在2019年麥當勞520招聘周中,全國3000家餐廳使用Moka(智能化招聘管理系統(tǒng))接收線下簡歷、完成線下簡歷電子化、實現(xiàn)全數(shù)字化招聘管理。
據(jù)不完全統(tǒng)計,使用Moka后,企業(yè)招聘周期縮短一半,線下簡歷收集量增長15%,offer審批時間縮短60%,歷史簡歷資源激活率復用率高達15%-20%。
Moka(北京希瑞亞斯科技有限公司)成立于2015年9月,聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO李國興畢業(yè)于斯坦福,曾就職于Facebook及智能數(shù)據(jù)監(jiān)控初創(chuàng)公司SignalFx,對AI/BI的技術和應用有深刻的理解。
成立之初,Moka就獲得峰瑞資本天使投資,此后,Moka又獲得GGV紀源資本、金沙江創(chuàng)投、高瓴資本、襄禾資本、藍湖資本等多輪加持。
Moka核心團隊匯集了多年招聘管理系統(tǒng)(ATS)核心崗位經(jīng)驗的資深行業(yè)專家, 對于ATS有著獨到及深入的了解。Moka旗下核心產(chǎn)品Moka智能招聘管理系統(tǒng)包含三大核心模塊:聚合招聘渠道統(tǒng)一管理招聘流程、積累企業(yè)人才庫、全方位數(shù)據(jù)統(tǒng)計提供招聘洞見。
因其簡單的操作、出色的用戶體驗,截至目前,Moka已服務的付費客戶超過800家,包括小米、滴滴、麥當勞、盒馬、新東方在線、太平洋保險、復星集團等多領域企業(yè)。
今年12月11日,Moka又發(fā)布了全新產(chǎn)品“MokaPeople(人力資源管理系統(tǒng))”,以滿足企業(yè)客戶用創(chuàng)新的數(shù)字化產(chǎn)品來運營和管理企業(yè)人力資本的需要。
招聘、人力管理這項“傳統(tǒng)”業(yè)務,在AI時代能有哪些改變?技術又將如何重塑招聘服務?我們和Moka CEO 李國興聊了聊。
圖:Moka CEO李國興
TechWeb:我們看到Moka的客戶有很多是在線教育企業(yè),這個有什么原因嗎,Moka的產(chǎn)品適用于有哪些招聘需求的企業(yè)?
李國興:我們產(chǎn)品的整體適用性還是蠻廣的。
互聯(lián)網(wǎng)教育這類公司的招聘相對來說比較大的一個特點就是“一個月會有非常大的招聘量”。他們在這么大的招聘壓力下,還要涉及到很多內(nèi)部協(xié)作,就會Moka需要這樣的產(chǎn)品去支持他們的招聘工作。
總結而言在線教育企業(yè)招聘需求算是比較典型的:就是短時間內(nèi)要招聘大量的人,這種場景我們產(chǎn)品能比較好的去支持。
另一類,偏白領中高端一些的招聘,這也是比較普遍的一個場景。招聘量不一定很大,但是人都比較難招,一個職位的招聘周期可能需要兩個月甚至三個月更長的時間。這個場景也是比較適用于我們產(chǎn)品去支持。
我們最開始做的一些客戶的類型,就是偏互聯(lián)網(wǎng)公司白領招聘。他們的工程師或者管理層的招聘周期會比較長,人才競爭也比較激烈。所以這種情況就可以通過我們產(chǎn)品,比如說人才庫的一些功能,去更好的運營和盤活積累的人才資源。
TechWeb:針對“短期大批量招人”和“白領中高端”這兩種場景,Moka產(chǎn)品會做一些區(qū)分嗎?
李國興:我們整個產(chǎn)品是一個相對標準化的產(chǎn)品,但是產(chǎn)品功能比較豐富,覆蓋場景也比較多,所以基本上也能支持絕大多數(shù)的招聘場景需求。同時,我們產(chǎn)品設計了可配置化、可自定義化的功能設置,去實現(xiàn)和滿足客戶的一些個性化的需求。
針對兩種招聘場景確實會在產(chǎn)品處理上有些差異,比如像偏高端白領招聘的這種,我們會有一些人才庫的方案,包括內(nèi)推、人崗匹配的算法,幫客戶去更好的分析候選人。
一個比較難招人的職位招聘,其實對HR來說也是個挑戰(zhàn),因為他要去知道什么樣的候選人會更適合這個職位,尤其他如果在這個職位的招聘方面沒有特別多的經(jīng)驗的話,就會比較有挑戰(zhàn)。通過我們的AI解決方案里面搭建的知識圖譜能力,可以賦能給HR,讓他了解更多的知識去做判斷。
另一種就是“批量招聘”的場景,因為它招聘量比較大,我們就更多會做一些批量處理和自動化流程。比如說我們今年推出自動化流程RPA的概念,招聘RPA可以幫助企業(yè)在后臺配置一些自動化流程,比如企業(yè)HR可以設置候選人到了一個什么樣的狀態(tài),會觸發(fā)自動篩選、進入到下一個階段。另外,比如外呼機器人等等,類似這種的自動化,可以幫HR節(jié)省大量的手動工作。
TechWeb:Moka的定位是AI/BI驅動的下一代人力資源管理系統(tǒng),AI/BI驅動具體表現(xiàn)在哪些方面?
