今年年初，我们曾经报道过蓝领招聘难的问题和原因——《2023春节招工难，哪里有更低成本的蓝领招聘流量？｜数智前瞻》，并梳理了在蓝领招聘赛道到底有哪些公司在解决对应问题——《紧盯蓝领，快手、58同城、BOSS直聘们的抢人大战开始｜数智前瞻·蓝领招聘行业mapping》。起因是我们观察到，制造业、服务业、建筑业都在不同程度地面临「难招工」的问题，而同时，三四线城市又出现大批工人涌入工厂的供需错配情况。对于企业来说，又快又好地招到蓝领员工却并不是一件容易的事情。蓝领招聘的痛点主要包括效率低、成本高、招人难三个部分。第一，传统线下渠道的招聘效率低，尤其在企业遇到突发性用人需求时，传统线下渠道难以在短期内招到特定数量的员工，延误企业正常经营。第二，招工成本越来越高，用人企业不仅要在抢人大战中通过更高的薪资提高竞争力，还要在各类线下劳务中介、线上招聘渠道中加码加量。第三，蓝领招聘市场中，信息不对称的情况十分普遍。线上渠道方面，市面线上针对蓝领的招聘平台少之又少，多是简单的信息发布平台；线下渠道方面，不仅信息渠道分散，信息滞后，而且不少中小型中介为了快速帮助企业招聘到人才拿到报酬，往往存在对求职者做虚假承诺的情况，极易导致求职者入职后的劳务纠纷。虽然蓝领的线上招聘率目前只有5%，比如短视频招聘的比例增幅达12.4%，成为越来越多企业招工的选择。还有各类建筑业、制造业、城市服务业的垂直行业的蓝领招聘平台出现，以及新技术、新模式的科技服务公司出现，让更多细分市场正在被激活。要探究这些话题背后的原因、解法，我们特地邀请到了来自用人企业、短视频渠道、科技服务公司等不同背景的分享嘉宾，从各自的业务视角出发，分享如何以更低成本、更高效率、更安全地完成蓝领招聘。快手快聘行业运营负责人伍凌、叮咚买菜北京区域业务负责人马杨波作为参会嘉宾出席本次活动。蓝领招聘有「时间错配」和「区域错配」两个问题。而平台提供的是「什么人撮合到什么岗位」的服务，过去是「人找岗」，蓝领招聘有「时间错配」和「区域错配」两个问题。而平台提供的是「什么人撮合到什么岗位」的服务，过去是「人找岗」——C端用户搜索，B端企业竞价排名，现在要做的是「岗找人」——平台做推荐，给用户推荐最合适岗位。数字化可以解决规模化招人时的效率问题，但现在数据的历史积累还不够，数字化技术在匹配度上还不够完善，未来希望能做到更精准推给适合的人。伍凌：我在快手的快聘产品主要负责服务行业的全国运营。快聘业务诞生于去年1月，有很多商家和求职者通过短视频、直播等形式在快手上进行找工作和找人的连接。我们当时发现，很多人的需求没有被机制化、产品化的满足，但是每天发生在平台上的问询以及招工短视频超过1百万条。所以我们觉得这是一个很好的切入点——将快手当作一个内容分发的平台，并且专门做了一个流量场，企业可以在后台发布岗位，以表单的形式收集用户信息，用户也可以在看视频或直播的时候一键投递简历。目前，我们有24万家以上的组织和企业在快聘上面进行招工，C端求职蓝领用户人群也超过了2.5亿。马杨波：我主要在叮咚买菜的北京业务前线工作。叮咚提供的线上买菜场景会越来越频繁，一是因为疫情后人们消费习惯的改变，二是北京这种快节奏生活下对线上渠道便利性的需求。叮咚买菜的蓝领招聘主要分为三块，内推、自招和劳务，劳务占比将近50-60%，内推占比大概30-40%。主持人：今年以来，观察到不同行业、不同地域间，整个蓝领招聘在供需两端的情况大概是怎么样的？蓝领招聘的错配究竟有哪些原因？伍凌：今年的春节之后，线下消费有一种报复式的增长和恢复。例如餐饮行业的增长势必会对服务员、前厅后厨等岗位的需求猛增。