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求职招聘
面向建筑行业提供一站式招聘求职服务，鱼泡网获优蓝招聘、天坤国际1000万战略投资
近日获悉，建筑行业一站式招聘求职服务平台于今年8月获得优蓝招聘、天坤国际提供的1000万战略投资，资金主要用于团队扩张和设备升级等方面。
2015年7月4日，国务院正式发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确了未来三年和十年的发展目标。在此政策导向下，实体经济与互联网经济朝着协同互动的方向快马奔去，建筑业也不能例外。作为国民经济支柱的巨无霸行业，较长的产业链，较多的组织层级，从业人员参差不齐的教育水平，复杂的施工组织和工艺等特点一直是行业的痛点。
今年5月，国内领先的装配式建筑提供商优美墅宣布获得华耀资本近亿元战略投资；1月，一站式建筑管理平台Katerra获软银领投8.65亿美元；人工智能建筑应用公司小库科技也于5月完成数千万Pre-A轮融资，由东方富海和中南荷多合投。近几年，通过互联网+成为建筑行业的新趋势，在其帮助下行业信息越来越透明化，以往繁琐的办事步骤变得简单。
看准这块市场，成都鱼泡科技有限公司立足建筑、装修等领域技术型蓝领招聘求职服务，建立鱼泡网欲打造建筑行业一站式服务平台。
以建筑行业招聘求职为基础，打造一站式服务平台
据了解，鱼泡网成立于去年7月，最早是主打建筑、建设领域技术型工种的招聘求职服务平台，运营一年以来平台注册活跃用户近200万，包工头10万余人，已成为全国最大的建筑招工移动平台。
后来随着平台的发展，鱼泡网开始立足建筑全行业，陆续推出工地招工、工人找活、工程找机械、机械找活、二手机械交易、招标采购、出国劳务等11项目细分产品，已形成“招聘、发包、设备租赁与交易、项目招投标、出国劳务、资讯服务”完整的服务闭环和生态，能为建筑、工程类企事业单位以及相关从业人员提供基于大数据的高效智能匹配服务，有效解决建筑业人才供应，提高招聘和服务效率。
作为建筑业互联网招聘领域的专家，鱼泡网集聚了建筑业、互联网领域的专家人才，从建筑业招聘的痛点出发，通过细分，精准匹配建筑人才求职特点，精准分发建筑业人才供求资讯、机械租赁及交易信息，为招聘企业提供精准、便捷的专业服务，已经初步在用户规模、业务基础、技术创新、用户体验等方面的核心竞争力和壁垒。
此外，鱼泡网不满足为技术型工种服务，还建立了建筑英才网为建筑行业高端人才服务，为他们提供求职招聘等服务。鱼泡网创始人周峰说：“我们希望用一些系列产品打造一个行业矩阵。立足建筑行业，从全方面为行业内的从业者服务。让他们有需求就来使用我们的产品，而我们只需要全心全意为他们解决问题。”
互联网+建筑，让行业信息更加公开、透明
据了解，建筑业泥工、木工等技术工种大多出自农村。在垂直类招聘求职平台普及之前，一名农民工要想找到一份合适的工作大多通过同村朋友介绍或者自己到工地去“毛遂自荐”。招聘信息传播情况“慢且窄”，一方面工人找工作麻烦、可选择面少；另一方面招工者招工之路也不平坦，甚至不少包工头每年都要去工人家中拜访提前“预定工人”。
看到了这样的痛点，周峰、甄龙两位好友有了创业、建立一个建筑业垂直招聘平台的想法。两人是大学室友，大学毕业后周峰就开始在互联网领域创业，曾一手创办了珠海生活网、珠海团购等项目。另一方面，甄龙则进入父亲的建筑公司，在相关行业深耕五年，曾全盘运营、管理不少工地。
出身农村的周峰深知农民工找工作的不易，一直在思考如何解决这个问题，后来把自己的想法和甄龙交流，两人一拍即合，便开始着手调研，到后来建立了鱼泡网。周峰坦言：“以前建筑行业十分重人际关系，工人找工作、项目招标等都是习惯性的找熟人帮忙。随着信息越来越透明、公开，弱化人际关系成为行 业趋势，采标招标、招聘求职有了更多的选择，物美价廉、性价比成为最正关键的要素。”