李國興:以首先說一下AI這塊,我們在10月的Moka Talks 5th上新推出了智能化解決方案,這是我們用AI技術去實現(xiàn)的一些功能集,幫助企業(yè)更高效的去做招聘的工作。
最基礎的我們做一些數(shù)據(jù)層面的技術處理,比如會把簡歷變成結構化的信息。結構化之后,會結合我們的知識圖譜能力搭建職場領域里面的知識圖譜。這個知識圖譜會涵蓋市面上絕大多數(shù)的公司實體,包括職位、技能、學校和專業(yè)等信息,以及它們之間的關聯(lián)關系。這個信息會根據(jù)從候選人提取出的標準化簡歷信息做匹配,幫助HR快速去識別一些關鍵信息,做一些簡潔的篩選工作。
然后再往上一層的話,我們還會做人崗匹配的一些算法?;诤啔v信息和職位的描述相關信息,做“候選人”跟“職位”的匹配度的計算。
還有的話我們會結合系統(tǒng)中的一些行為數(shù)據(jù),通過企業(yè)過往的一些招聘情況來理解企業(yè)的一些用人偏好性。基于每個公司不同的職位去做針對性的匹配跟推薦,幫助HR去識別人才。
另一點就是可以幫企業(yè)激活人才庫。企業(yè)會把過往的招聘接觸過的候選人形成一個人才池,我們可以通過人崗匹配算法,把里邊最合適的一些候選人推薦到企業(yè)正在招聘的職位當中,這樣的話就可以減少HR去挖人才庫的成本,可以更好的盤活人才庫。
BI這塊的話,會更多聚焦在數(shù)據(jù)分析的部分,我們是從頭搭建了一套 BI的產(chǎn)品架構和技術架構,現(xiàn)在能做到的就是系統(tǒng)中的任意維度數(shù)據(jù),HR都可以進行多維的組合分析,能很靈活的能滿足HR看報表的需求。
下一步的話,我們希望打造有一些更豐富的圖形化展示,未來的一個方向,就是叫做Moka People analytics的方向,去更深層次的分析一些人力數(shù)據(jù)、產(chǎn)出洞見,在海量的數(shù)據(jù)里面能夠去自動化發(fā)現(xiàn)一些可能異常的數(shù)據(jù),直接推送給HR。這里面可能會用到像增強分析相關的一些比較新的技術。
TechWeb:和市面上其他招聘服務產(chǎn)品相比,Moka的差異化在哪里?
李國興:整體來說,Moka最核心的點是產(chǎn)品導向。我們希望把最多的資源和精力都投入在打磨出一個好的產(chǎn)品上,客戶買這個東西后讓他覺得物有所值,達到或超出客戶的預期。
具體而言,從過往的一些成績上來看,Moka比較核心的一個差異性或者優(yōu)勢在于大家都感覺到我們用戶體驗特別好。
我們對用戶體驗的理解,就是它不僅僅是一個從設計角度來說的這種交互體驗那么簡單,而是它給我們的客戶不同角色的用戶真正帶來的價值,這是我們一直都非??粗氐?。
Moka內(nèi)部有一個非常核心的指標叫做NPS(凈推薦指數(shù)),我們會問客戶一個問題,比如從1~10分,你有多愿意把這個產(chǎn)品推薦給你的朋友或者同事,我們不斷去提高指標,這個是全公司最重要的目標之一。
TechWeb:Moka商業(yè)模式是to B,很多to B的軟件企業(yè),往往容易掉入“大客戶陷阱“,也就是很重的銷售服務。在維護Moka產(chǎn)品的“通用性”和給客戶提供“個性化服務”上,Moka如何做取舍,有沒有一個判斷標準、思考或者經(jīng)驗?
李國興:基本上我們希望能夠通過一個相對比較通用的標準化產(chǎn)品去滿足不同客戶的需求,這是我們產(chǎn)品發(fā)展的一個方向。
比如說我們看到像美國Salesforce這種公司,其實也是通過一個比較標準化的SaaS的云服務產(chǎn)品,去服務到了很多世界500強甚至50強體量的一些公司。
所以其實最核心的點就是說我們在做這個產(chǎn)品的過程中,是不是能夠持續(xù)的去堅持這個方向去做。如果客戶有個性化需求出現(xiàn),首先肯定不是說一下拒絕客戶,而是我們?nèi)ニ伎伎蛻舻男枨蟊澈笏臉I(yè)務痛點到底是什么?
有些時候我們跟客戶溝通后發(fā)現(xiàn)可能我們有一個更好的解決方案,能夠幫他解決掉這個問題,就不需要非得要按他的想法去實現(xiàn)這個產(chǎn)品。這是一個很重要的,就是跟團隊去講,要跟客戶怎么去溝通這些需求的一個方式。
另一方面,也要不斷去提升產(chǎn)品的“厚度”,它的可擴展性和可配置性。通過不斷去發(fā)現(xiàn)不同客戶的需求場景,抽象出一些通用的功能能力,然后通過可配置的形式去支持一些個性化的的要求,或者是一些什么場景的頁面配置要求等等。
但是我們整體還會通過一個標準化的產(chǎn)品去支持不同類型的客戶。
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