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凯发APP下载|黑料不打烊网址更新|Moka行业解决方案专家陈健 招聘创新技术如

  2021年12月23日◈✿★,在摩卡研习社联合Moka举办的GHRC 2021全球人力资源管理大会◈✿★,

  本文节选自陈健老师在GHRC全球人力资源管理大会——线上生长专场中的分享◈✿★,现场演讲视频和完整PPT可在『文末』获取◈✿★。

  各位HR伙伴们◈✿★,大家下午好◈✿★,我是Moka行业解决方案专家陈健◈✿★。今天给大家分享的主题是《招聘创新技术如何洞察人性》◈✿★。

  在聊这个话题之前财经新闻◈✿★,◈✿★,我们先看一看技术发展的两个主流方向◈✿★。第一◈✿★,是向内去探索虚拟的世界◈✿★,建设元宇宙◈✿★。最近元宇宙的概念股大涨◈✿★,此领域还处于萌芽期◈✿★;第二◈✿★,是向外去探索真实的宇宙◈✿★,征服太空◈✿★。例如我国的天宫空间站凯发K8娱乐官网◈✿★,◈✿★、马斯克的火箭回收技术◈✿★。这两大技术为什么这么爆火?其实是有原因的◈✿★,技术的进步是由物种的竞争关系决定的◈✿★。

  第一种竞争关系是物种与环境之间的竞争◈✿★。前面提到的征服太空◈✿★、建空间站◈✿★、火箭的回收技术都提升了人类与环境之间的竞争力◈✿★,个人认为这类技术是最有意义的◈✿★。关系到物种在生存空间上的拓展凯发APP下载◈✿★。

  第二种竞争关系是物种之间的竞争◈✿★,也就是人类物种跟其他的物种之间的竞争◈✿★,比如◈✿★,这两年我们与新冠病毒如影随形◈✿★,其实这样的环境促使了整个疫苗技术的快速发展◈✿★。此类技术促使了人类物种在地球上生存时间的延续◈✿★。

  第三种竞争关系是人类物种内部的竞争◈✿★。从人类文明产生之后凯发APP下载◈✿★,竞争就没有停止过◈✿★。人类似乎天生就是个内卷的物种◈✿★。其实大到国与国之间的战争凯发APP下载◈✿★,小到人与人之间的职场竞争◈✿★,都是一种为了满足人性的竞争◈✿★。

  我们来探索一下◈✿★,在职场过程当中◈✿★,我们如何去探索人性◈✿★,如何通过创新技术洞察人性◈✿★,去满足人性的一些诉求?

  ● 筛选阶段◈✿★:如果企业认为候选人不符合要求◈✿★,这个时候候选人希望被指引◈✿★,能告诉应该去往哪个方向发展◈✿★,或者说要提升哪些方面的技能◈✿★;

  ● 面试阶段◈✿★:其实不管是面试前的邀约黑料不打烊网址更新◈✿★,还是面试的过程当中的尊重感◈✿★,候选人都希望自己在面试节点上充分被尊重◈✿★。

  其实每个人都有被响应的诉求◈✿★,这是一个基本诉求◈✿★。举个例子◈✿★,当你给别人发送一条消息◈✿★,对方已读未回◈✿★,你就会很烦躁◈✿★。其实这是一个没有被响应后的感觉◈✿★。再举个例子◈✿★,电梯广告效果越来越差◈✿★,它是一个单向传播◈✿★。相比于电梯广告黑料不打烊网址更新◈✿★,抖音广告效果更好◈✿★,无形之中让受众响应广告◈✿★,是一个互动过程◈✿★,未来这种单向的流量经济会逐渐的向意愿经济转移◈✿★。

  在实际招聘过程中黑料不打烊网址更新◈✿★,候选人投递一封简历给企业之后◈✿★,企业可以通过自动化做哪些事情?怎么提升互动频率?例如企业可以自动筛选符合要求的候选人◈✿★,然后立刻发给他一封感谢信◈✿★。并在感谢信里面附加一个问答机器人◈✿★,一些基础问题都可以快速的解答◈✿★。