据悉，8月底，天坤国际、优蓝招聘已于鱼泡网达成战略合作，并融资1000万。优蓝招聘此举旨在布局建筑业蓝领招聘细分市场，进一步强化优蓝招聘蓝领人才深度开发产业链和生态链的竞争优势，同时赋能鱼泡网欲将其打造出建筑行业互联网招聘领域的“独角兽”。
原文链接：面向建筑行业提供一站式招聘求职服务，鱼泡网获优蓝招聘、天坤国际1000万战略投资
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求职招聘
Greenhouse与IBM达成合作，宣布集成AI招聘工具
文/KYLE WIGGERS
找到合适的求职者并不容易。根据CareerBuilder的一项调查显示，大约42％的雇主担心他们无法找到所需的人才，而72.8 ％的雇主表示他们正在努力寻找相关的候选人。但人工智能（AI）可以提供帮助，或者说是Greenhouse Software可以——一家总部位于纽约的B2B人才收购创业公司。
据外媒9月17日报道，Greenhouse宣布与IBM合作，将Watson Talent和Greenhouse的客户服务整合在一起。
（It today announced a partnership with IBM that’ll customers of both Watson Talent and Greenhouse integrate the two services.）
Greenhouse首席执行官Daniel Chait说：“Greenhouse得知那些有大量招聘需求的公司已经取得成功。” “我们与IBM Watson的合作和直接集成标志着我们解决方案中的一项重要创新——使客户能够扩展他们的团队，同时也为其提供出色的候选体验。”
新的和现有的Greenhouse客户，包括Warby Parker，Airbnb和Cisco Meraki等2,600多家公司，将不受限制地访问IBM Watson 候选助手，这是一套AI工具，可以基于求职者的个性，技能和兴趣将工作与候选人匹配（反之亦然）。当然，这也是Greenhouse现有仪表板的补充，它允许公司收集各种渠道的数据（例如员工是否通过LinkedIn或GlassDoor提交了工作样本）并生成候选“记分卡”以帮助面试官对申请进行分类。
在候选助手功能中，有一个聊天机器人直接与职业页面集成，并回答有关申请流程的基本问题，以及Watson Rank，一个自然语言处理和预测平台，将简历与适用的工作相匹配。
根据IBM的说法，候选助手平均将应用程序转换率提高三倍并减少候选人弃权，其用户获得面对面访谈的可能性增加64％。
“Greenhouse的客户正在高速增长，需要以更加个性化的方式吸引高质量的求职者，”IBM Watson人才与协作解决方案总经理Bob Schultz在一份声明中表示。“合作伙伴，我们正在帮助Greenhouse及其客户提供卓越的候选体验，并在AI的帮助下快速指导求职者找到合适的位置。”
Greenhouse和IBM并不是唯一的将人工智能应用于招聘问题的公司。Hiretual 最近为其自动候选采购技术筹集了500万美元。 Vervoe 在8月推出了一个人工智能平台，用于评估申请人的在职技能，并自动推荐最佳射手来招聘经理。今年夏初，市场在职ZipRecruiter首次推出了候选校准，该校准让雇主对潜在的工作匹配进行评级，以便在其数据库中找到类似的候选者。
但至少到目前为止，Greenhouse的策略足以赢得像Riverwood Capital这样的投资者，后者在7月参与了5000万美元的融资。自2012年以来，这家初创公司共筹集了1.1亿美元。
