网络中猎头人群现状调查研究引言

    本篇论文目录导航：

　　【题目】中高端人才招聘网站中猎头行为探析
　　【第一章】网络中猎头人群现状调查研究引言
　　【第二章】Z招聘网站的成立与发展
　　【第三章】网站猎头的行为分析
　　【第四章】招聘网站猎头活跃度
　　【结论/参考文献】招聘网站注册猎头的特点研究结论与参考文献
　　
　　1  引言
　　
　　1.1选题的背景与研究意义
　　
　　1.1.1   选题背景
　　
　　1 人才是可以对社会做出贡献，具有一定的专业知识或专门技能的人。人才是企业之本，也是企业发展最重要的核心资源之一。21 世纪的竞争，归根到底是人才的竞争。
　　
　　一个企业的核心人才，更是对企业的发展有着不可估量的作用。1993 年，“蓝色巨人”IBM 公司陷入困境，由路易斯·郭士纳出任 CEO,在任期 9 年的过程中，这个从 1990 年到 1993 年累计亏损 168 亿美元的“巨人”重新焕发活力，2001 年创造高达 860 亿美元的销售额，入选“财富 500 强”的前十名。与此相对应，企业越来越重视人才的效应，愿意支付越来越高的成本。据传，为了李开复在 Google 就职，Google向猎头公司支付了高达 1.3 亿美元的资金以及股票。
　　
　　企业与人才之间又存在着很微妙的关系。拥有合适的优秀人才企业才能取得长足的发展，同时人才需要依托企业的平台来发光发热。两者相辅相成，互相依赖。现实社会实在繁复，人择明君而臣，鸟择良木而栖。一方面，企业面临着“一才难求”的局面。“招人难，招到优秀的人才更难。招到适合企业的优秀人才更是难上加难”,这是当下各行业人力资源经理发出的感慨。另一方面，员工一直抱怨千里马找不到自己的伯乐。
　　
　　处于金字塔上层的中高端人才，在找工作时面临着与其他求职者不同的困难。第一，高端人才的职位较高，可替代性较低，流动性较低，供给量很小。这从本质上就决定了高端人才在替换工作时的选择少。第二，高端人才候选人看重招聘渠道的效率，求职过程中追求更人性化的待遇。高端人才对工作的追求就是对生活的追求，认为工作的质量很重要，寻找工作的过程就体现了公司的质量。第三，招聘渠道有限，由于自身的经历以及素养，不愿意拿着简历去人山人海的招聘现场。招聘网站上复杂的没有经过筛选的信息更是无异于大海捞针。以上情况就决定了现在高端人才的招聘属于一对一招聘。但是求职者只能坐等着猎头找上门的被动也不是一个好的办法，经由熟人介绍更是可遇不可求。
　　
　　我国的猎头公司从 1992 年出现，据不完全统计，目前全国的猎头公司超过 5000家，数量十分庞大，但真正具备专业资质，不过 200 多家。由于现在许多的猎头公司规模小，专业素质不够等原因，未能形成规模效应。因此在搜索和命中人才方面的概率不容乐观，仅仅靠一些猎头的个人影响很难应付这样的服务。缺乏找寻人才的渠道已经成为公司停滞不前的一个重要原因。
　　
　　目前国内就业市场呈现出的“对接难，难对接”的状况，企业难以聘用合适的人才，人才找不到合适的企业，这种信息不对称，企业与优秀的人才不能有效的各取所需，共同为社会创造价值的情况，表明高端招聘市场急需找到一个好的出路，市场急需一个可以整合信息的网络平台，才能给猎头以及高端人才招聘带来跨越性的发展。猎头和人才间通过网络来实现信息的有效性，更好的实现优质人才的合理配置。
　　
　　实际上，2008 年“猎聘网”的创立，就是其创始人兼首席执行官戴科彬看到了中高端人才求职过程中遇到的实际问题，发现了市场的空缺。解决了中高端招聘存在的问题，并创造性地将猎头作为个体引进招聘网站的平台，展开了“求职者-猎头-企业”三足鼎立的局面，催生了“网络猎头”的产生和迅速发展。
　　
　　将猎头作为个体引进招聘网站，打破过去传统招聘网站中“求职者-企业”信息发布模式，解决了中高端人才更换工作时面临的困难。
　　
　　猎头进入网络招聘这一行为标志着猎头发展的一个重要里程碑，同样，也是招聘行业的一次创新。本文针对市场上新兴的网络猎头，对招聘网站的发展，以及网络猎头的行为特征进行分析。
　　
　　1.1.2   研究意义
　　
　　猎头引进网络招聘模式，对猎头行业的发展方向再次提出了挑战。在传统猎头与网络猎头竞争的今天，网络猎头的行为特点就显得尤其重要。对网络猎头行为的研究，可以生动地刻画出网络猎头的优势以及存在的问题，为其未来的发展趋势奠定理论基础。
　　
　　本文以网站实际运营数据为支撑，对网站猎头的基本信息和猎头在网络的行为进行深入分析。能够得到猎头在网站的活跃程度，很清晰的看出猎头特征的分布。对猎头在网络中的行为趋势具有现实意义。同样，可以为网站针对猎头的营销方向提供参考 .