比如在全国有400多家门店的万豪酒店，在节后疯狂招人，节后招聘需求骤增；某些酒店的个别岗位把年龄范围放大到65岁；在此之前大多数服务业岗位的招工年龄范围在45岁以内，超出了过去服务行业60岁以下的界限。在快手上，春节前后简历的数量基本上增长了2倍，最高峰基本会发生在元宵之后的第一个周一。今年春节我们做的「春节招工会」，年初期当天平台上的简历超过了50万。每年招聘旺季都是在春节的前后以及暑假的前后，但每个行业也有自己的周期，像制造业的招聘高峰会因为生产需求的波动而变化。比如富士康在每年9月苹果的秋季新品发布会之前，开始疯狂招工，一般会持续到11月，因为要在三个月内码足50万人去完成苹果大批量的临时性订单，就势必需要向各种渠道去招人。外卖骑手、网约车司机等职业就是在冬天和夏天会急缺。蓝领也是求职频率特别高的一个群体，白领平均一年有一次求职，但是在蓝领行业是一年3-4次。中国的劳务市场分为生活服务业、制造业和建筑业三个圈，基本上是「三分天下」，服务业1.9亿人，制造业1.5亿人，制造业也是一个非常大的群体。今年年初我们也发现，整个制造业的招聘中，技术岗位的增长很多。我们也去问了一下当地的企业和人力资源协会等，他们的反馈是国家现在会非常鼓励高新技术企业、高端制造企业、产业园区等，在大政策和当地政府的支持之下，会有很多企业出来招聘高技术人才的。比如说擅长做PE塑料的技工，数控机床技工等岗位，这些岗位基本增长了40%。马杨波：我们的招聘需求主要聚焦在骑手这一岗位。我们发现今年年后骑手求职的人比较多，我们也同样有大量的人员需求，在年后不到一个月的时间内，北京地区快速把几百人甚至更多招上来了。我记得最高的一天，入职超过百人，这个量其实是很大的。原因主要包括疫情放开后人们回到城市来找工作，进出京容易很多。以及线下报复性消费，线上外卖订单的减少，将劳动力释放了出来，满足线上买菜的需求。蓝领招聘难，主要在门槛比较高的制造业等行业。不仅要选出技能匹配的人员，还要对员工做技能培训，以及面临城市分布不均的问题。技能的门槛，会进一步加大企业的招聘难度。我们的业务目前主要在一二线城市，主要是因为这些城市生活节奏快，需要线上平台的到家服务，并且线上渠道对食品的品质、有效期等把控更严格。伍凌：现在蓝领招聘有时间错配和区域错配两个问题。时间错配指的是很多企业在某些时间段有更强的招聘需求，但没有工人供给。区域错配指的是制造业、服务业体现出的聚集式的需求。针对季节性的问题，比如美团在每年八九月份就准备冬季运力，以更高的补贴，在一定时间内储备足够的运力。在区域性问题上，举个例子，餐厅服务员如果是一个本地人，可能在语言、习俗上的沟通比较顺畅，但城市之间其实是有非常多人口流动的，所以我们要做更精准的匹配，把这些不同地方的人匹配到能够适应到这个岗位的企业去。另一方面，服务业的很多需求是在不断下探的。比如滴滴出行刚开始只有十个主要的城市，但是它不断下探甚至到六线以外的城市。当一个县里都能够随手打到滴滴的时候，城市服务行业的生命力就体现出来了。我相信叮咚之后肯定是要往三线四线城市下探的，很多县城里的超市也可以开始提供自己配送的服务。人们对社会分工的变化，会带来服务业人口的增加。国内第三产业的GDP比重从2001年的40%增长到2014年的48%，超过了第二产业，到2021年已经超过53%，在持续增长中，离发达国家的占比还是有一定差距。所以我们相信服务行业一定会繁荣。像配送行业，因为大量的人回到了城市找工作，但是再过六个月，当这些人想要干下一份工作的时候，招聘需求又会节奏性地出现。马杨波：下沉的趋势下，大家一直都在探索。但比如其他互联网平台，在三四线城市的服务标准就不再是半小时达、一小时达，而可能是当日达、次日达。通过时效降低集单的形式去服务。毕竟三四线城市的订单密度都没有这么高，用人的需求也没有那么大。