在筹款公告发布时，Greenhouse公司首席执行官Chait表示，该公司将利用新资本来扩展其多元化和包容性功能，该功能可以组织人口统计数据，并建议用户在撰写招聘信息、进行访谈和举荐时可以更公平地行事。
注：以上内容由AI翻译，观点仅供参考。
原文链接：Greenhouse integrates IBM Watson Talent’s AI-powered recruitment features
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求职招聘
以模拟面试为切入，"有职" 想借 AI 开启求职招聘市场新玩法
人工智能、大数据应用在各个行业里，人才招聘领域也不例外。对于求职者而言，如何提高面试成功率并找到合适的岗位，也是成为大家一直关注的话题。
目前，刚刚成立的 “有职”，便是一家基于众包方式提供模拟面试的人才举荐平台。现阶段，公司主要面向互联网行业工作0至5年的潜在求职人员，为用户提供模拟面试、泛职业知识分销及人才的培养举荐服务。
在创始人Jack看来，目前求职面试通常存在两方面的缺陷：其一，由一方主导的面试往往是种被动式的互动，信息不对称以致缺少双向的沟通反馈；其二，对于职场人而言，很多求职者或潜在求职者并不知道自己在哪些方面欠缺，也并不知道该学习哪些内容。而之所以选择借助AI技术切入模拟面试，主要在于求职市场上存在大量的文本数据，可以通过基于语义理解技术进行多维度的特征分析、提炼，比如简历库、面试问题库、岗位知识点等。
简单来说，有职想借鉴现有的医生“AI问诊”方式，并将其应用到求职面试中来。即通过模拟面试的方式，让求职者发现自身与目标岗位的差距，获取个性化的提升方案实现自我成长，提升正式面试成功率，甚至获得导师举荐的机会。
为此，有职为潜在的求职用户提供了两种基础服务模式：其一是面试官助手服务，即通过AI模拟面试机器人免费提供模拟面试服务，并与后端收费课程相结合；其二是模拟面试，即通过导师真人服务，以收费方式提供模拟面试，继而结合免费课程服务。
从服务流程来看，有职的用户可以直接选择面试官助手进行模拟面试交互，也可以通过在平台上挑选真人导师来预定模拟面试，导师在服务后填写相关能力评估表，在完成整个模拟面试后，针对不同能力的人群可以基于数据分析结果提供人才举荐、维系培养、小班特训的针对性服务，最而关于评价体系，有职采取了对导师以及求职者进行双向评分以对服务效果进行控制。
有职模拟面试
至于如何推向市场，Jack也表示，有职前期主要基于微信服务号运营，并于2017年4月1日项目正式启动。在上线一个月时间，有职便通过脉脉、行业交流群等线上渠道获取潜在用户，建立有职用户专属微信群进行服务转化，前期已获取25个导师、200个用户、80% 用户净推荐值。在盈利方面，有职则包含了模拟面试收入分成、泛职业知识分销提成、招聘服务多种方式。
事实上，目前从不同角度切入求职招聘市场的公司并不在少数。其中典型的如提供AI+人才与岗位匹配决策的ipin、搜前途、简寻；信息匹配的内推、boss直聘等；专注大学生求职服务的面包求职、职业蛙等。相比之下，Jack表示，有职的最大的差异化在公司的市场定位上，即通过以众包模拟面试为切入点，借助人工智能技术帮助用户准确的评估与提升自己，提高面试成功率与岗位的匹配度；且未来，公司也会更多加强与B端客户的深度合作，面向求职者提供岗位相关内容延伸服务。
据悉，目前公司正处于天使轮融资阶段，将主要用于团队扩张、产品研发及后续市场推广方面。
来源：36氪 ，作者：无知喵，如若转载，请注明出处：http://36kr.com/p/5080376.html
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求职招聘
求职招聘领域并购加速，职场社区 Glassdoor 收购 Love Mondays
