电子商务|BOSS直聘Q3财报：高粘度用户从哪儿来？( 二 ) 庆城

如下图， 2021年7月-9月， BOSS直聘的用户粘性（DAU/MAU）排在第一位；同时，在人均使用时长上，也是同样的表现。

而C端用户的高“依赖度” ，显然对B端有着积极影响。
可以看到，在新用户停止新增的Q3 ， BOSS直聘的付费企业客户数仍然保持高增长，同比增长110.5% ，达到400万。

综上来看，审查无法拉新叠加竞争激烈的背景下， BOSS直聘大幅缩减销售费用，用户以及平台两端的用户粘性表现，仍高于业内水平。
一般业务数据的稳健，体现的是企业业务运营的有效性。而有如此表现，和平台的招聘匹配模式有着直接关系。
人岗双边推荐，抢占用户心智表外表里在《增长性、持续性、风险性，三个维度看BOSS直聘》一文中论述过，人岗匹配效率问题是招聘行业的核心矛盾。
那么，其具体难在哪里呢？
举例来说，你在电商平台看上一件衣服，可以直接下单买，这个衣服不会跳出来说：我不喜欢你，你不能买。
但招聘平台两端都是人，企业看中了求职者，但求职者没看中企业的话，招聘（交易）就不能成功。
而如何将招聘者和求职者的需求，高效匹配，是招聘行业的统一难题。
此前，传统招聘平台往往采取搜索模式，来进行人岗匹配。
该模式下，平台供给海量的简历，给企业客户筛选合适的。就类似于淘宝、京东电商时期，所有货都上架摆在那，人们买东西“人找货”的模式。

但这种模式有一个问题：虽然流量增长迅速，但转化率相对一般，早期淘宝、京东都是如此。
传统招聘模式也一样，同时上述说过招聘平台两端都是人，在求职端的选择下，还会造成一种局面：流量集中于知名大企业，中长尾企业简历数量不足。
这样一来， 1万人搜1个职位，排在前5的职位被9000人拿走。 9000人竞争5个职位哭了；这5个职位也哭了，不得不雇一大堆HR筛没意义的简历；剩下那些职位没人投，无法招揽合适的人选，也哭了。
求职者和招聘者的需求都没有得到满足，匹配效率自然不高。
后来，电商领域的拼多多，用算法推荐的方式，发掘了“货找人” ，商品信息流推荐，精准匹配用户需求，转化率有了进阶。
而放在招聘行业，与之对标的，是BOSS直聘推出的“移动+直聊+智能匹配”模式。
具体为：通过采用Feed流的推荐模式，为求职者和招聘方两端，进行双边推荐。
当然，猎聘、智联也上线有算法推荐模式。

备注：从左到右：BOSS直聘、猎聘、智联。
不过，电商平台的“货找人”仍是单边推荐的范畴，毕竟货没有选择权。而招聘平台的双边推荐，却不是1+1=2的事：
·招聘方可能不知道自己具体要招一个什么样的人，需要与不同的求职者沟通，才逐步清晰目标画像。
·求职者也不确定自己具体想要什么样的工作，也要沟通尝试，才能确定。
两边都较模糊的定位，导致匹配两端的推荐难度，比单边推荐的难度要大得多。

备注：实线代表具象的岗位或求职者；虚线代表平台根据某些特征提取后的潜在岗位或求职者。
如此来看，把握求职者和招聘方的想法，提高算法推荐的精准度，是平台竞争力的关键。而这需要持续的数据喂养以及优化算法模型来实现。
就这一点来说， BOSS直聘在技术投入上，起步较早。
其于2015年3月建立团队，开始布局“智能匹配”相关研发活动。同时，在研发投入上也保持高水平。
如下图， 2021H1 ， BOSS直聘的研发费用率达到58.4% ，超出同行一个层级；而截至2020年12月31日，公司的研究人员占比达到了26.6% 。