因此对于我们行业来说，在三四线城市不会有太大的用工缺口，更多还是关注一线城市招聘。季节性确实很明显。到夏天或者北方六七月农忙、九月秋收的时间，我们会预料到用工缺口很大。区域性来看，在北京，越往内环是越难招的。第一，骑手需要就近工作，如果每天很早从六环外来二三环内工作是赶不到的，成本很高。所以我们在二环内招人的确是很困难，并且留人也很困难。伍凌：蓝领招聘还蛮适合通过直播和短视频来招聘的。快手首先是一个内容平台，我们的业务初心是基于信任关系“种草”的逻辑，快手每天有3.6亿的用户在看快手，每个月有6亿以上的用户使用快手，这些用户每天在平台上使用129分钟。比如，在这个时间里看到的短视频里面，只要看到两三次骑手的内容，如果这个内容是在二环送餐，还挺有趣的，可能就会吸引本身他不一定是做骑手的用户。我们平台会发现一个很有意思的现象，就是跨行找工作的人其实不少。跨行的人不知道自己想干什么，往往就会被线下的场景所吸引，可能被老乡叫去干来别的事情，决策成本极低。在我们平台上是一样的，以一个非常丰富的图像，把很多信息聚焦在一段视频和一个直播当中，能看到工作场景，甚至如果跟主播说着同样的口音，还能建立起信任关系，更容易做决策。马杨波：蓝领是一个换工作成本很低的一个行业。招进来容易，但会有后期留存的压力。员工的住宿、生活等成本都会体现出来。我们现在为很多骑手提供性价比高的宿舍，前期优先保障内环的区域。伍凌：作为平台最大的优势是可以规模化地解决问题，一旦形成规模，效率和体验就有非常大的机会去做筛选。这也是我觉得为什么快手有做招聘的底气，极大规模的用户群体能够让我们真正匹配到他有机会去做的、时间比较久的岗位。主持人：当蓝领招聘面临上述的季节性、区域性问题时，什么样的数字化平台或手段能解决中间的匹配、效率等问题？伍凌：招聘是一个历史非常悠久的行业，早期都是在线下通过人的介绍和撮合。互联网兴起后，白领、金领以及大学生群体是首先能够通过电脑、网络去找工作的。当14、15年移动互联网起来后，更多人会用电脑、手机，才把蓝领招聘的线上化率逐步提升到现在的15%。而在国外这个线上化率应该是40%以上，我们中间还有非常大的差距。我们平台提供的是「什么人撮合到什么岗位」的服务。过去是「人找岗」，我们有两个基础，做「岗位找人」。第一个基础是，现在的流量到底在哪里？短视频平台和社交平台。他们人在这里，注意力在这里，所以流量在这里。所有追逐招聘流量的企业，无论是人力、中介还是直招型企业，都会往这些地方去聚集。另一个基础是算法，这些流量怎么能够导到想要的岗位？我们对岗位会有一个内容判断和结构化描述——这个岗位是一个什么样的内容，它表现的是在一个什么样的地理位置，它在什么样的价格区间，它需要的人的画像大概是怎样。同时，我们了解平台上的人，这些人有什么样的浏览习惯，想在哪里去找工作，上一次在哪里投递了工作，投的是什么岗位，我们都清楚。所以我们会把他有可能适配的工作、环境发给他。这个是在快手上做「岗找人」的逻辑。当然企业的招聘途径是非常多元化的，因为他有BPO、RPO的合作伙伴，不断地供人。像叮咚有「人推人」的途径，可能也是一个非常稳定的，并且能够推很适合的员工的机制。如果有季节性波峰需求的时候，企业会再用一些线上流量的途径，或找专门的BPO、RPO公司输送大量的人。对于企业来说，什么样的招工方式和渠道更适配或者说更好用，还是要看企业的经营模式，用工需求的周期性，以及原有的招聘能力在哪里。马杨波：蓝领招聘最关键的第一步是信息获取。更加便利的移动端兴起，让58同城在这个时间能够发展起来。现在数字化对我们的确有很大的帮助，能够快速帮我们找到这些信息，匹配到人，对于信息传递以及蓝领人员扩大求职范围、扩大工作岗位选择很关键。