9 月 8 日，职场社区 Glassdoor 宣布收购巴西版 Glassdoor—Love Mondays，本次收购是一次包括技术、员工和现有业务的收购，但未透露收购金额及其它交易细节。今年 6 月份，Glassdoor 曾获得 4000 万美元 H 轮融资，公司估值约 10 亿美元。在宣布融资消息时，公司方面表示计划利用 H 轮融资进一步拓展国际市场，所以本次收购消息也证实了公司坚定国际市场扩张的决心。
Glassdoor 创立于 2007 年，总部位于加利福尼亚州，是一家做企业点评与职位搜索的职场社区。公司平台为用户提供最新的招聘岗位列表信息，以及数以百万的由企业前员工和现有员工匿名生成的企业点评内容，其中包括企业具体薪酬报告、企业评论及评级、面试问题、CEO 支持率、效益评价以及办公室图片等信息。这样求职者就能够深入企业内部进行了解，从而找到自己真正喜欢的工作岗位。目前，公司数据库覆盖 58 万家企业的评论及职位信息。
Love Mondays 创立于 2014 年，总部位于圣保罗，致力于为求职人员提供一个在线平台，免费访问企业评价、工资信息和面试技巧等信息，这些信息也是由企业员工匿名发布。同时，招聘企业也会在该平台发布有关的空缺职位、培训和福利待遇等内容。公司覆盖企业数量大约为 75000 家，现有员工数量 20 人，融资总额大约为 200 万美元。
Glassdoor 联合创始人兼 CEO Robert Hohman 表示：“我们锁定巴西市场已经有一段时间了，在这期间我们一直在寻找合适的机会，因为巴西是世界第五大人口国家，也是拉丁美洲最大的经济体。”
本次收购是 Glassdoor 自创立以来的第二笔收购，公司曾在 2009 年收购了员工匿名评价企业平台网站 JobVent，收购后该公司改名为 Jobitorial，并将数据库和技术整合到 Glassdoor。与 Jobvent 相似，Love Mondays 在“可预见的未来”仍将保持其自有品牌，Glassdoor 也能够在其现有品牌之下继续拓展当地业务。在此之前，Glassdoor 服务已经覆盖 11 个市场地区，包括六种语言。本次收购后， Glassdoor 地区及语言选择范围进一步扩大，将更有利于面向跨国公司服务，尤其是那些希望能够在巴西地区招聘员工的跨国公司。
虽然，目前来说 Love Mondays 正处于良好的增长阶段，并且联合创始人兼 CEO Luciana Caletti 也表示公司正在计划拓展拉丁美洲市场，但从整个大环境来看，在线求职招聘领域正在经历一个洗牌整合的过程：8 月份，美国求职招聘网站 Monster 被荷兰人力资源巨头任仕达以 4.29 亿美元收购；7 月份，职位搜索引擎 Simply Hired 被日本招聘巨头 Recruit Holdings 收购；最重头的自然当属今年 6 月份，LinkedIn 被微软以 262 亿美元现金收购。
本文来自翻译：itfeed.nl
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求职招聘
蓝领求职招聘该怎么变成一个美好的故事？
本文作者是鸡毛信的联合创始人张健，鸡毛信是一家为社会蓝领阶层以及相关用人单位提供求职招聘和人才外包（业务外包）服务的创业企业。
读了，“风尘棋客” 的《TTPPRC 商业模型，30 分钟拥有 MBA 的商业分析能力》感触颇丰。TTPPRC，它们分别是：趋势（Trend），流量（Traffic），包装（Package），产品（Product），重复性消费（Revisit），相应成本（Cost）。
以下是一点创业经历，不感兴趣的小伙伴可直接跳过。
本人 08年 开始建设和运营招聘平台（主要服务应届毕业生）。从开始只有仅有 web 端应用，到后来加入移动应用，移动应用方式也从短信-彩信-wap-OTA-微信公众号-APP 一路升级。