  到面试环节之后◈✿★,可以通过自动化触发一个满意度调研问卷给候选人◈✿★,候选人可以实时反馈对这场面试是否满意◈✿★。如果满意的话◈✿★,自动推送内推链接◈✿★,这个时候候选人给你推荐朋友的概率还是蛮高的◈✿★,你不再是一个人在做招聘◈✿★,潜在的候选人也是你的招聘载体◈✿★;

  在被响应的人性诉求点上◈✿★,可以通过RPA技术◈✿★,把单向的投递◈✿★,变成候选人和企业之间双向的高频互动◈✿★,互动的过程就是意愿增强的过程◈✿★;最终让候选人和企业2个平行线更快速的相交◈✿★,提升入职转化率◈✿★。

  每个人都有被指引的需求◈✿★,各个招聘平台的AI能力◈✿★、大数据能力越来越强◈✿★,这些能力不仅支持撮合生意◈✿★,还要科技向善做更多公益性的职涯指引◈✿★。千里马常有◈✿★,伯乐难寻◈✿★,未来伯乐可能不是人◈✿★;当你在某个平台留下足迹的时候◈✿★,平台就可以推送更多的信息给到候选人◈✿★,例如相似岗位◈✿★、职业发展路径◈✿★、个体在行业的竞争力分位◈✿★;

  另外平台为了更加精准地指引◈✿★,需要主动获取一些信息◈✿★,例如通过互动机器人◈✿★、简单的问卷采集一些增量信息◈✿★;还有你在平台的挥一挥衣袖凯发K8官网APP◈✿★,无法带走的尘土(行为数据)◈✿★。

  其实被尊重是从把选择权交给候选人开始的◈✿★。在技术加持之下◈✿★,Moka把时间的选择权交给了候选人◈✿★,尊重候选人的时间选择◈✿★。现场签到后◈✿★,系统自动进行排序◈✿★、叫号◈✿★、面试◈✿★,这是面试时间的自由选择权◈✿★。我举这个例子是来证明◈✿★,被尊重的特性在企业和人才的互动当中被越来越被看重凯发APP下载◈✿★。

  如何让入职的瞬间体验更好◈✿★,依然可以通过自动化来实现◈✿★。例如员工进入公司后◈✿★,只要对着机器人讲“我要入职”◈✿★,机器人会自动推送给他一个任务黑料不打烊网址更新◈✿★,任务之一就是填写简单的信息◈✿★,之后进行合同签署◈✿★,再自动流转到下一个任务◈✿★,这是可以通过机器人快速完成的一些事务性问询◈✿★。

  好的入职体验是员工和企业好的开始◈✿★,但每个人离开前一家公司之后◈✿★,也更希望被前一家公司所记住◈✿★,或是被持续关注◈✿★。离职回流目前也很常见◈✿★,那人才回流要怎么做?

  举个例子◈✿★,一家零售连锁公司在北上广深都有门店◈✿★,门店流动率特别大◈✿★。在北上广深离开的门店店长◈✿★、值班经理◈✿★,可以放进人才库进行归类◈✿★,通过map进行实时维护◈✿★。后期在武汉开店时◈✿★,可以通过人才mapping◈✿★,快速锁定这一批离职候选人◈✿★,再通过外呼技术◈✿★,批量外呼快速连接到一批候选人◈✿★。所有外呼记录在后台系统中留存◈✿★,外呼数量◈✿★、意愿人数◈✿★、最终转化入职人数◈✿★,可以清晰地看到转化路径◈✿★。零售连锁行业的离职回流率高达20%◈✿★,价值很大◈✿★,所以建议一些零售连锁企业把离职回流作为一个项目来做好◈✿★。

