オフライン採用モデルへのデータの探索には新たな活力が必要

オフライン採用モデルへのデータの探索には新たな活力が必要

イノベーション能力は、常に製品の優秀性を判断する指標となっています。しかし、資本圧力の影響に直面して、単純なプレゼンテーションモードでは開発のニーズを完全に満たすことはできません。ユーザーはあなたを気に入っているかもしれませんが、あなたのせいであなたを選ぶ機会を失うことはないかもしれません。現在の製品は非常に環境に優しく、包括的であるため、独立したアプリケーションを他のものに置き換える必要がないとは言い難いです。

オンライン求人業界のベテランとして、業界に対する理解は十分ではありませんが、個人的な経験はあります。長い時間をかけてスキルを磨いたおかげで、以前ほど無謀なことはなくなりました。初期の三国志状況から、その後のYingcai.comの衰退、Baiboの失敗、そして現在のオンラインとオフラインを組み合わせた新しいモデルに至るまで、オンライン求人業界も変革の苦しみの中で新たな突破口を模索しています。

もちろん、物事は私たちが言うほど単純ではないかもしれません。まず、オンライン採用開発モデルには大きな欠点があり、この欠点は短期間で解決することはできません。今、皆がイノベーション利益と言っているが、それは形を偽装したパッケージ広告に過ぎない。イノベーションと言っているが、長い間観察していると、名前が変わっただけで中身は同じである。

最近のインターネットにおける頻繁な資本合併や買収から判断すると、将来は単なるデータの問題ではなく、製品システムが接続される時代です。トラフィックはポートからポートへと流れ、中間のさまざまな収益化ポイントを求め、以前の正確なトラフィック収集の慣行に取って代わり、範囲が拡大し、消費者がサービスを選択できるようになります。では、オンライン採用にはどのような影響があるのでしょうか?

以前、宜興で数人の友人と私とでオンライン求人業界のテーマ形式を変えようとしました。以前のように単に求人リソースを提示するのではなく、クライアントと第三者を選択し、メンバーにお気に入りのビジネスを購読してもらい、独自の提案と理想を提示してもらいました。その後、このデータからのフィードバックを使用して、インデックス作成の次のステップを実行します。このモデルの初期の結果は良好でしたが、後期段階でさらに深く発展すると、アイデアをサポートするには資本と製品システムが不可欠であることがわかりました。

まず、資本注入がなければ、ウェブサイトのサービス範囲を拡大することは困難です。 2番目に、上記のモデルは資金に大きな圧力をかけます。 利益のない行動で将来に賭けていると言えますが、これはトラフィックに価値がないという意味ではありません。 製品チェーンの導入により、手元にあるリソースを多かれ少なかれ有効活用できます。 3番目に、データ分析も難しい問題です。 トラフィックに最適な目的地を与え、トラフィックを無駄にしないようにする方法は、私たちが考えるべきことです。

来求人人材ネットワークは上記のモデルを成功させることはできなかったが、そこから将来の方向性の影を多少なりとも見つけることができ、ユーザーにもっと積極的に行動させ、彼らが提供するデータを十分に活用して考え、オフラインの商人と連絡を取り、一見奇妙に見える逆モデルを通じて開発アイデアの革新を実現することができる。

需要とデータを活用するプラットフォームとして、オンラインリクルーティングは広告の収益モデルに限定されるべきではありません。このモデルを過度に使用すると、Baiduの入札広告のように、間違いなく皆から批判されるでしょう。また、比較的優れたトラフィックとして、より合理的に開発および使用して、本来の価値を発揮させる必要があります。

上記のモデルは、数年前に「SNS+採用」モデルで登場したRuolin.comやTianji.comなどの類似のWebサイトと同様に、単純な探索であると言えます。そのモデルは必ずしも成功するとは限りませんが、将来的には実現可能な要素を自らにもたらすでしょう。少なくとも私の意見では、コンテンツとサービスの対象が大規模で包括的であることは、サービス業界における顧客の細分化とターゲット化の欠如につながります。これらは、オフラインのリソースをオンラインデータとパッケージ化するというオンライン採用の本質から逸脱しています。求職者とメーカーの間に優れた効果的なコミュニケーションプラットフォームを構築できない場合、すべての努力は無駄になります。上記は宜興タレントネットワーク http://yixing.laijiuye.com からの引用です。転載の際は記事の元リンクを記載してください。よろしくお願いいたします。


元のタイトル: オフライン採用モデルへのデータの探索には、新たな活力が必要

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