2013年 中期，我们的平台上积累了 200 多万用户数据，于是我们加入大数据分析，建立了一套接近 60 个维度的招聘求职数据分析模型，并初步实现了分析模型权重算法的机械自学习能力。我们从大数据分析切入，解决企业和求职者信息不对称的问题，并且利用即时通信的方式将适合的信息推荐给招聘求职双方，提高了他们获得有效信息的效率，降低了认识成本和沟通成本。另外平台设计了从投送简历-面试-入职-离职各个环节的服务模块，以电商的方式实现招聘闭环，并且采集更多流程中的数据，以优化数据分析模型。从而建立了一套基于大数据分析和即时通信的求职招聘服务。
创业经历介绍结束。
有了这些功能后，我们的网络招聘平台服务效果确实不错，随机选择几个企业去回访，满意度都非常高，学生侧的反馈也很不错。但是却一直没有做大。研究其原因，用 ttpprc 模型来分析就很清楚了（我不赞成用模型去设计项目，但用模型来分析已有项目的问题却有不少可取之处）
其实几年过来我们一直在研究产品（Product），致力于把产品做好，认为产品做好就是一切。事实上产品优秀确实可以累积口碑，再带来重复性消费（Revisit），带来新的流量（Traffic），并且口碑本来就是一种包装（Package），这样一看，tppr 都活了。但这其中有一个非必然问题，产品好了，不一定有重复性消费，因为某些商业模式就很难有重复性消费，或者重复性消费频次很低，网络招聘平台就是例子。
下面我们来讨论一下网络招聘平台的商业模式。
商业模式是什么，最简单的解释就是赚钱的方法，及卖什么、卖给谁、怎么卖。
网络招聘平台的商业模式一般是这样的。
一 面向用工单位
卖简历:将企业的招聘需求发布到平台上，将收到的简历反馈给企业，为企业提供简历管理的功能，优化 HR 效率。一般向企业收取会员费。或者按阅读简历的数量收费。
二 面向求职者
卖招聘信息：将优质的招聘信息提供给求职者，从而收取会员费。但网络招聘平台发展到今天，面向求职者收费的模式基本已成为过去，免费、甚至反而补贴给求职者成为普遍情况，面向求职者的服务只是为了提高平台的双边网络效应，不再具有盈利能力。
三 面向广告商
卖广告:将平台流量以 CPC 或者 CPM 等模式卖给广告商，从而获取广告费。
先以面向广告商的模式来看，初创企业如果以卖广告作为核心商业模式中的话，那八成就是 2vc 项目了，毕竟大部分的初创企业不会有大量稳定流量，规模化的广告收益太遥远。因此这种商业模式暂不讨论。
而面向用工单位卖简历和面向求职者卖招聘信息，都可以做出极致的产品和服务，也会成为很优秀的商业模式 (前程无忧和智联招聘都是很成功的案例)，但个人认为都不太适合创业公司。
归根结底还是流量（Traffic），重复性消费（Revisit），相应成本（Cost）和双边网络效应的问题。
双边网络效应是指供应端的增加会促进需求端的增加，需求端的增加反过来又会促进供应端的增加。比如 UBER 这个平台，UBER 司机越多，分布越广，打车的效率就越高，就会吸引更多的乘客，而乘客越多，又反过来吸引更多的司机入驻 UBER 平台。网络招聘平台其实也类似，求职者越多，适合企业岗位的人才会越多，就会吸引更多的企业，而企业越多，又反过来吸引更多的求职者来到平台寻找适合的岗位。但是，和 UBER 不一样的是，求职招聘没有那么高的重复性消费频次。（在网络效应如此重要的今天，个人认为用户使用平台的功能也算作是一种消费，因此在这里将用户的使用频次，定义为重复性消费频次）。
原因很简单，求职者上招聘平台是为了找适合的工作，如果找到适合的工作了，那么就不会再经常上招聘平台了；如果一段时间找不到适合的工作，他也会渐渐对该招聘平台失去信心，也就不会再经常上招聘平台了。
企业上招聘平台是为了找人才，如果很快找到适合的人，就不会再经常上招聘平台了（有蓝领需求的用工企业例外，后面在详细解释）；如果一段时间找不到适合的人，他也会渐渐对该招聘平台失去信心，也就不会再经常上招聘平台了。
