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高级分析
智能招聘革命：AI如何重塑招聘行业？
主要启示
超过 65% 的招聘人员在招聘过程中使用人工智能
58% 的求职者使用人工智能工具协助求职
人工智能实现了求职申请自动化，使收到的申请数量大幅增加
多年来，招聘网站一直是招聘工作的中流砥柱，将数百万求职者与雇主联系在一起，帮助人才招聘专业人员相对轻松地获得大量候选人。随着时间的推移，招聘网站简化了流程，使招聘人员能够发布职位空缺、筛选候选人并有效地发现有潜力的人才。然而，如今有两股力量正在重塑招聘网站的格局：
人工智能（AI）技术的飞速发展，以及竞争日益激烈的市场需求。
人工智能为申请处理、简历筛选和候选人参与引入了强大的工具，从而改变了招聘和招聘营销。根据最近的数据，大多数公司和招聘人员都在使用人工智能寻找候选人，据估计，超过 65% 的招聘人员在招聘过程中使用了人工智能。
与此同时，招聘网站也面临着持续的市场挑战，尤其是在吸引大量求职者和确保求职者质量之间保持平衡。根据 Capterra 的《2024 年求职者人工智能调查报告》，58% 的求职者使用人工智能工具来协助求职。
本文将探讨与这些转变相关的动态，并介绍帮助招聘营销人员有效适应未来发展的策略。
招聘网站动态的人工智能革命
人工智能技术带来了前所未有的招聘能力，彻底改变了招聘网站的运营方式。这些技术，尤其是在申请处理、候选人分析和面试筛选方面，为招聘专业人员提供了新的效率。然而，它们也在保持候选人质量的真实性和相关性方面提出了新的挑战。
人工智能驱动的应用
人工智能驱动的工具实现了求职申请的自动化，从而大大增加了收到的申请数量。自动化系统能够搜索招聘网站并代表求职者提交申请，从而大大扩大了每位求职者的覆盖范围。虽然这样做有其好处，但招聘人员往往要在大量申请中进行筛选，其中许多申请可能与职位要求不符。
申请量的增加带来了双重挑战：
招聘网站难以在数量和质量之间取得平衡
招聘专业人员要从众多自动提交的申请中找出合适的候选人
由于招聘人员将效率放在首位，他们可能会更加依赖筛选过滤器，从而无意中忽略了有潜力的求职者。因此，人才招聘专业人员面临的任务是找到有效的方法来剔除不理想的申请。
内容生成挑战
除了申请自动化之外，人工智能还带来了复杂的文本生成工具，只需求职者提供极少的输入
息，就能生成精美的简历和求职信。随着人工智能生成的文件越来越普遍，招聘人员发现很难辨别求职者的实际技能、工作经验和动机。人工智能工具能够通过关键短语和行业术语来增强求职者的个人资料，从而吸引求职者跟踪系统（ATS），但这些增强的内容并不总能准确反映真实的技能或经验。
这种人工智能生成的内容给招聘网站和招聘人员都带来了挑战：曾经让求职者筛选更加高效的工具现在需要进一步验证，以确保真实性。为了降低忽视应聘者经验或资历差距的风险，招聘专业人员可能需要通过评估、背景调查或个性化面试来补充他们的筛选方法。这些方法有助于揭示真正的能力，但也会带来更多工作。
招聘中的人工智能工具
随着人工智能能力的发展，招聘网站集成了更多的功能，例如：
人工智能驱动的职位描述生成
面试安排
视频筛选技术
人工智能还被用于通过分析视频面试中的面部表情、语调和肢体语言来评估应聘者是否适合职位。虽然这些工具能提供有价值的见解，但它们也存在固有的局限性。
人工智能驱动的匹配算法虽然能够将求职者与相关职位联系起来，但在评估使求职者真正匹配的细微素质方面可能存在不足。例如，人工智能算法可能会优先考虑关键字和经验，但可能无法有效评估候选人的文化契合度或软技能。
显然，虽然人工智能可以简化部分招聘流程，但目前还无法取代人类招聘人员的细微判断。
市场挑战
随着人工智能不断重塑招聘工作，招聘网站继续面临着市场压力，挑战着它们为求职者和雇主提供一致价值的能力。这些挑战并不新鲜，但在人工智能日益驱动的行业中，它们仍然是决定招聘网站成败和适应性的核心因素。
质量与数量之争
招聘营销领域的一个长期讨论话题就是质量与数量之争。如今，由于申请数量激增，这个问题变得更加突出。招聘网站通常受数量指标的驱动，可能会强调大量的职位发布和申请，这虽然能吸引收入，但并不一定能转化为合格的候选人。对于招聘专家来说，这种以数量为中心的方法可能会带来问题，因为大量不合格的流量会导致时间和资源分配的浪费，最终导致招聘流程效率低下。
招聘网站必须在追求数量的同时注重提供高质量的求职者，这是人才招聘专家的首要任务。能够实施有效过滤以确保相关性和质量的招聘网站更有可能保持招聘人员的信任。
