纳人:用大数据来招聘到最合适的人才
招聘不是招最优秀的人,而是招最合适的人。纳人坚持的就是如此。
“企业核心就是团队、战略方向和资金,只有一群人能有效组织,搭配合理,企业才能高效运转。这就像齿轮一样,只有合适的尺寸放在一起才可以无消耗运转,不然就算有福利等润滑油,也无济于事。”纳人创始人姜海峰介绍道。
在创立的近一年时间,纳人以在线考评为核心,建立了1000多个维度的考核机制,包括个人性格、行业背景、学习背景等。纳人再根据背后大数据的逻辑来分析评价,为每个企业提供合适的人选。
在此之后,纳人可以提供两种服务,一种是免费的,纳人通过自己建立的模型和人工智能来帮助企业进行职位匹配,筛选那些企业通过各种渠道收集到的各种简历,准确率可以高达90%。
另外一种服务则是人才服务系统,纳人为一些企业提供招聘服务,从精准匹配筛选到最后帮助企业招到合适的人才,这包括筛选简历、匹配简历、电话预约面试、预约到场面试等,时长最短一周,最长两三周。同时纳人收取0.1到0.6的月薪佣金,这大概是猎头服务费的十分之一。
对于个人用户来说,纳人是完全免费的,用户通过手机客户端完成在线考评和信息更新,纳人就会采用区别于传统定制推送的静默式服务,一个月系统自动推送一个适合的职位给个人用户。
同时纳人人才经纪人也会去跟用户联系,一旦用户觉得有更好的发展机会,想变动,就会进行工作机会的撮合。
纳人坚持做的是推动型,而不是鼓动型就业。用户有思考的余地,有合适的机会就可以考虑。尤其是发现职业规划合适、离家近等各方面非常贴切的,就跟用户进行沟通,力争达到双方都满意。
“现在的IT行业,人才的流动基本在一年半到两年之间。虽然不是特别高频的事情,但由于高效,目前也积累到了150万用户,而且这些用户都有完整的简历。”联合创始人李瑛示。
至于盈利模式,纳人打破传统的招聘平台广告付费的模式,而是为效果付费。“我们建立了一个专门的人才经纪服务团队,对每家有招聘需求的企业都会进行深入了解,从创始人到公司的发展历程,熟悉业务和氛围等,列出详细的职位需求表,给用户提供高品质的需求,他们何乐而不为。”
这一切都是通过纳人的技术来实现的。姜海峰表示,“我本人申请的国内外发明专利达17项。我们通过模型和算法筛选简历,看100份简历只需要1分钟即可。目前该模型的智能化程度已经相当于有两三年工作经验的招聘经理。”
、
“我们不是简单的炒概念,创立一年半以来,我们不断投入研发,本身就具有技术壁垒,未来也会保持高速发展。不断优化机器的智能化,与人工的经验水平接近“
在姜海峰看来,传统的猎头不能规模化,猎头都是需要训练的,符号复制。而纳人最大的核心是机器智能,这就相当于猎头的2.0版本,可以复制规模化,效率就回提高很多。
此外,“招聘经理都很难做到5到6年,大部分都会转岗,这部分的价值损失还是很大的。机器就不会有这样的困扰。“
而在谈及跟传统招聘的竞争关系时,他又表示,纳人跟这些企业本质上并不是竞争关系,传统的招聘拼图就是简历和信息的媒介平台,是自由撮合的,最大的问题就是不匹配,纳人正是在解决匹配的痛点和难题。
“就像在割麦子,一个人拿镰刀,现在有收割机,就会更高效。传统招聘平台就像人工割麦子,纳人则像是收割机来割麦子。至少可以提高20%的企业效能。”
目前,纳人服务的主要是包括软件、硬件、互联网等广义上的IT行业,其简历的模型也主要在IT行业通用。之后,将拓展到其他行业,预计将从现在的150万用户拓展到300万用户。
数据显示,纳人目前已经融资两轮,拿到了A轮融资
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21