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大数据时代的招聘
导读：「我们想要的是一名狙击手，招聘网站却为我们招来了一架坦克」。企业和应聘者的信息不对称，导致招聘网站「乱点鸳鸯谱」，这是企业中的HR习以为常的尴尬事。
编辑·李佳楠
「我们想要的是一名狙击手，招聘网站却为我们招来了一架坦克」。企业和应聘者的信息不对称，导致招聘网站「乱点鸳鸯谱」，这是企业中的HR习以为常的尴尬事。HR们到底如何才能在茫茫人海中相中「适合自己的人」，并且确保其能在恰当的位置上不会很快另谋高就，「大数据招聘」就在如此情况下应运而生。降低人为因素，让计算机做主是人力资源领域的一项新的举措。而且Facebook、亚马逊、沃尔玛和谷歌这些大牌企业已经捷足先登，利用大数据招聘技术成功找到了与之「来电」的人。
去年夏天，26岁的杰德·多明格斯(Jade Domingues)收到一封邮件，内容是一家旧金山的初创公司邀请他去面试程序员。
那时的多明格斯住在加利福利亚一间废旧的工厂里，经营着一家T恤图案设计公司，为了宣传自己的设计公司，正在自学编程。
多明格斯喜欢在各大编程论坛上和其他软件开发人员交流思想，共享代码，而且他的编程技术在全球最大的社交编程及代码托管网站——GitHub上享有很好的信誉，还曾被Jekyll-Bootstrap网站邀请编写代码，得到过很多其他网站开发人员的重用。
这家公司就是看中了多明格斯的这一点，他们在招聘时忽略了学历文凭以及是否具有专业的电脑编程技术，只是通过收集来自互联网上各大编程网站和论坛的数据信息，分析整理后找到了多明格斯这样的「天才」程序员。
这家名为镀金(Gild)的公司，把这项新的招聘技术命名为大数据招聘，大数据招聘就是希望在巨大的市场需求中，发现那些被遗漏的优秀人才，而且无须开出与一些大的技术公司相当的工资薪酬。
而大数据招聘技术的产生在人力资源领域是一个巨大的飞跃，它成功实现了智能化的员工筛选，让招聘工作变得更为简单、高效。
劳动力科学的新领域
大数据招聘是通过提升人力资源管理在人才搜寻过程中的技术，催生出的一个新的招聘系统。它属于劳动力科学的新领域。
现如今有很多类似镀金公司这样的公司正在朝着这个目标努力，他们想方设法把现有的招聘工作带入到大数据的范畴里。
对于最出名的镀金公司来说，大数据招聘技术是专门针对程序员这一职业的。数据分析主要基于各种编程网站和论坛，为其中较为活跃的参与者建立起个人的性格图谱、兴趣图谱以及关系图谱，深入了解个人的性格特点、兴趣方向和社交圈子，来最终决策出适合他们的公司岗位。
例如：镀金公司会在编程论坛中研究，参与者们写出的代码应用价值如何?是否得到其他程序员的认可?这些代码会得到专业网站的重用吗?编出优秀代码的程序员在网络社区中和其他人交流顺利吗?这都是他们考虑的范围，而且通过这些因素来预测今后这个人在工作和社交中的表现。
而镀金公司并不是第一个利用大数据招聘的公司。在镀金公司之前，一家名为Bright的在线招聘公司被创立起来。Bright公司的创始人古德曼(Goodman)发现，即使在美国的失业率高达两位数时，依旧有很多公司找不到既能胜任公司工作，又符合公司企业文化的应聘者。而且，各种招聘网站也暴露出了令人失望的一面。
很多公司的HR们只能感叹招聘到好的员工就好比大海捞针。