  公平性 是今年较为突出的诉求◈✿★。举个例子凯发K8官方网站◈✿★!◈✿★,今年我们一些客户的校招内卷严重◈✿★,不但时间提前2-3个月◈✿★,而且职位相对比较同质化◈✿★,内部竞争激烈◈✿★。因为这家企业在各个区域都招人◈✿★,每个区域的事业部岗位同质化非常严重◈✿★,可能每个事业部都招软件开发工程师◈✿★、算法工程师◈✿★,因此对于资源的增强一直是企业的痛点◈✿★。

  第一◈✿★,帮助企业在筛选标准的公平性做定义◈✿★。符合一些硬性条件的自动进行筛选◈✿★,流转到下个阶段◈✿★,自动发起笔试邀约◈✿★、测评邀约◈✿★,当测评笔试的分数通过符合分数条件之后◈✿★,自动分放到总的分配池里◈✿★。所以第一步是实现筛选标准的公平性◈✿★。帮企业把初筛标准通过自动化完全满足◈✿★,不需要分布在各个区域的招聘组的 HR进行手动处理◈✿★。

  第二◈✿★,分配的公平性◈✿★。一种分配方式是根据区域来做◈✿★,比如企业每个区域◈✿★、每个招聘组都会经营一些区域的院校应急照明疏散指示灯具◈✿★!◈✿★,例如西北区域会去西安交大◈✿★、成都去电子科技大◈✿★,从这些院校里面投递进来的简历◈✿★,系统可以自动打上招聘组的标签◈✿★,谁负责的院校就分给谁◈✿★。另一种分配方式是根据招聘需求占比来做◈✿★,例如◈✿★,同一岗位在不同招聘区域的招聘需求人数分别为3人和5人◈✿★,最终根据HC占比——占总的职能招聘的数量占比进行分配◈✿★,招的多的分配的就越多◈✿★。通过这种方式可以让分配资源的公平性得到满足◈✿★。

  不仅仅通过自动分配的方式◈✿★,有些不合适的简历支持HR退回◈✿★,退回之后又有了名额◈✿★,HR可以再进行手动选人◈✿★。如果HR没有处理系统中的简历◈✿★,它会自动退回总分配池◈✿★,提升了整个简历的利用率和流转率◈✿★。

  不管是HR还是业务主管◈✿★,在面试时都希望体现专业度◈✿★。其实在技术的助力下◈✿★,现场面试可能变成视频面试◈✿★,我们可以把简历和视频对话◈✿★、评价放在一起◈✿★,整合在一起◈✿★,做集成化的展现◈✿★。另外为了提升专业度◈✿★,提升对于候选人识别精准度◈✿★,还可以提供一些面试向导◈✿★,针对某个职能◈✿★,提供一些面试问题题库◈✿★,参照这些题库对于候选人进行一些针对性的提问◈✿★。

  前面提到的对话机器人◈✿★、外呼机器人◈✿★、问答机器人◈✿★,以及智能推荐◈✿★,人岗匹配◈✿★,都是AI的应用场景◈✿★。AI的应用场景主要是让机器听得懂看得清◈✿★、学得会人的语言◈✿★,更多是做人性的洞察◈✿★。

  一方面提升企业和候选人之间的连接效率◈✿★,包括互动的频率◈✿★;另一方面提升HR和业务主管的协同效率◈✿★。

  BI的能力分为两部分◈✿★,第一部分是软性的◈✿★,开源情报力使HR的专业度得以提升◈✿★;第二部分是业务数字化能力◈✿★,把内部业务系统做更多的集成和数据的联动◈✿★、打通凯发APP下载◈✿★。业务数据联动赋能决策◈✿★,让决策更加可视化◈✿★。

  这是招聘创新技术在各个维度的一些应用场景◈✿★。以上谈到招聘创新技术如何去洞察人性◈✿★,如何去满足HR◈✿★、业务部门◈✿★、企业决策的诉求◈✿★,技术不断的在发展◈✿★,永远在满足不变的人性◈✿★。今天我的分享就到这里◈✿★,感谢各位HR的聆听◈✿★,谢谢◈✿★。