　　
　　1.2文献综述
　　
　　1.2.1   猎头的发展
　　
　　程贤文的《“猎头”的前世今生》主要阐述了“猎头”的起源和发展，以及我国的猎头发展历程。
　　
　　早期猎头的雏形，可追溯到 “阿尔索斯突击队”,是二战时期的产物。二战结束前期，政府决定搜索科技文化精英人才，主要对象是二战战败国家以及竞争国。出现了“阿尔索斯”计划。通过各种手段，大肆抢夺二战的战败人员，将几千名工程师、科学家带到美国本土。可以说，最早的“猎头公司”是由美国政府组建的“阿尔索斯突击队”.现在国际知名猎头公司中，较早的是有 50 多年历史的司凯龙猎头顾问公司，总部设在美国康涅狄格州。美国硅谷从 20 世纪 50 年代就已存在猎头、私人代理机构和其他相关的职业。但是，直到 20 世纪 80 年代，那个时候对管理人才的需求迅速增加，到了供不应求的地步，猎头行业才开始真正的发展。
　　
　　猎头产业虽然在世界范围内已经很发达，但是中国的猎头行业却是经历了重重磨难。1992 年国内的猎头开始萌芽，沈阳维用科技公司成立猎头部，标志着中国猎头行业的诞生，随后一些猎头公司开始成立。1994 年政府整顿人才市场，使得绝大多数的猎头公司损失惨重。直至 1996 年，颁布《人才市场管理暂行规定》，宽松的政策环境使得猎头公司重整旗鼓，全国出现更多的猎头公司，仅北京就先后成立 30 多家。1997 年的亚洲经济危机，人才流动性降低，猎头公司遭受重创，但随后国内 1999 年迅猛发展的互联网及时挽救了猎头行业，并在此后快速发展。
　　
　　根据 WTO 协议的条款，中国迎来了洋猎头。洋猎头的专业性以及效率对本土的猎头有一定的冲击。相比之下，本土猎头就显的没有纪律、没有规范、专业素质不够。洋猎头的出现可以让更多的本土猎头学习，促使本土猎头的迅速整合发展。现在的由国内猎头公司以及外资猎头公司共同瓜分猎头市场。一般来讲，外资的猎头公司主要专注于高端市场，承接海内外人才流动的项目，而中层管理人员将是国内运作规范的猎头公司主要的对象。
　　
　　1.2.2   垂直招聘的产生
　　
　　在《“垂直”不是伪命题 招聘网站垂直化也有好出路》一文中，作者提出，大而全是行业巨头的代名词，从巨头的翅膀下分食出一片精田则是精而专。以垂直电商为例，当大平台类电商网站阿里巴巴迅速崛起之后，用户需求日益追求完美，更大的市场被开启，最终促成了行业的细分，而很多细分化的“垂直”电商也就迎风而起，聚美优品、唯品会等等。
　　
　　猎聘网、拉勾网近年来名声正盛，面对于广如捞针的招聘信息，出现垂直化招聘不得不说是用户们的福音。
　　
　　《从中华英才网易主事件看传统招聘网站出路》指出把行业做精做透的垂直招聘产品，正在蚕食传统招聘网站的市场。另一方面，产品设计需处处着眼于用户体验的提升，才能真正满足用户的需求，提高求职和招聘双重效率。
　　
　　1.2.3   用户画像
　　
　　余孟杰在《产品研发中用户画像的数据模建--从具象到抽象》这一文章指出 ,自 2011 年，互联网进入了“大数据时代”,真正走向了一个新的里程碑。经历了 12、13 两年热炒之后，伴随着大数据应用的讨论、创新，人们逐渐冷静下来，开始思考如何将大数据的技术应用于实际的企业发展中，更加看中挖掘大数据潜在的商业价值，“个性化”和“体验”逐渐被人们提出来。相比传统的线下统计调查，大数据第一次使得企业能够便利地通过互联网获取更为广泛的用户反馈信息，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要商业信息，提供了足够的数据基础。伴随着对用户逐步深入的了解，一个概念悄然而生：用户画像，完美的将一个用户的信息全貌抽象的表达，可以看作企业应用大数据的根基。了解用户是用户体验的设计中最重要的原则。画像是将个人在网络的行为用数据刻画出来，简单扼要的抓住用户的重心，可以说是为了用来代替最终的用户群体从而虚构出来的人物。
　　
　　构建用户画像一般使用标签。如地域标签：北京，工作标签：IT 服务业等。标签应该是人们很容易理解含义的词汇，而且，需要足够的精简。足够的标签就可以代表这个用户。所以，用户标签就是用户画像，用一种简单、朴素的方法描述用户的信息。