市场细分
当今的招聘网站服务于日益细分的市场。Indeed 和 LinkedIn 等通用招聘网站为来自不同行业和技能水平的求职者提供了广泛的渠道，而利基招聘网站则迎合了技术、医疗保健或创意艺术等特定领域的需求。
正确的组合取决于招聘人员的独特需求。对于需求量大、专业性强的职位，利基招聘网站通常能提供更多相关候选人，但这些网站可能覆盖面较小，求职者数量有限。综合类招聘网站虽然能提供更广泛的渠道，但可能无法吸引更多具备专业职位所需的特定专业知识的求职者。
成功策略
为了克服上述挑战，招聘人员需要制定多渠道招聘战略，谨慎整合人工智能工具，并确保招聘流程中的人情味。
混合渠道战略
采用混合渠道战略可以帮助招聘人员在广撒网的同时，专注于利基渠道，吸引专业人才。通过将通用招聘网站和利基招聘网站相结合，招聘人员可以最大限度地提高知名度，同时锁定具有相关资质的候选人。尝试使用不同的招聘网站并对结果进行长期评估，招聘人员就能找出最有效的优质人才来源。
质量验证方法
随着求职申请数量的增加以及人工智能生成内容的潜力，招聘网站和招聘人员必须实施有效的质量验证方法。将自动筛选与人工审核相结合可提高筛选的准确性，让招聘人员更有效地筛选求职者。在招聘流程中加入技能评估或实践测试，也有助于将真正合格的求职者与自动申请或人工智能增强的资料区分开来。
适应人工智能驱动的变革
虽然人工智能在效率方面具有相当大的优势，但人才招聘专业人员在实施这些技术时应谨慎行事。利用人工智能工具进行日程安排、初步筛选或面试支持可简化重复性工作，但招聘人员应在人工智能参与与人工判断之间取得平衡，尤其是在评估候选人的软技能和文化契合度方面。
在招聘中保持人情味
人工智能可以自动完成许多任务，但成功的招聘最终还是要依靠人与人之间的联系。确保与应聘者进行个性化沟通、在整个招聘过程中保持透明度，以及以有意义的方式吸引应聘者参与，这些对于应聘者的良好体验至关重要。
强调这些以人为本元素的招聘网站（如直接联系应聘者和个性化推荐）有助于招聘人员有效地吸引应聘者。
未来展望
招聘网站的未来很可能包括持续的人工智能整合和满足市场需求的创新方法。人工智能驱动的人才管道、自适应内容生成工具和高级分析等新兴趋势将进一步改变招聘网站的环境。不过，创新领域依然存在，特别是在提高申请的真实性和相关性、个性化候选人互动以及完善搜索和匹配流程方面。
随着人工智能的不断发展，能够适应并平衡技术与人际互动的招聘网站很可能会获得竞争优势。传统的招聘网站在面临来自人工智能平台的新竞争时，可以通过强调质量、专注于细分领域或提供优质服务来支持更加个性化、以价值为导向的招聘，从而保持其相关性。
对于招聘专业人士来说，了解人工智能驱动的快速变化和持续的市场挑战所带来的双重压力，对于在适应不断变化的招聘环境的同时有效利用招聘网站至关重要。
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陈果George：为什么一个调研平台值80亿美元
今天，SAP公司宣布以80亿美元现金的代价收购正在准备上市的SaaS公司Qualtrics，这家公司将自己定位为“体验管理”软件。国内SAP业界的大多数朋友在此之前根本就没听说过这家公司，也很少知道“体验管理”究竟是干啥的。为什么这家公司值80亿美元？
SAP大手笔收购常让中国2B软件界认识到不少新品类，例如今年年初24亿美元收购Callidus，让不少同行知道还有销售绩效管理这个SaaS品类。虽然国内企业界对Qualtrics并不熟悉，它在美国市场已经广受关注，2018年3月福布斯的100家云公司（Cloud 100）中，Qualtrics排名第七。
Qualtrics的发展历程如下图，2002年开始创业，直到2010年才推出第一代产品，即核心调研平台Research Core，在学术领域市场领先。2012年获得著名的IT风险投资商Accel和红杉的投资（这两家随后几年持续追加了两轮投资，加上后来的投资者，使得Qualtrics总融资达到4亿美元），并于2014年基于该调研工具核心推出了面向市场营销的顾客体验调研（customer experience），和面向人力资源管理的员工体验调研（employee experience），所以称为“体验管理”（简称XM）。 2017年在机器学习和人工智能大潮中，顺应潮流推出了基于大数据的高级分析和预测引擎（iQ）。
Qualtrics的产品线及其具体子功能如下图：