最糟糕的是不管是求职者还是企业对平台的重复性消费频次降低了，都会影响到对方，使得求职者更难找工作，企业更难找人，形成恶性循环。这就是逆向双边网络效应带来的负面问题。
要解决这个问题，就好的办法就是流量，只有大流量才能弥补较低的重复性消费频次所带来的逆向双边网络效应问题。可事实上大部分的初创企业不会有大量稳定流量。
那么对于初创公司，还有其他好的解决方案吗？
社交是一个非常好的解决方案。用高频次的社交行为带动低频的求职招聘行为，并且社交做好了本身就能形成单边网络效应，从而将求职者黏在平台上。但社交这件事情，看上去很美，做起来却没那么简单，正如 NOW 的联合创始人 任哈哈同学说的那样，社交的新机会在于 1 发现新关系；2 内容升级；3 表达的多样性。求职招聘平台对于用户来说就是一个工具，一个有用的工具可以快速的获取用户。但大多数用户对于工具应用中的网络结构并不感兴趣，仅仅是利用工具，为了活跃度就不假思考的简单加一个社区网络是没有价值的。工具的使用者可能存在一定关系，但一定要深度挖掘才可能找到这种关系的本质是什么，一定要做用户需要的网络结构。因此怎么样以求职招聘这个工具作为切入口把社交做起来，形成一个对求职招聘有价值的社区是一个相当值得思考的问题，毕竟为了吃饭而来的用户你总不能让他去洗澡嘛。（对社交有兴趣的朋友可以移步任哈哈同学的《送你一个社交网络方程式》）
那么面向企业呢?做过 2B 业务的同学都知道，将平台的业务系统延伸到企业内部，已经是很复杂了，更别说让企业以 UGC 的方法生产内容，建立关系了。既然让企业到平台上社交，很困难。那怎么提高企业用户的重复性消费频次呢?
我觉得是服务。包括人力资源服务以及业务外包服务。
人力资源中介、猎头服务就是典型的提供高质量的人力资源服务的例子,他们以高客单价来消化高质量服务带来的成本，将价值 5-20 元 / 份的简历，通过包岗服务提升到 200-800 元 / 人次，通过猎头服务提升到 1000 到数万元 / 人，并且通过这些服务，提高了用户粘性。这些都是好的商业模式，但并不太适合互联网，毕竟人力资源中介、猎头服务的运营模式很难在规模化发展的同时通过网络效应降低边际成本。（当然也有创业公司利用共享经济的模式运营猎头服务，从而降低边际成本。个人认为这是一个很伟大的商业模式，但是共享经济的核心在于如何建立信任，共享的活跃度完全取决于信任度建立。求职招聘属于斟酌决策甚至是审慎决策的过程，需要较高的信任度才能完成，而国内用户的信任度普遍低下，可以看到在国内玩 airbnb 模式的创业公司大部分有水土不服的感觉。）
那么什么样的服务更适合互联网呢?我认为应该是可标准化、可规模化、可复制、可通过网络效应降低边际成本的服务，而我们发现业务外包服务满足了所有的要点。通过高品质的、高标准的业务外包服务，才能在企业用户侧建立起口碑、树立起品牌，实现规模化复制。而且不同于普通的人力资源服务基本是按人头收费的一锤子买卖，业务外包服务对用户来说是一个持续性享受服务，持续性付费的体验过程，因此用户的重复性消费频率也更容易提高。
下面是一组来自于前程无忧的数据
根据前程无忧 2015年 前三季度的财报分析，其它人力资源业务（主要指业务流程外包服务业务）都比 2014年 同期有明显的增长，并且增长速度远高于前程无忧的主营业务：网络招聘服务。
第一季度网络招聘服务营收为人民币 3.102 亿元，比去年同期的人民币 3.015 亿元增长 2.9%。
其它人力资源相关营收为人民币 1.455 亿元，比去年同期的人民币 1.272 亿元增长 14.4%。
第二季度网络招聘服务营收 3.357 亿元，比去年同期的人民币 3.120 亿元增长 7.6%，
其它人力资源相关营收为人民币 1.711 亿元，比去年同期的人民币 1.432 亿元增长 19.5%，
