當大數據強大到可以準確匹配求職者和目標職位，獵頭還有存在的價值嗎？

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獵頭的存在是因為信息的不對稱，當有一家公司能夠擁有足夠多求職者數據並能夠進行深度分析。企業一有需求就可以推送符合條件的候選人。。那獵頭的優勢是不是就被消除了？

這個是基於一個假設，擁有足夠多求職者數據並能夠進行深度分析。

第一，足夠多求職者，這個貌似有可能做到，雖然要燒很多錢

第二，深度分析，這個難度就大了。

對一個求職者匹配一個崗位做深度分析，這個深度有多深？如果用拆分維度來說，可以拆到上千個，還未必夠。這並不是聳人聽聞，聽過專業顧問與候選人溝通就知道，獵頭幾分鐘溝通裡面包含的信息量，結合顧問的經驗判斷，得出的結果信息量是非常巨大的。培養一個合格的獵頭，已經無法通過知識量，還是方法去教會她，只能通過不斷重複，逐步提高顧問的，Sense。

舉例來說，候選人的性格，溝通風格，成長環境，婚姻狀況，對具體工作的看法，價值觀，學習能力，習慣，上下級關係，同事都是那些人，目前工作壓力，方向，任務量多少，曾經的工作內容，曾經承擔過的的壓力，管理方式，偏好的工作氛圍，偏好的企業文化，偏好的上下級關係，成長環境等等，而這些還要加一個時間維度，也就是說這些信息，在當下這一刻具體是什麼情況。

基於這麼多信息，再根據顧問多年經驗，來判斷職位匹配程度。才能寫出一個推薦報告。

如果我們目前是討論工具能否減輕獵頭的壓力，讓工作簡化，我覺得靠譜。如果我們在討論完全替代獵頭，呵呵，請把上面的信息全部拿到在給我算出來。

我們做實體的，不是研究數學模型，更不討論計算理論上能否做到，只看你做到了百分之多少，再來談還要哪些改進。

這些理論說白了都是toVC的，真正圈內從業者有多少相信這一點。從51job的出現，就是要解決信息不對稱問題，搶奪一部分獵頭的生意，快20年過去了，獵頭不但沒有減少還越來越多。

大家都吐槽51job不進取，只在中低端做，實際51job最明智的就在於此。這個廣告張貼模式只適合中低端職位。堅持不越界，才有這個成績，已經很不錯了。

目前打著各種旗號說幹掉獵頭，顛覆招聘，51job不行的，沒有一家做得到人家51job的成就，他們自己不知道么？喊給VC聽罷了

假設~

大數據大到一定程度，那麼我們不妨假定下，

大數據可以涵蓋方方面面的時候，那麼針對一個公司，不只是簡歷庫更豐富，而且，針對每個個體的數據量更多，也就比如針對A求職者，不單有他的簡歷，還有他在公開網站上的一切信息，比如微博，博客，知乎的活動，甚至是朋友圈，QQ好友什麼的，那麼就可以做出一個數學模型，給這個人打上一個模型標籤，

比如：A是在甲公司入行的，那麼甲公司的企業文化和該崗位的重點方向是怎麼樣的，就可以反映出A入行的時候是在什麼環境下工作的，那麼根據合理的推理就能知道A可能具備某些素質；然後他去了乙公司，乙公司當年在這個崗位上對A同學的評價是怎麼樣的，這個崗位當年在A任職期前有沒有存在一定的負面信息等等；那麼這個就是A同學的工作背景調查做完了。

然後，資料庫里有A微博上都關注了什麼，跟什麼人互動比較多，OK，大體能知道他的興趣愛好怎麼樣，他平時泡微博的時間是怎麼樣的，是不是一邊工作一邊玩知乎，是不是興趣廣泛；

繼續，能從公開的社交網路上看到A跟之前他在甲公司或者乙公司的同事是否有互動，是否還保持較好的聯繫等等，大體可以判斷出這個人的人際關係交流能力如何。

最後，再根據職位模型上面去分析下他還有那些方面可能是需要F2F了解的。那麼再去溝通下就好了。

那還需不需要獵頭呢？

實名反對 @坡下碎石的回答，獵頭工作遠不止打個電話。

1.大數據的量能有多大？

2.大數據對於招聘來說，目前還只是個概念，因為招聘本身的不確定性太難估算。

3.獵頭的本質是識人辨人，好比廚子的本事是做菜。你可以自己買菜做飯，甚至可以用機器人做飯，但是廚子永遠不會被幹掉。

是的，到這個時候就不需要獵頭了

但是這個是屬於有生之年系列的

顛覆有難度，但會促使獵頭走向高端定製化方向

1.獵頭的存在不是因為信息的不對稱, 獵頭實際上和醫生、律師類似，本質是賣服務，幫企業解決其個性化的高端人才需求，找簡歷只是工作的一小部分，更多的是「諮詢師」和「說客」的角色