于是古德曼依靠100人以上的专业招聘人才，对互联网上超过数十亿份简历信息进行分析，构建出一个名为「Bright Score」的招聘评分系统。这个系统的特点在于它可以评算出一个具体的数值，用来确定工作岗位和应聘者之间的匹配度，同时创建出一个通用的评分算法，用以告诉招聘单位，对于某一个特定的工作来说，什么样的求职者才是最合适的。而对于求职者来说「Bright Score」也会为你自动匹配职业，如果你选择的职业并不适合你，它也会告诉你为什么，并按照匹配度高低为你推荐工作。
「Bright Score」是大数据招聘技术的先行者，使得人才招聘变得更有效率，而且更节省成本。
另一家来自硅谷的创业公司——Entelo，同样也在解决人力资源管理上的问题。与镀金公司相同的是，Entelo也通过人们在Twitter、Facebook等这样的社交网站发布的内容，来研究这些潜在的候选人所做的符合他们职业特点的事情。
但是与镀金公司不同的是，Entelo关注的职业领域不仅仅是StackOverflow和GitHub这些知名的程序员聚集网站，还包括Proformative(会计师网站)、Benchling(有关DNA测序点网站)和Dribbble(展示和描述设计师网站)等。
Entelo还发现并非所有用户都会用真名发布内容，那些有才华的人只会把特长当作兴趣爱好，于是Entelo便利用数据从数十家专业的社交网站中搜索到这些被埋没人才的联络方式以及居住地，用以向招聘方提供真实的信息数据。此外，Entelo还从多个网站收录并制作了600万专业人士的资料页面，利用超过70个变量来找出这些人职业变化的迹象。
Entelo公司当前已经积累了40多个企业客户，他的创始人约翰·麦克格拉斯(John McGrath)称自己的大数据招聘技术就如同一个搜索引擎，在正确的时机根据实时的新闻和社交网站上的求职信息找到对的人。
通常在时机方面，他们率先发现想要换工作或是正在寻找工作的人并和他们取得联系。
例如，Entelo通常会在一个公司在被收购时抓住先机，因为公司被收购，人事上一定会发生变动，Entelo就会迅速对其人员信息进行收集整理，这样的做法会在资源累积上争取到更多的主动权。
对的人，就是在推荐招聘前就划定正确的招聘对象范围。各种社交网站就是Entelo的首要据点。Entelo的基础工作是不断抓取网页上的信息，包括实时新闻、社交网站、兴趣社区等，当招聘客户提出需要招聘的人时，Entelo会迅速分析出符合特定条件的候选人，用大数据技术进行数据匹配。
而Entelo在大数据应用上更为人性化的一点在于常常为新创公司的HR推荐适合他们的员工，因为麦克格拉斯认为新创公司在初期一定急需注入新鲜的血液。而像多明格斯这样的「天才」肯定是他们迫切需要的。Entelo每次都有针对性地向招聘公司推荐人才，而不是在职场大量散发邮件以期获得一些回应。Entelo的目标是在未来为招聘用户设计出专属产品。
还有一家名为TalentBin的招聘网站，把自己描述为「人才发现引擎」。它的核心业务是一款聚合了来自数百家网站拥有5亿份社交资料的数据库产品。TalentBin上的大部分数据是公开的，而且比同类型的招聘网站所提供的信息更加详尽独到。TalentBin在今年推出了一款年费6000美元的高级服务，可以让应聘者进入招聘公司的人力资源管理平台，在其系统中直接和应聘公司的HR进行交流。
TalentBin可不仅仅提供招聘人才的服务，还提供包括通信工具、销售过程管理和报告等的一条龙服务。2012年，TalentBin 曾被HR Tech Conference点名为「超棒新技术」(Awesome New Technology)，并在欧洲 iHR Adwards 大会上荣获「雇佣行业游戏改变者」的称号。截至目前，TalentBin共获得过约400万美元的投资。