过去我们靠中介、「人推人」的方式是没问题的，但当业务快速扩大规模的时候，就意味着企业要对接无数个中介，在无数个地方摆无数个点去招人，这对于规模化招人很困难的。所以数字化在另一方面可以解决规模化招人，需求量很大时候的效率问题。但现在数据的历史积累还不够，数字化技术在匹配度上还不够完善，未来希望能做到精准推给适合的人。中介、熟人关系内推的形式，靠的是大量推人，让企业通过工作实践自动筛选部分人，效率很低，并且试错成本、重置成本会很高。而且蓝领行业在以前是没有很大的数据量积累的，因为这部分人用互联网的时间很短，并且求职网站对他们门槛有点高，点进去要输各种信息，很多人看到这么多要求，他都不会给你留信息了。伍凌：在短视频和直播的场景和内容态势下，这种媒体形式能够特别好去展现工作的场景、环境，这是在图文时代没有办法做的「面对面」介绍一份工作，把非常多的内容和信息聚焦浓缩在一个片段里面。我们现在每个人的求职半径是非常大的，可以把任何信息通过内容feed的形式给到用户，让他产生决策。在效率层面，比如在快聘上面招聘，其实是有一种「破圈」的效应，打破原有的朋友圈和交际的链路，去触达很不一样的用户群体。我们有个账号叫「北京外卖小娇」，她人以前就是一个外卖骑手，她把骑手每天工作的内容发到快聘上，发现好多人会关注和询问——这个岗位是怎么样的，这个岗位每天能赚多少钱，你送的这个地方会不会有什么样的问题，公司会不会扣电瓶的费用等非常多细节。最开始她还是一个全职骑手，后来慢慢变成了一个招聘，开始帮站点招聘，通过内推的形式赚内推费。内推的人越来越多，她就找了两个助播和十几个客服专门做骑手的招聘，直接从骑手变成了一个主播。而且她的信息能够被更多粉丝传递给粉丝的朋友，一点一点扩大影响力。从去年开始播了一年的时间，她现在一个月能够招聘的骑手接近百人，还是很高的。这是平台效率的一个体现。观众交流互动：如果很多用户是第一次在快手等平台上找工作，这时候基础画像信息是很少的，在这种情况下，算法是如何实现人与工作之间的匹配的？伍凌：一开始这件事确实是困难的，但平台有一个核心的逻辑是，在较低门槛的决策路径之下，推荐给用户的内容可能会让用户以「试试」的心态去投递或联系。因为用户在快手平台上的留存率很高，留存时间很长，所以我们也有更长的耐心与周期去获得他的投递与入职信息。在线索优化上，我们首先通过线索筛选，筛出一大部分对于整个平台来说都是没有效果的线索。比如说70岁以上的、号码是错误的、明确表达无意向等，筛选掉这部分不精确、不准确的信息后，剩下信息我们通过平台外呼等形式，去了解这些人实际的工作意图，去再次确认用户画像。这样，需求有效性就会越来越清楚。多次触达肯定会打扰到用户，但我们也会有中心化的场景，比如我们能识别出多次表达求职意愿的用户，对这类人群做更多的信息输入。观众交流互动：平台如何追踪求职人员从招聘到入职的全链条信息？伍凌：我们很希望能做招聘全链路的服务，随着业务和产品能力的逐步完善，去形成机制化地用户调研。蓝领招聘行业鱼龙混杂，是一个非常线下、链路非常长的行业，对于互联网平台来说，要投入非常大的精力，才能获得线下的数据，获得之后的真实性也很难确保。招聘业务的毛利和利润空间都不大，所有利润都来自于企业，但企业愿意为一个人花多少钱也是有限的，包括快手在内，众多招聘行业平台都是投入了很多研发力量、产品力量和人力的。我们通过语义识别去判断这些商家是不是好的商家，或者这些用户是不是在我们平台上真正在求职的用户，以及他们留下来的信息是不是真实的，现在很多平台在很艰难地迈出这一步。
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