如下图所示，Qualtrics产品是典型的用户大数据平台架构：底层是数据管控、数据处理架构以及数据访问控制，之上是人工智能引擎，再之上是核心调研工具平台，基于这个工具平台衍生出面向顾客、员工、品牌（传播对象）、产品（用户）等不同终端用户的问卷调研，并且和主流的用户入口云平台，包括社交媒体（例如Facebook），企业社交平台（例如Slack），数字化营销平台（例如Adobe，Salesforce），人力资源管理平台（例如Workday），数据分析平台（例如Google Analytics，Tableau）等具有接口：
数据搜集、分析和使用的过程如下图：
“在线调研问卷”的SaaS非常多，对中国互联网用户来说，可能因为个人级使用较多的原因，会更熟悉Survey Monkey，Survey Monkey于1个月之前刚刚上市，今天的市值约为13亿美元。中国类似的在线表单、调研问卷的SaaS供应商有不少，最有名的可能是“问卷星”。下图是Qualitrics在调研软件中的状况：
问卷调研在人力资源领域中的主要应用是：
敬业度调研，有些企业叫“员工满意度”问卷，包括常规敬业度、脉搏敬业度（pulse survey）等形式
员工360度反馈，亦即员工“绩效管理”，西方今天的“绩效管理”含义主要是谈对员工的能力和行为的反馈，采用的评价方法就是调研和反馈，这和中国企业管理中把“绩效管理”定义为KPI业绩或工作目标达成有较大理念上的差别
企业文化氛围调研
员工人事事件的调研，例如入职、离职、培训反馈等
这个领域的传统玩家包括传统的HR软件公司，例如Saba，前些年被IBM收购的Kenexa等；传统的HR咨询公司，例如怡安翰威特于2016年初收购了一家小调研公司Modern Survey，补充其调研产品线，就是类似的解决方案，另一家领先的HR咨询公司WTW也进行了类似的产品开发及收购；传统的调研公司，例如盖洛普（Gallup）；在企业文化、员工绩效和敬业度调研领域也有很多创业公司，例如我过去公众号文章给大家介绍过的Glint，Lattice等。
大家对市场调研问卷应该都不陌生，为了倾听顾客的声音，传统主要形式是“顾客满意度问卷”；最近这几年，随着市场营销理论里客户净推荐值（缩写为“NPS”）的流行，顾客满意度问卷也被称为NPS问卷。此外，随着数字化营销的发展，为了获得用户的在线体验、网页反馈等，开展多因子测试（MVT）来优化营销界面，也通过在线调研问卷的方式，获得用户的反馈。
SurveyMonkey和Qualtrics的产品线最类似，既有核心调研工具，也根据这些调研工具衍生出员工体验调研、顾客/用户体验调研等，而在HR和CRM两个领域里，又有专门的玩家，例如HR领域的怡安翰威特、Glint，CRM领域的Medallia等，实际上，这些行业调研平台的调研核心，从数据管理、数据处理、用户权限管理等角度来说，和Qualtrics的内核是很类似的。
从应用及技术两个角度来看，Qualtrics都应该算是不太复杂的、轻量级应用的“小软件”，被作价80亿美元收购的确让人吃惊。3年前，怡安翰威特收购小公司Modern Survey的交易金额没有公开披露，金额不大，而最近几年这个领域公司的收购加速，也许是导致估值剧增的原因，继前几年IBM收购Kenexa、Gartner收购CEB后，今年，SurveyMonkey上市，市值13亿美元，几乎同一时间，即今年10月9日，LinkedIn（背后是微软）宣布以4亿美元收购了Glint，这些可能是促成SAP高价拿下Qualtrics的外因。
SAP公司自己对收购Qualtrics的说法如下图，即，SAP既有产品线，尤其是云产品线，包括ERP（S4）、CRM（C4/Hybris）、HCM（SuccessFactors）、费用管理（Concur）、SCM（Ariba）等掌握了企业的运营数据， Qualtrics是人员的体验数据，从而给SAP的云平台及人工智能平台“饲喂”了更多的数据资源。
技术上说，调研工具的确没有太高的复杂度。今天，Qualtrics、Glint、SurveyMonkey等的高估值，再次说明SaaS时代对产品的估值原则：
第一，是不是有大量的大型企业级客户，这样才能保证较高的收入和利润
第二，是不是有海量终端用户数，用户活跃度是不是足够高
第三，应用本身要简单至傻瓜级，越复杂的软件，越难保持高用户粘度
第四，商业模式比技术重要
第五，技术也很重要
文章授权来自：陈果George
原文来源：企业软件 | 为什么一个调研平台值80亿美元
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