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更公正更适合
大数据招聘技术的出现，并能在如此巨大的市场中有着广泛的需求群体，原因之一在于它改变了传统的人才指标。
先前的招聘者虽然也认同，不应该由于性别、长相或是名字来影响聘用决定，但是偏见往往就是以人们意识不到的形式体现出来，常规的面试还是会受到是否来自于名牌大学，在前任公司供职的经历如何，或是否来自于前辈或友人举荐的影响。
耶鲁大学曾做过一项调研，发现大部分企业在应聘经理职位的人员，聘任者会普遍认为女性求职者的能力相比具有同样资格的男性要逊色得多。
而美国国家经济研究局公布的另一项研究发现，简历上名字「听起来像白人」的求职者收到雇主回电的几率要比简历上名字「听起来像黑人」的求职者高很多。这样遗漏人才，最终造成的是雇主的损失。
然而这么多被偏见「筛掉」的人才，却可以通过机器来避免。被机器量化的信息虽然达不到百分之百准确，但是设置好的「公正」指标会在一定程度上予以均衡。
Bright公司在建立「Bright Score」的招聘评分系统时，就把一个人常浏览的网站;交谈各种技术时采用的语言类型;与人交流时多处于积极状态还是消极状态;以及在有关技能的描述上是否用词恰当;参与过哪些项目，为时多久;这个人如果来公司能做些什么等放在评分系统的得分榜的前几位。Bright的做法正在实践大数据招聘技术扭转人为因素在招聘领域的影响力。
镀金公司创始人卢卡(Luca)也曾说过，在专业学校学到的东西固然重要，但这「并不代表事情的全部」。企业真正需要的是能有自己真实见地，懂得如何应对压力，甘于同才华横溢的同伴一起共事的人。
大数据招聘技术存在的第二个价值就是找到「为你量身定做」的人才。
加州大学人力资源管理专家列文(Levin)博士说：在大数据招聘技术面世之前，很多大公司喜欢通过在职员工的推荐进行招聘，因为现任员工了解公司文化，而且推荐不好他们自己的名声和工作环境也会受到牵连。
虽然利用员工推荐的方法能招来高效率的员工，但是要想为企业招来适合自己的员工，而且是专门为其「量身定做」的人选，就需要依靠大数据招聘技术。
今年，一家名为Square的移动支付系统公司找到镀金公司，希望帮助其公司招聘员工，。
原因是Square公司经过调查发现，今年，有很多年轻人都把自己的工作成果发布在网上，其目的就是为了被更多优秀的企业发掘。而这些优秀的人才也会在挑选工作上设置一些选项。他们除了单纯找工作，更多的是想应聘到符合自己价值要求的公司。而镀金公司所要做的就是把这些「种子选手」筛选出来，规划他们的事业模型，并告诉他们选择在Square工作是正确的。
还有一个例子来自于TalentBin公司，最近他们新推出了一款Lookup寻人搜索应用软件， TalentBin的开发员说，当你使用Google来搜索你要找的人时，得到的相关信息可能分布在多个社交网络中，而Lookup会把这些零散的碎片集中起来，整合各个社交网络中的数据，列出你可能感兴趣的部分，并显示相关的社交网络活动。这样你就能很快地找到适合自己的正确信息。Lookup的受众并非仅仅针对招聘者，还包含了那些想要寻找他人的用户。
被「大数据」拯救
Evolv是一家专门检测招聘和职场数据信息的美国公司。他们通过对3万名雇员收集到的300万个数据点进行分析发现，运用自行安装的浏览器的人比运用系统自带浏览器的人表现更好，而且更少跳槽。这一研究显现出，大数据招聘技术有望拯救应聘双方信息不对称的难题。