　　
　　用户的画像会随着时间的推移改变，为了更好的适应市场的需求，用户画像需要定期更新、保持生命力。
　　
　　在《互联网大数据分析之用户画像分析》一文中，将用户画像概述为图 1.1 所示的三步内容。首先对群体进行定量分类统计，从广义上了解数据的整体分布，第二步则是对典型个体进行定性描述，选取部分典型的个体来窥探整体的趋势。最后进行数据挖掘。文章运用对应分析和聚类分析两种方法进行数据挖掘。对应分析的两个变量是基本信息和在网络购物的行为，根据两个变量间的相关性划分用户的行为类别。聚类分析同样是根据描述用户行为的主要变量根据相关性将用户分类。
　　
　　《京东用户画像技术曝光！大数据在京东的典型应用！》指出，用户画像可以应用在精准营销方面。众所周知，京东的购物平台会不定期的发送邮件推荐商品。那么在什么时间把什么内容发送给什么人就很重要。从逻辑上讲用户画像，是从业务的具体场景出发，结合数据表现，归纳学习出基准的方法或规则，然后通过反复迭代的学习过程，生成符合既定约束条件的最优化方案，然后把此方案泛化推广到类似的场景中去。主要实现方法是大数据的模拟。
　　
　　1.3研究思路、内容和方法
　　
　　1.3.1   研究思路和研究内容
　　
　　本文的思路，以 Z 人才招聘网站为例，对网络猎头的信息进行划分，形象的刻画网络猎头的基本分类。首先，通过充分考虑网站猎头的基本信息以及猎头在网站的行为，刻画出猎头的分布。其次，通过回归方法对网络猎头的活跃度进行模拟分类，可以为以后的网络猎头提供参考模型。根据得到的详细的网络猎头的特征，针对该招聘网站的运营提供策略。
　　
　　具体来讲，本文共有五章。第一张为引言，介绍研究背景及意义、文献综述、本文的研究思路、内容及方法以及本文的创新之处。第二章为网站的基本状况，介绍了与本文研究相关的网站的运营状况。主要是通过描述统计的方法对网站的流量进行描述，在此基础上将网站不同种类的用户分为求职者用户和猎头用户，分别描述特征。第三章和第四章是分别分析了网站的猎头用户的基本信息以及猎头在网站的行为。第三章为基本信息的分布描述，得到地区、行业、从业经验等的分布状况。并对猎头在网站的行为作出分类。第四章通过建立回归模型得到网站猎头用户的活跃度划分。第五章是结论和建议，概括上文数据中得到的重要结论，根据结论有针对性的提出网络猎头未来的发展趋势以及网站运营的侧重方向的建议。同时指出网络招聘自身存在的局限性。
　　
　　1.3.2   研究方法
　　
　　本文首先采用文献研究方法，对有关招聘行业的发展以及用户画像的方法进行了查找。其次，在猎头行为的研究方面，采用描述统计的方法对网站的运营状况进行分析，得到网站的整体流量以及不同类别用户的流量分布。为下文针对猎头用户的具体讨论分析做铺设。最后，运用列联表方法并建立 logistic 回归模型分析猎头的基本信息以及行为信息，从数量上计算出猎头活跃度的分布，为更有针对性的建议提供数据支持。
　　
　　1.3.3   研究数据
　　
　　本文选用的数据来源于 Z 人才招聘公司网站的实际运营数据，时间区间为 2013年 11 月 1 日至 2014 年 9 月 30 日。包括网站的 UV 流量，以及求职者用户和猎头用户的流量。以及在此基础上，所有猎头用户的行为信息情况，包括注册时间、工作地点、从业经验、擅长行业以及发布职位数量、发送推荐职位次数、回应次数、下载简历数量和积分数量等指标信息。其中，网站 UV 是第三方数据监测平台 Google Analytics得到，其他的数据均来自部门内部监测。
　　
　　1.3.4   研究的创新之处
　　
　　本文的创新之处主要有：
　　
　　第一，招聘网站将中高端人才单独划分出来，开辟市场，并将猎头引进网站是一种创新。本文将网络猎头作为研究对象，这是在以往的研究中很少出现的。
　　
　　第二，以定量的形式展现出网络猎头的特征。以往的研究通常是将定性结论作为支撑。本文则是招聘网站的运营实际数据，更清晰更易于理解。