京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
智联用大数据加强企业与用户的匹配_数据分析师
数据对任何一家互联网企业都至关重要,一切以数据说话,已经成为未来互联网发展的趋势。如能对数据进行有效利用,细微到优化一个N级页面,宏观到可以为产品的未来发展和运营提供科学的数据参考和指导。
契约一直对数据非常感兴趣,不过还从未接触过关于招聘类产品的数据。招聘类产品的特殊性在于,不但要分析B端数据,还要分析C端,再将二者做出有机的“匹配”,相比其他互联网产品的数据要复杂得多。上周有幸收到邀请,参加国内最大招聘网站智联招聘的媒体见面会,才得以了解智联是如何将数据运用得炉火纯青的。
数据支撑下的“1%的秘密计划”
最近智联做了一个“1%的秘密计划-顶尖企业网络招聘”的活动,精选百家顶尖雇主参与,其中不乏智联最佳雇主的阿里、宝马、星巴克等顶尖企业,旨在“匹配”顶尖企业和高级人才,提前推动了春季招聘旺季热潮。
往年“网络招聘旺季”都在春节后的3、4月份,但是智联这次在春节前的1月底就开始,做出这样的决定,并不是智联单方面要抢个先,而是在分析了数十万家独立雇主和近1亿注册用户的数据后发现,今年的招聘旺季已在春节前的1月开始,所以选择了这个合适的时机来推出。
这也不能说是旺季前置,而是淡季不淡。在C端,往年大多数人都是过完年后找工作,因为他们特别看重年终奖。但是随着机会越来越多,只要能找到合适的职位,很多用户对年终奖已经没那么在意了。在B端,企业很清楚人才的重要性,如果年前不招到合适的人才,年后必然会陷入激烈竞争的困局,就更招不到人才,特别是在一些非常热的行业。
智联这次活动并没有针对所有行业、城市和用户,如果从这三个维度看的话,“顶尖企业网络招聘”活动限定的目标是:
行业,主要集中在6大行业,IT、互联网、房地产、制造业、金融和通信,这个几个行业当下最热门,人才需求异常强烈,而人才有极度稀缺。
城市, 覆盖北京、上海、广州、深圳、杭州、天津、成都等全国7大主要城市,以及其他经济迅速发展的城市及地区。虽然发达城市人才多,但是公司也多,公司之间的人才战已不可避免。
用户,不是针对刚出校门的学生和高端人才,主要是针对白领。 大多数企业不愿意招学生,因为培养周期长、成本高;而高端人才主要是被动求职,这个智联已经交给卓聘去做;而白领机会最好,可以在各种行业和公司之间跳,机会成本很低。
由此可见,智联的“顶尖企业网络招聘活动”无论在时间、行业、城市,还是企业和用户的需求,都是做了严格的数据分析,而不只是临时的头脑发热。 所以与其说是智联提前推动了春季招聘旺季热潮,不如说是淡季变旺季推动了这次网络招聘活动的诞生。
数据加强企业与用户的“匹配”
对于职位质量方面,智联对职位的真实性和职位要求非常高。比如智联最近推出1%的秘密计划,主要是针对工作零到五年的人推出的产品,而对高端人士就不一定有效。智联这就是明显希望能在B端找到最好的企业、最好的职位,再根据用户的需求,对B和C做出精准高效的“匹配”,而不是盲目粗暴的推荐简历。
智联对用户做出调研,从学生到白领再到高端人士,都有不一样的用户洞察。智联对用户进行细分,再根据不同的需求给他们提供最合适的工作和产品。比如智联这次的“1%的秘密计划”大型网络招聘会,就提供了一些职位分类,比如晋升最快的职位、福利非常好的职位、薪资任性的职位等,让每个用户都能迅速匹配到自己想要的职位,大大提高“匹配”的效率。
智联会随时跟踪用户的情况,为用户提供从校园到初入职场再到高端工作者,是职业生涯式的个人发展平台。智联会用不同方式激活用户的简历,激励用户去将简历填写完整和更新。即使部分简历确实出现一段空缺,智联通过数据分析,根据工作经验及空缺年限,也会大概知道此用户的一些基本状况。只有准确把握每个用户的真实属性和需求,才能通过EDM、精准搜索及匹配推荐等方式,直接告诉求职者有某家企业的某个职位适合你,可以去尝试下,是真正的切中到用户的要害,而不是随便发一堆垃圾邮件,让用户自己去繁琐的匹配。
从以上看来,智联其实是一家以数据为驱动的互联网公司典型。据我所知,智联在上市后,以覆盖求职者整个职业生涯为出发点,打造“3的三次方”产品模型,即为学生、白领、高端(专业人士或管理人士),匹配3类产品:测评(我是谁)、网络招聘(我能干什么)、教育培训(我如何进步),并通过线上、线下、无线三个渠道,为职场人的全面发展打造平台。通过对数据分析,对每个B和每个C做出精准服务和“匹配”,从而实现从“简历仓库”到“人才加工厂”的战略转型,为中国人才市场打造一个闭环生态链。另悉,智联招聘即将秘密推出核心在线产品,拭目以待!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02