第一个例子来自于IBM公司。
IBM公司每年在招聘销售人员上需求很大，通常IBM公司的HR在招收销售人员时基本要求就是善于言辞并且性格外向。但是在去年，IBM用13亿美元收购了Kenexa，线上招聘培训服务机构后，他们招聘标准发生了变化。因为Kenexa当年发放了4000万份问卷调查，覆盖了很多有一定销售经验的求职者和招聘者。在对其反馈回的数据进行分析后发现，成功的销售员的特质并不在于性格是否外向，而是在于自我鼓励的强度，也就是被拒绝后继续坚持的品质。
另一个真实的例子发生在名为Transcom的全球客服呼叫中心，这个公司长期困扰于人员流动率过高，于是他们找上了「大数据技术」，希望通过它来拯救眼前的困境。
「大数据技术」选择对公司的在职员工的行为进行分析，最后发现，被「大数据技术」认定「诚实」品质分数高的员工，稳定性也会更高。其准确率可以达到20%~30%。由此Transcom改变了现有的招聘策略，此后优先雇用有诚实特质的员工。采取措施之后，离职员工的数量下降20%，团队的稳定性更高，也节省了培训新员工的成本。
数据招聘技术在企业HR招聘人才方面功不可没。很多大企业都从大数据招聘技术中得到了甜头，其中包括Facebook、亚马逊、沃尔玛、谷歌和Twitter这些大牌企业。
然而大数据技术不仅仅是为企业服务，还为小型雇主或个人创造价值，提供便利。最近LinkedIn这个全球最大的职业社交网站便利用大数据技术创造出一系列适用于不同人群的产品。
一个是名为people you may hire的应用软件，是专门针对猎头的。有的时候猎头会看中一些人才但是被其看中的人才目前并不打算找新的工作，这个软件就会根据猎头的喜好向其推荐其他人才。
还有一个名为Who's viewed your profile，把这个应用软件安装在电脑上，它会实时告知用户谁看了自己的简历。得知信息的用户会在第一时间主动联系阅读自己简历的人，这为正在找工作或是正在寻找商机的人打开了一个好的沟通渠道。
「大数据」，靠谱吗?
虽然大数据招聘技术对企业有着很大的优势，但是也有其局限性。
英国的数据分析公司Altimeter Group的负责人苏珊(Susan)认为，大数据招聘技术「绝对值得一试」。但是相对而言，它也有它本身的缺陷。大数据招聘技术可以衡量预测所有的变量，但是却测量不了感性的东西，例如直觉。
大数据公司QUID创始人古尔利在认同大数据招聘的同时，也对它提出质疑：「当你在招聘过程中把人从复杂决策里排除掉，招聘来的人员也可能并不适应现在的人际关系。」
镀金公司的首席科学家薇薇安·明(Vivian Ming)博士说，大数据招聘技术并没有要消除人的判断，而是要让计算机做主，就像一个自动人才吸收机和筛检机一样。镀金公司已经积累了700万个程序员的资料数据库，并根据得分对他们进行排名。而且有很多公司利用大数据招聘技术已经从中找到了适合自己的员工。而且多明格斯就是他们挖到的一座内部金矿——他的编程分数是整个南加州的100分。
镀金公司说他们最终目的是把大数据算分拓宽到各个领域，使其可以用于搜索和评估各种类型的劳动力，比如网站设计师、金融分析师，甚至零售店的销售人员。
但是无论如何，大数据技术对于应聘者来说，得到的优势并不如招聘者明显。而且对于很多像多明格斯那样的人，他们并不知道自己的资料被收集，甚至对方已经帮助自己规划好了职业生涯;并且一个企业在决定是否录用一个人时，所收集的信息不一定会对其公开，因此大数据招聘技术对于个人信息数据的用途监管还有待加强。