2. 需求匹配推送各大招聘網站早就在做了，對獵頭也沒多大影響，大數據匹配前提是數據準確，高端人才除了少數迫切看機會去，其餘大部分人是不上網更新簡歷的，他們的跳槽意願、薪水情況、期望職位等關鍵信息是不會輕易向別人透露的，而且信息是動態變化的，拿n年前的簡歷匹配出來結果不可能準確

獵頭公司會更積極主動地使用大數據來提高他們的工作效率，只要他們的效率及綜合成本好過客戶公司自己來做大數據，那麼獵頭公司就依然會存在，並且可能越來越強。

而在獵頭公司內部，由大數據來替代或者幫助傳統的人工匹配，是趨勢。我軟目前就在幫一家國際著名獵頭公司實施一個大數據項目，進行職位和候選人之間的自動匹配。在這之前匹配完全靠人工，找到一個合適的匹配一般需要花兩周時間，而使用大數據分析後只需要一個小時。當然後續的跟進還是需要靠人，但是在匹配環節可以節省極大的成本。

當然，要做到較高的匹配效果，這個技術含量真心不低，所以目前來看一般公司自己是沒法做的。而且由於規模效應，小型獵頭公司也沒法做，掌握的數據量就這麼多。

如果有足夠的數據，是不是程序員就可以被代替了呢，是不是產品經理就可以被代替了呢？是不是銷售也可以被代替了呢？是不是ceo也可以被代替了呢？

如果不能，就請停止這樣的問題

如果真的可以強大到這個程度，我們確實可能被取代。

但是我始終覺得獵頭，以人為本。

並不是單純的崗位交換和買賣。

其中參雜更多的是用人單位和候選人的情緒。

看到有人評論說還需要獵頭打電話，

打電話只是我們工作中最最基本的一步。

打電話之前我們要調研用人單位，要研究崗位信息，要研究技術點，要看簡歷。

有可能看了幾十上百份才會打出一個電話。

打電話之前我們會準備很多份腹稿，想至少三個要問的問題，只是為了使得雙方更匹配。

如果願意考慮，那後面推薦給HR，跟用人單位溝通人選情況，預約面試，如果萬一通過了三面甚至四面，還要溝通offer薪資和入職時間，入職之後還要關注雙方滿意度，會不會通過試用期。

等等

有，特別是針對特別的高端職位，比如董事，C-level的職位。這些職位敏感度高，招聘期間大多需要保密；另外，在僱主和候選人意向達成前，需要一個第三方去協調溝通兩者的需求。此外，除非招聘方有強大的招聘團隊做mapping，mapping到的人不如專業獵頭那麼全面。

用人的特點很多因子沒法量化、你也不可能搜集到用人部門的主管的特點，公開的數據根本做不到，還有一些由於用人部門臨時的感性的變化，你數據模型能及時跟上嗎？模型永遠是落後於現實的情況。

最近和獵頭打交道比較多。確實發現獵頭的整個服務水平大多不盡如人意，其對簡歷的篩選和甄別，相當多也是不負責任的和不專業的。其專業能力未見得就比企業HR高。相當一部分企業HR之所以找獵頭，恐怕也是想著給自己省事兒吧，反正花的是公司的錢，又不用自己掏腰包。

誠然如果能在技術上實現智能化的簡歷精準篩選和甄別，那確實可以解決這個痛點，可以取代獵頭。但這種技術上突破，短期內估計還無法實現。畢竟人太複雜了，而且各個行業各個崗位乃至各公司都各有不同，很難客觀，公正，詳實地來建立數學模型。

現階段要解決獵頭缺乏專業度的問題，倒不如藉助行業協會或者諮詢管理公司的平台，在特定的專業性的圈子內實現人才信息的流動。比如一些城市就有一些專業性的圈子，比如某城市的互聯網行業就有一個內部微信群，人員都是行業內的資深人士，裡面就會分享各種招聘信息和簡歷信息，因為都是一個圈子裡的，也都是一個行業的，這樣的針對性，我覺得比那些漫天撒網的獵頭要強多了。

熱點崗位的招聘，已經由「找不到」轉變成「搞不定」。

hr常用的人才測評工具有哪些？各有什麼優缺點？ - 人力資源（HR）

如果和這個問題對照著看呢？

通過專業的人才測評工具進行價值觀、性格、目標能力值的匹配，然後通過基於大數據的建模來評測一個候選人的真實匹配度。

當然這裡有很多需要注意的地方，比如候選人刻意的選擇對自己有利的答案而非真實的答案，或者大數據的積累的真實性是否可靠，等等。

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題主應該邀請一個VC來做一下modeling看看

代價比請獵頭還大，沒意思的。人力資源管理理論幾年就翻新一把，根據理論模型做了系統，還沒通過反饋調節參數，估計理論已經更新了。只有重複不變的處理，做成系統才有經濟上的意義，否則，人來做比系統便宜多了