猎头顾问获得的机会,大多数时候,都是单边机会:有时有靠谱的客户需求,却没有合适的候选人推荐;有时有质量很好的候选人,但熟悉的客户却没有合适的职位空缺。你不能满足的客户和候选人需求,你的某个竞争对手总能满足,这样的单边机会通常窗口期较短,很容易错过。
猎头顾问的很多时间、精力不可避免地会花在大量的单边机会上,尽管对将来会有积累效应,但对当下无疑是非常遗憾的,因为这属于不产生业绩的机会浪费。

面对这样的困境该如何解决和突破呢?

为了改变这样的局面,FMC做了很多的努力。比如,用“大数据+AI”来提升匹配效率,建立微信群来互通有无,等等。“大数据+AI”的方式,取得实质性成效的关键在于,“针对单个招聘岗位与单个候选人都需要有足够全面的信息,只有分析出全面准确的岗位个体画像与候选人个体画像,才可以在此基础上通过算法提升人岗匹配的效率”。但现实情况是,跳槽或招人(尤其是中高端职位的招聘)大体是受综合因素影响的长流程,很多隐性岗位需求往往很难表现在工作说明书上,很多隐性候选人的特质往往也很难表现在简历上,需要通过基于人际信任的沟通了解才能获得。比如,两份经历相当但特质迥异的销售经理简历,无论通过什么算法,分析出的画像都几近雷同。工作说明书也同样如此。比如,十家公司的财务经理工作说明书大同小异,算法画像类似,但如果有机会把这十家公司的财务经理按个体进行比较,大概率会差异极大。即使是招聘网站这样的海量数据平台,借助AI技术能够解决的也仅限于群体画像分析,以便洞察整体市场趋势。但对中高端猎头业务所需的个性化匹配也不会有实质性的帮助。我们基本可以得出这样的结论:“在中高端猎头业务场景中,如果不具备采集候选人与企业岗位需求全面背景信息的大环境与技术手段,在现阶段甚至未来更长一段时间里,‘大数据+AI’这种方式可能走不通。”建立微信群来实现沟通协同,有事在群里说一声,看谁有兴趣、能帮忙的方式也有点尴尬:若群里人太少,协同范围太小,意义不大;若群太大,信息与个体的相关度下降,大家的关注意愿下降;冒昧打扰不礼貌,但减少打扰的同时也就可能错过潜在的高价值关联信息。

大数据大大增加了数据量,拓宽了信息宽度;泛协同激发了大家协同的意愿。猎头成单的原理是基于客户需求、候选人需求这两条动态变化的轨迹,精准地形成交集。因此,基于深度数据的精准匹配,才是成单的关键。从这个角度看,如果能够从“大数据与泛协同”升级为“深度数据与精准协同”,猎头工作的绩效会更好,幸福程度无疑也会更高。
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作为FMC史上的首批管培生之一,Lisa Pan 分享了她加入FMC,以及与FMC、与Charles这么多年一起成长的故事。
“2004年春天,我几次踏入上海力宝广场,经历了一家民营小公司的层层筛选——其难度和专业度完全不亚于同期面试的外企,尤其在见到陈勇(Charles)时,我能深深地感受到他极强的战略思考能力和真诚。最后,我坚定地选择加入FMC,成为FMC史上的首批管培生之一,哪怕当时FMC在上海只有四名员工。
谁也没想到在这浮躁的时代和行业,我在FMC一待就是17年,并且还充满着对未来的憧憬。……”
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【生活里多想想别人的是,自己的不是。不管是谁,别指望能做什么刺头,这岁月的风霜没有打磨不平的个性。每个人经过这一场生老病死,最需要提醒的是,云烟过往,终归黄土,计较什么。能宽恕别人,真的是给自己留了一回脸面。】


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