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讨厌填写繁琐的求职表格?MeetFrank用聊天机器人提升求职体验

发布时间:2018-07-07 23:35:42 所属栏目:编程 来源:36氪
导读:原标题:讨厌填写繁琐的求职表格?MeetFrank用聊天机器人提升求职体验 一段心塞的求职经历大概是这样的:登陆并注册某一家招聘网站或公司招聘主页-手动输入自己的个人资料、学历背景、工作履历、求职信-登陆并注册下一家招聘网站或公司-重复以上所有步骤…

原标题:讨厌填写繁琐的求职表格?MeetFrank用聊天机器人提升求职体验

一段心塞的求职经历大概是这样的:登陆并注册某一家招聘网站或公司招聘主页-手动输入自己的个人资料、学历背景、工作履历、求职信-登陆并注册下一家招聘网站或公司-重复以上所有步骤……

如果你一次性想投好几家公司,那么恭喜你,一整天你都会钉在电脑前,填写没完没了的表格。与此同时,电脑那头的HR,也在海量的数据中苦苦寻找快要被淹没的你。

求职真的只能是一件枯燥无味又让人烦心的事情吗?近日,刚刚获得100万欧元种子轮融资的AI 招聘APP MeetFrank ,就派出了一个有趣的聊天机器人来解救你。

另一段全新的求职经历开始了:打开MeetFrank-和耿直boy Frank开始聊天-所有涉及信息的部分直接勾选-在Frank的卖萌中结束求职“填写”。

讨厌填写繁琐的求职表格?MeetFrank用聊天机器人提升求职体验

“Frank”会像朋友一样主动热情的的找你聊天

没错,MeetFrank 的主角就是一个叫Frank的聊天机器人。下载该app的用户首先要和Frank进行一次快速的“入职谈话”—— 从设定好的各种选项中选择他们拥有的技能、经验、为何要换工作、目前职位、薪水等等,省去自己写简历、填表格的烦恼。并且,用户不需要提供任何可以识别个人身份的信息,仅通过自身能力去匹配潜在的工作机会。

讨厌填写繁琐的求职表格?MeetFrank用聊天机器人提升求职体验

求职信息收集的过程中你只需要勾选,无需手动填写

在下载并亲身体验这款APP后,我们发现Frank的几个优点:

1、注册简单,无需绑定任何可能暴露自身隐私信息的ID,如身份证护照、社交账号、手机号等。

2、整个聊天过程,也就是求职信息的收集过程,大概只需要几分钟的时间,时间成本很低。

3、聊天过程非常流畅,并且Frank是一个性格特征为主动、热情、幽默的俏皮boy,偶尔还会“撩”你一下,让人几乎忘记是人机对话,很轻松。

4、信息收集的维度比较丰富,除了常规的个人资料及工作背景,Frank还试着了解你对于当前工作的认知与感受,想要换工作的原因以及你未来的打算,这个过程其实也是进行自我梳理的过程。从对话语体设置到话题维度的设计,都比较人性化。相比之下,国内以企业招聘为中心,单纯的有效信息收集,显得冷冰冰。

5、不填性别,也没有任何性别导向的问题,注重求职中的性别平等。

讨厌填写繁琐的求职表格?MeetFrank用聊天机器人提升求职体验

花几分钟的时间跟Frank聊聊天,提交求职信息顺便梳理自己

资料显示,这家爱沙尼亚创业公司在去年九月刚刚成立,但它声称在其首批市场(爱沙尼亚,芬兰,瑞典,拉脱维亚,立陶宛,以及新增的德国)拥有约125,000名活跃用户。

目前,已经有大约 2,000 家公司正在使用 MeetFrank 来吸引人才。以德国为例,戴姆勒、Eon、Delivery Hero、SumUp、Blinkist、High Mobility 和 MyTaxi 等公司都在使用 MeetFrank。

“目前使用我们的雇主主要是技术相关的公司,”Kaarel Holm说。 “大约50%的职位是工程师,其他50%包括市场营销,销售,客服,法律,数据科学,产品/项目管理等。”

获得本次首轮融资后, MeetFrank 将把重心放在开拓欧洲市场。Hummingbird VC, Karma VC和Change Ventures参与了此轮投资。

除了提升求职者体验外,对于雇主而言,MeetFrank代替了传统招聘广告,使用机器学习算法将潜在候选人与职位匹配,因此它实际上承担了简历初筛的工作。并且,它还有可能吸引本不知道该公司正在招人的求职者。正如Holm所说,MeetFrank主要关注“被动人才库”,让那些因为怕找工作麻烦而长期呆在一家公司的优秀人才,也能被HR发掘。

目前市场上已经有不少招聘AI软件和应用,但真正从求职者体验出发的产品或工具并不多,也鲜少有公司真正为求职者着想,帮助他们梳理自己真正想要什么。36氪此前报道过的法国初创公司Reminder,加拿大的AI招聘虚拟助理 Ideal 及加州的 Talent Sonar,都大多从服务企业招聘、优化求职者筛选的角度出发。或许换一种思路,如何从求职者角度出发,给他们更方便更放松的求职体验,赢得更多优秀年轻人的心,MeetFrank 或许是一个很好的启发。

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(编辑:核心网)

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