Entelo公司的麦克格拉斯表示，迄今只有2个工程师要求将他们的资料从Entelo的数据库中删除。麦克格拉斯称，Entelo已经开始提供个人申请退出功能，照顾一些要求保护隐私或不愿接收邮件的招聘候选人。
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好文推荐：构建积极主动的内部员工推荐招聘模式！
编者按：本文来自First Round Review，他们准备的文章既讲故事，又向创业者提供可操作的建议，以助力打造优秀的公司。对于初创公司而言，如何在创业初期招聘到优秀的员工至关重要。很多初创公司在招聘时并没有很好的方法。究竟什么样的招聘方法也才满足初创公司招聘优秀员工的需求呢？答案是：积极主动的内部员工推荐招聘模式。什么才算是积极主动的内部员工推荐招聘模式？如何具体操作？本文将为你一一揭晓答案。
很多创业公司都会采用内部员工推荐的方式招聘新员工。传统的内部员工推荐招聘方式大致是这样的：公司里的部分员工大概知道公司里有什么空缺职位，也大概知道自己的关系网中可能适合这一职位的人选，然而他们只是在工作之余才会偶尔想想在自己的关系网中为公司物色合适的岗位人选，指望他们在这方面投入太多精力也是不可能的，毕竟每个员工都有自己的正事要干。这种员工推荐招聘方式虽然也能够为公司招聘员工，但员工关系网中的很多优秀的潜在招聘对象却很难从中浮现出来。那么什么样的员工推荐招聘方式才能更好地帮助公司从员工的关系网中招聘到优秀的人才呢？答案是：积极主动的内部员工推荐招聘模式。什么才算是积极主动的内部员工推荐招聘模式？如何具体操作？本文将为你一一揭晓答案。
对于创业公司的创始人而言，在创业初期招聘到优秀员工至关重要，因为后招聘进的员工主要来自早期招聘进来的优秀员工的关系网。
积极的内部员工推荐招聘方法的关键在于选择一位员工来专门负责内部员工推荐招聘的工作，这位专员的主要工作内容有三项，
一是积极挖掘和汇总公司内部员工的关系网，
二是从员工那里了解员工关系网里的朋友的一些详细情况，如能否胜任公司空缺职位和现在是否想跳槽等，
三是与从员工关系网中筛选出来的潜在招聘对象沟通招聘事宜。
作为公司创始人，要想从员工的关系网中招聘到优秀的人才，你可以选择自己亲自来做这项工作，也可以指定一位专职人员来访负责这项工作。
久经考验的方法
很多公司都采用过内部员工推荐招聘的方式，包括Pepple、Facebook和Chegg等，他们采用的具体的操作方法可能会有所差异，但总的方式是差不多的。实践证明这种方法是非常有效的。
在TalentBin，为了招聘到最优秀的员工，我从工作实践中总结出了自己的内部员工推荐招聘方法，大概如下：
积极深入地挖掘和汇总员工的关系网
从中筛选出潜在的优秀招聘对象并与之沟通联系招聘事宜。
反复重复这一流程。
员工关系网的挖掘：找到最优秀的潜在招聘对象
这种方法可以用来为各个部门招聘优秀的员工，包括工程师、客服和设计部门等。在过去的一年中，我主要用这个方法来招聘销售人员，我也将以此作为案例来分享这个方法。挖掘员工的关系网到底意味着什么？它并非仅仅是让员工提供自己认识的人的名字。
“如果你的公司真的非常优秀，你的员工肯定会非常乐意去介绍自己认识的优秀朋友过来工作。”
在内部员工推荐招聘过程中，你需要设置推荐奖励政策，具体奖励多少视情况而定。一般来说，如果推荐者推荐的非工程师被成功录用，推荐者可以获得1000美元至2000美元的奖励，如果推荐的是工程师，那么推荐奖励会高一些。一定要让员工知道公司有推荐奖励这项政策。