第三季度网络招聘服务营收为人民币 3.420 亿元，比去年同期的人民币 3.155 亿元增长 8.4%。
其它人力资源相关营收为人民币 1.816 亿元，比去年同期的人民币 1.565 亿元增长 16.1%。
而这些仅是针对客服、工厂生产线和仓库管理、前台行政类业务外包，对大量其他适合业务外包的行业类型来说，只是一小部分。特别在服务行业，更加没有规模化、标准化的服务提供商。
前程无忧一年的营收是 20 亿人民币，前程无忧的大股东日本 recruit，一年的营收近 800 亿人民币，是前程无忧的 40 倍。800 亿营收中，51%来自人才外包业务（其中服务业人才外包占人才外包业务收入的 60%）。
(有关业务外包感兴趣的朋友可以参看美差招聘创始人谢光花先生的《招聘领域的最后一只恐龙？》)
说了那么多的社交和业务外包，好像和蓝领没有什么关系。
那么让我们再来看一组关于蓝领市场的信息。
1 庞大的蓝领市场。蓝领是我国现阶段中低端职位的主要从业者。我们定义为 16 周岁以上、中等学历 (高中 / 中专) 及以下人群，以及非重点院校毕业两年内的高等学历人群。总量约为 3.07 亿;
有蓝领需求的用工企业数量为：服务业 (1000 万)+ 制造业 (350 万)+ 商贸业 (1000 万)+ 个体工商户 (4000 万) 万。
蓝领群体受时间、空间、金钱、体力等制约，交友圈较窄，大量时间和工友在一起，注重近距离、同行或同乡社交；在这个领域里暂时还没有体量较大的玩家。因此蓝领社交平台有很大的发展空间，沉淀下新的关系链和有价值的内容的可能性更大。
2 高流失率。蓝领平均每年换工作 3-4 次，蓝领岗位月流失率平均在 15-20%。看来有蓝领需求的用工企业会一直在招人了，重复性消费频次相对于白领市场有很大的提高。
3 蓝领求职招聘的特点
a 蓝领群体找工作很喜欢通过朋友或老乡介绍；
b 蓝领的能力模型呈显性，不需要通过复杂的面试，仅需要符合基本的条件即可，如年龄、性别、身高等。相对与白领招聘，蓝领的招聘流程更容易标准化。因此面向蓝领群体更容易实现共享经济形式的众包猎头模式，简单说来就是，老乡介绍老乡工作~。
4 巨大的蓝领业务外包（服务业业务外包）市场。
蓝领用工企业岗位需求动态变化非常大，根据调查显示，以餐饮行业为例，用工最和最低谷人员数量差异在 3-6 倍。也就是说基本常住员工只需要为时段的 15%-25%左右。
大量的用工岗位需要通过业务外包（人才外包）方式来提供。
可见蓝领业务外包（服务业业务外包）市场在中国未来 5年 里会是一个千亿甚至万亿级的市场。
面向这样一个庞大的市场，2015年 初，我们以业务外包 + 蓝领社交为核心商业模式，踏上二次创业过程。名字沿用招聘平台的名字 “鸡毛信”。这次我们专注于为社会蓝领阶层以及相关用人单位提供求职招聘和人才外包（业务外包）服务。面向企业提供 24 小时到岗，到岗前面试、到岗前培训，业务外包服务；面向蓝领我们提供专车接送面试，法律援助，人身保险服务，以及好玩、有用的蓝领社区，其中包含了以动漫为介质的碎片化学习培训内容、附近 / 老乡交流、求职资讯等功能；面向信使我们是一个便捷可靠的赚外快通道，即帮助了老乡、朋友找到工作，又赚了外快。
目前线上开展了 31 个城市的业务，为 3000 多家企业和 50 多万蓝领用户提供服务；
线下覆盖了成都、重庆、武汉、长沙、郑州、昆明等六个城市为 1605 家企业提供人力资源服务；并针对酒店、餐饮、连锁超市等三个行业成功开展了人才外包（业务外包）服务。
最后再向一直关注蓝领人群的投资人张子陶先生致敬，文章《白领招聘已饱和，蓝领招聘还空着呢》坚定了我们奋斗下去的勇气。
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