阅读相关信息进一步明确需求。同时，推荐与个性化几乎是天生一体。相同的需求输入，不同用户获得的推荐结果不尽相同。
聘宝调研后发现：招聘方在 Po 出某些岗位时，其实很难决定，嗯，这个工作需要你有 “三年以上” 或者 “两年以上” 的相关经验——2.5 年的你要还是不要呢？或者在某些公司（比如：BAT）有从业背景——在某知名创业公司工作过的，你觉得会不会输给 BAT 出来的呢？当筛选条件过于严苛（而死板），企业就很可能错失优质的候选人。求职者方面，则往往难以确定适合的行业——是电商、PM、还是运营？
而据聘宝方面介绍，他们的推荐系统则在了解招聘需求的同时，根据用户行为不断修正推荐结果。推荐会愈发接近使用者偏好，同时提供探索性内容。
具体怎么做？
企业登录聘宝，进行简单的勾选，就能完成招聘需求录入
聘宝收到招聘需求后进行解析、匹配，并将算法认为匹配的候选人推荐给该企业的某条招聘需求
每次仅推荐 3～5 份候选人简历，以确保推荐准确
企业收到推荐时，可选直接下载联系，或发送求职意向确认
候选人收到企业的意向邀请邮件时，可选择“感兴趣，愿意进一步接触” 或 “不感兴趣”
同时，聘宝会记录用户行为、分析用户喜好，以便下次推荐更符合用户需求（HRTECH编编认为，通过将信息解析，匹配后推荐候选人或者推荐企业的方法的确会给我们用户带来方便，省去了时间。据小编所知，有几家招聘网站也有类似的过程，但匹配度总是差强人意，所以要做好这一步非常不容易，如果做得好，无疑直接会增强用户的体验感。）
聘宝的原始数据来自于自身的 IT 猎头团队，同时还创造了“人才伙伴”的独立角色——上传闲置人才，推荐成功则获得其他简历的下载额度。
为了更快地切入 C 端，聘宝预计 12 月上线微信版本。求职者能匿名录入部分信息、获得工作推荐。当对某一份工作确认求职意向时，再录入完整信息。（HRTECH编编认为，虽然这样的创意不错，如果求职者想跳槽，匿名也一定程度上避免了让熟悉的人看到，毕竟很多人在想要跳槽的初期并不想让太多的人知道；但是问题来了，如何确保求职者在求职初期匿名的时候填写的信息是真实的？HRTECH编编认为这是要需要解决的）
同时，我们得知聘宝方面也在考虑对接第三方语音录入接口，尽可能简化移动端用户的信息录入。”
谈谈聘宝的技术
聘宝的算法 ＝ 大数据＋人工优化——人工中的招聘经验和知识体系是基础：
首先，建立行业招聘的 “人工智慧”。
每开通一个行业，会先邀请这个行业有猎头经验或 HR 经验的顾问，来共同讨论、建立原始模型和知识库。聘宝团队内部还全职招募了 2 名前 IT 行业猎头。
其次，算法设计比较深入、全面。更好的“理解”需求和文本简历是机器算法的基础——聘宝的匹配算法不仅是纯文本的包含关系匹配，还扩展到知识体系、薪资测算等数十个环节。
再次，聘宝算法的目标是做到 “大规模定制化”。当用户行为数量足够多时，算法能更快了解用户偏好——从而做到同样的招聘需求文案，不同招聘方得到的推荐结果会依据偏好差异而不同。
（对于一个刚上线不久的产品来说，目标还是值得赞的！希望聘宝能早日实现目标）
聘宝将自己不光定义成是一样互联网产品，也是一项服务
作为一项“服务”，聘宝希望无论用户处于何种场景，都能便捷地获得人才或工作推荐。
想象一下这样的使用场景：当 HR 工作时，收到一份业务部门发送的招聘要求。接下来，HR 只要将招聘要求邮件转发给聘宝，后者就会迅速开始匹配人才，再回复邮件将匹配结果发给 HR。另一方面，求职者能通过微信方便地获得匹配的工作推荐。
聘宝内测版已于去年 12 月上线，邀请了少量用户参与体验。今年 6 月正式对外发布，据聘宝方面告诉记者，不到半年已获得 1500 名企业用户。
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