员工向你推荐所认识的靠谱人员，同时还会在招聘时为你积极销售这一职位。如果推荐的人员被成功录用，推荐者不仅能得到一定的推荐奖励，同时还可以与优秀的人一起共事，并在这个过程中推动公司的发展。推荐者自己在推荐中其实也不需要做太多工作，这听起来是一个双赢，要确保你的员工在能认识到这一点。
在挖掘员工关系网的过程中，一定不要将目标仅仅锁定在那些正在找工作或是正打算换工作的人的身上，这样面就太窄了。你唯一需要关注的是：“这个人是否满足我们的招聘标准？”
其它很多信息都能从别处获得，唯有关于潜在招聘对象的信誉等信息只能从自己公司员工那里获知。这一点非常重要。我常常向员工重复我们的招聘标准，这样员工就能更好地按照我们的标准在自己的关系网中推荐合适的招聘候选人。在从员工的关系网中筛选招聘候选人的过程中，你可以问员工这两个问题：
“你会为能和此人共事深感自豪吗？你会为这个人在公司工作而感到激动吗？”
当我们在为TalentBin的销售团队招聘员工时，我们定下了这样的标准：“我们想要招聘的是拥有才智且有很强解决棘手问题能力的人。”在挖掘员工关系网的过程中，你需要以此为标准选择那些适合的人。
判别是一个人是否符合这样的标准大概需要30分钟。这是一个费时费力的工作，然而却是万分值得的。因为这部分工作做得好坏将直接关系到后期招聘是否有足够多的优秀招聘候选人。
下面我们就谈谈如何和员工一道去挖掘他们的人际关系网。
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挖掘员工的关系网数据
在TalentBin，我们开发了一些内部使用的浏览器插件来帮助员工关系网挖掘团队更方便地从个人档案中获得元数据。最简单的方法就是使用Google Spreadsheet电子表格。表格中的内容包括推荐者、被推荐者的LinkedIn或Facebook链接、被推荐者的邮箱等。最好在这后面再加一列备注表格，用来记录更新的状态等信息。下图是一个简单的示例：
如何筛选出合适的招聘候选人
让员工登陆LinkedIn搜索“一级关系网”，然后让他们将搜索结果反馈给你。如下图：
有了这个搜索结果后，按照之前确定的招聘标准，你和你的员工要一个一个过每一条搜索结果，从中选出符合标准的人选。再强调一遍，在筛选的过程中，你需要时刻提醒员工自己的招聘标准是什么。
在选出了符合自己的招聘标准和岗位要求的候选人后，将这些人的LinkedIn档案链接放入Google Spreadsheet电子表格里。可以先不填姓名、邮件地址等信息，只要有了链接地址，这些信息的填写工作在后期很快就能完成。在这个过程中，你的员工可能会时不时地提供有关候选人的很多其它信息。如某人非常讨厌现在的工作，现在正打算换工作等，将这些信息也记录下来，供后期招聘环节参考。
在反复地实践经历中，我发现，每一个员工在LinkedIn上通常会有数百个联系人，在第一次筛选中，你大概会选出其中的5%至10%的人。
“用半个小时的时间，你就可以从500个联系人中选出25-50个优秀的招聘候选人。”
在LinkedIn上是这样操作，在Facebook上类似。你可能要问了，用过LinkedIn这样的职业社交网站后，为何还要用Facebook呢？因为大部分员工的社交关系网并非全在LinkedIn上，上面通常只有一部分。员工的大学朋友关系网或是之前工作上积累的人际关系网通常都在员工的Facebook上，而不是在LinkedIn上。因此，如果仅仅局限于LinkedIn，你将会错过很多优秀的潜在招聘对象，这将会大大影响到招聘质量。
