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boss直聘|BOSS直聘Q3財報：高粘度用戶從哪兒來？( 二 )



而C端用戶的高“依賴度” ， 顯然對B端有著積極影響 。
可以看到 ， 在新用戶停止新增的Q3 ， BOSS直聘的付費企業客戶數仍然保持高增長 ， 同比增長110.5% ， 達到400萬 。

綜上來看 ， 審查無法拉新疊加競爭激烈的背景下 ， BOSS直聘大幅縮減銷售費用 ， 用戶以及平臺兩端的用戶粘性表現 ， 仍高于業內水平 。
一般業務數據的穩健 ， 體現的是企業業務運營的有效性 。 而有如此表現 ， 和平臺的招聘匹配模式有著直接關系 。
人崗雙邊推薦 ， 搶占用戶心智表外表里在《增長性、持續性、風險性 ， 三個維度看BOSS直聘》一文中論述過 ， 人崗匹配效率問題是招聘行業的核心矛盾 。
那么 ， 其具體難在哪里呢？
舉例來說 ， 你在電商平臺看上一件衣服 ， 可以直接下單買 ， 這個衣服不會跳出來說：我不喜歡你 ， 你不能買 。
但招聘平臺兩端都是人 ， 企業看中了求職者 ， 但求職者沒看中企業的話 ， 招聘（交易）就不能成功 。
而如何將招聘者和求職者的需求 ， 高效匹配 ， 是招聘行業的統一難題 。
此前 ， 傳統招聘平臺往往采取搜索模式 ， 來進行人崗匹配 。
該模式下 ， 平臺供給海量的簡歷 ， 給企業客戶篩選合適的 。 就類似于淘寶、京東電商時期 ， 所有貨都上架擺在那 ， 人們買東西“人找貨”的模式 。

但這種模式有一個問題：雖然流量增長迅速 ， 但轉化率相對一般 ， 早期淘寶、京東都是如此 。
傳統招聘模式也一樣 ， 同時上述說過招聘平臺兩端都是人 ， 在求職端的選擇下 ， 還會造成一種局面：流量集中于知名大企業 ， 中長尾企業簡歷數量不足 。
這樣一來 ， 1萬人搜1個職位 ， 排在前5的職位被9000人拿走 。 9000人競爭5個職位哭了；這5個職位也哭了 ， 不得不雇一大堆HR篩沒意義的簡歷；剩下那些職位沒人投 ， 無法招攬合適的人選 ， 也哭了 。
求職者和招聘者的需求都沒有得到滿足 ， 匹配效率自然不高 。
后來 ， 電商領域的拼多多 ， 用算法推薦的方式 ， 發掘了“貨找人” ， 商品信息流推薦 ， 精準匹配用戶需求 ， 轉化率有了進階 。
而放在招聘行業 ， 與之對標的 ， 是BOSS直聘推出的“移動+直聊+智能匹配”模式 。
具體為：通過采用Feed流的推薦模式 ， 為求職者和招聘方兩端 ， 進行雙邊推薦 。
當然 ， 獵聘、智聯也上線有算法推薦模式 。

備注：從左到右：BOSS直聘、獵聘、智聯 。
不過 ， 電商平臺的“貨找人”仍是單邊推薦的范疇 ， 畢竟貨沒有選擇權 。 而招聘平臺的雙邊推薦 ， 卻不是1+1=2的事：
·招聘方可能不知道自己具體要招一個什么樣的人 ， 需要與不同的求職者溝通 ， 才逐步清晰目標畫像 。
·求職者也不確定自己具體想要什么樣的工作 ， 也要溝通嘗試 ， 才能確定 。
兩邊都較模糊的定位 ， 導致匹配兩端的推薦難度 ， 比單邊推薦的難度要大得多 。

備注：實線代表具象的崗位或求職者；虛線代表平臺根據某些特征提取后的潛在崗位或求職者 。
如此來看 ， 把握求職者和招聘方的想法 ， 提高算法推薦的精準度 ， 是平臺競爭力的關鍵 。 而這需要持續的數據喂養以及優化算法模型來實現 。
就這一點來說 ， BOSS直聘在技術投入上 ， 起步較早 。
其于2015年3月建立團隊 ， 開始布局“智能匹配”相關研發活動 。 同時 ， 在研發投入上也保持高水平 。
如下圖 ， 2021H1 ， BOSS直聘的研發費用率達到58.4% ， 超出同行一個層級；而截至2020年12月31日 ， 公司的研究人員占比達到了26.6% 。