电子商务|BOSS直聘Q3财报:高粘度用户从哪儿来?( 二 )


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% 。