让员工汇总在Facebook上的联系人清单，然后重复上面的步骤，你需要和他一块从中筛选出合适的候选人。根据我的经验，每位员工在Facebook上平均有大约250位联系人，因此所需要的筛选时间和在LinkedIn上应该是差不多的。
如果你的哪位员工在Facebook上的联系人太多，你可能会忍不住破口而出：“操，这也太多了吧，这该如何选啊！”千万不要这样。事实上，庞大的社交关系网对你是一个恩惠。不管你的员工是在多久之前认识一个人的，他们仍能大概判断这个人是否符合你的招聘标准。
完成了这个阶段的工作后，你将会有一个你的员工认为靠谱的招聘候选人的人员名单，包括他们的社交网络链接以及其它从这个过程中获得的信息数据。
完善招聘候选人信息数据
现在该在Google Spreadsheet上完善筛选出的人员信息了，尤其是邮件地址信息。在联系潜在的招聘候选人时，邮件依然是最有效的方式。从哪里能找到这些人的邮件地址信息呢？在LinkedIn上，邮件地址一般在Contact Info里，如下图显示的那样。在Facebook上，要找到这些人的邮件地址有时会比较困难，不过邮件地址可能就在你的公司员工的Gmail邮箱里。如果实在找不到，你可以用Facebook发信息或用LinkedIn InMail询问，不过不到万不得已不要使用这个方法。
完成了对从一位员工的关系网里筛选出的招聘候选人的邮件地址信息的搜集工作后，意味着你已经完成了对一位员工的关系网的挖掘工作。同样用这种方法挖掘其他员工的关系网。如果你的员工的关系网有重叠，出现推荐同一个人的情况，这样再好不过了，这说明被同时推荐的人足够的优秀。
在完成对所有员工的关系网的挖掘工作后，你得到的招聘候选人清单就像下图这样：
挖掘员工关系网固然重要，但这还不够。在从员工关系网中筛选出招聘候选人员清单后，如何有效地开展真正的招聘工作变得至关重要。
假如你的团队共有5个人，包括你自己。员工关系网挖掘工作完成后，你将会得到一个250个人的招聘候选人员清单。向这些人推荐你的公司需要发大量的邮件，同时还要向他们说明，推荐人是他们的朋友。
邮件内容模板化：应该发什么？
你应该写一个邮件模板，介绍招聘的职位，同时要强调之所以给他发邮件是因为他的朋友介绍的，而他的这个朋友也在你的公司工作。现在介绍一下我在实践中是如何具体操作的，这个方法非常有效：
1. 第一次联系：
简单的一句：“Hi，你好！”然后告知对方他的朋友也在你的公司工作，接着简单介绍自己的公司和需要招聘的职位。邮件里需要有招聘职位描述的链接，他们点击进去后可以了解有关这一岗位的更多信息。那些点击链接，尤其是多次点击链接的人一定是对这一职位感兴趣的。对于这些人，你应该记录下来并将他们列为重点关注对象。至于如何知道对方是否点击打开了链接，现在有很多工具可以帮你做到这一点。
2. 跟踪联系：
以简单的一句“Hey，担心你没有收到我上次给你发的邮件”开始，然后将上次发的邮件内容重复一遍。在第一个段落需要向收件人说明这是给他发的第二封邮件。
3. 如果他们感兴趣：
如果他们回复了你的邮件，要立刻回复并问对方你已提前想好的问题。如果对方努力回答你提的问题，你就知道他们的确是对这份工作感兴趣的。
4. 如果他们不感兴趣：如果对方回复邮件说：“谢谢，但我不需要这份工作。”不要因为对方的这个回复就将对方列入黑名单不再联系了。在这种情况下，你可以回复对方，让他帮忙将推荐招聘信息转给他的朋友和同事。这样有利于招聘信息在更广的范围内传播。.
在我为TalentBin招聘市场开发和客服代表时，这个方法非常有效。
邮件发送
我的所有邮件模板都保存在我的TalentBin里，我可以使用内置邮件系统了解链接是否打开和打开几次等。下图是邮件样式：
现在有很多工具都能帮你了解链接是否打开以及打开几次，YesWare就是其中不错的一款工具。
在你给潜在招聘对象发送邮件后，一定要告知推荐员工。这样一来，如果推荐员工愿意的话，他们也可以自己给招聘对象发送邮件销售待聘职位，这样可以提高说服力。此外，告知推荐员工也可以让他们做好准备回答被推荐者突如其来的一些问题。
在给所有的潜在招聘对象都发送了邮件后，在Spreadsheet上将他们的状态标注为“正努力与之取得联系”，在受到对方回复后，你可以随时更新状态。
处理回复的邮件
如果你发的信息内容得当且推荐者靠谱的话，你会收到很多表达兴趣的回复。对于这些回复要第一时间处理。对于那些在回复中明确表达出不感兴趣的人们，不妨再给他们回一封邮件，请他们将推荐招聘信息分享给各自的好友和同事。千万不要低估了这样做的重要性。我最近为TalentBin招聘的一位员工最初回复的也是：“谢谢，但我不需要这份工作”。收到这个回复后，我又给他回了一封邮件，请他帮助将这个推荐招聘信息转给他认识的人。他将邮件转给了一位斯坦福大学教授，这位教授又将邮件转给了其他一些人，最后我们收到了很多表达兴趣的人的回复并成功从中招聘了一位员工。
在邮件发出后能及时收到回复固然很好，但在很多情况下，你发出的邮件是得不到任何回复的。如果你使用Yesware的话，你会发现有些人虽然已经点击打开链接了但就是不回复。对于这部分人，你可以使用“追踪联系”邮件模板，这很简单，只需要简单的复制粘贴即可，花不了多少时间。
“追踪联系”有很多的益处，它能够让你展示很多东西，包括：
你并非顺便给对方发招聘邮件的，你是真的认为对方比较适合这一岗位。
你持之以恒并有强烈的目标感，从这可以让对方了解你的个人品质和你背后公司的文化以及领导团队的品质。
你通过“追踪联系”向对方传达了这样一个信息：你对他真的非常感兴趣。行动胜万言，这可以证明你并非一个光说不做的人。
如果你给潜在招聘对象发送“追踪联系”邮件，要让推荐者也知道这一点，这样推荐者可以帮你证明你发的并非垃圾邮件。
能否将这份工作让别人代你完成？
可以。你可以让其他人代你完成这项工作。如果你的公司现在正在招聘销售人员或工程师，且你有一个招聘专员，确保招聘专员使用上述的方法进行招聘是第一要务。
重复使用这个方法
上面所描述的员工推荐招聘方法可以反复使用。每次招聘新员工，你都可以用这个方法。此外，我建议，要隔一段时间就对员工的关系网重新挖掘一次，一个季度一次，或是一年两次。为什么要这样呢？因为每个员工在日常工作生活中都会结识一些新的优秀的人，这些员工会将新认识的人加入自己的Facebook或LinkedIn联系人列表中。隔一段时间挖掘一次可以帮助公司与时俱进地找到合适的潜在招聘对象。
按照这个方法做吧
我在上文所谈及的员工推荐招聘方法并不复杂，不过如果能将这些流程和方法写下来将会大有益处。
从员工所有的关系网中筛选优秀的候选招聘对象是一项费时费力的工作。不过只要你这么做了，你便绝不会后悔。我使用这套方法已经成功招聘了7位优秀的市场拓展代表，另外5位也正处在招聘的最后阶段，相信会很快完成招录。所有新招的员工都来自公司员工的关系网。
最后的最后，一旦你获得了公司员工的关系网，一定要将其视为最宝贵的财产并好好加以利用。
[本文编译自：firstround.com] 欧开磊 36kr
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时间：2014年5月16日 9:00-17:00
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热线电话：021-5108 3646 戚小姐 杨小姐
报名邮箱：amandaqi@hrtechchina.com service@hrtechchina.com
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招聘网站Monster收购两家招聘服务商TalentBin、Gozaik
专业招聘网站Monster今天宣布，已经收购了两家招聘网站：TalentBin、Gozaik，不过未透露具体金额。
其中TalentBin(www.talentbin.com/)成立于2011年，是一家“人才搜索引擎”及招聘工具服务商，通过对Facebook、Twitter、Quora等网络平台聚合人才数据，并从中筛选出潜在的职位候选人，此前曾获得320万美元投资；
Gozaik(www.gozaik.com/)成立于2012年，是一家帮助企业招聘人员在社交网络上精准投放招聘广告的工具。
(来源：it桔子）
小编评述：在未来，在接下来的日子里，招聘领域的机会很多，会不断涌现各种各样的网站和工具帮助雇主和求职者消除信息的鸿沟！机会多多！有想法的可以跳进来了！
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