獵上網辛小蝶：5年搭建獵頭行業超級平台

服務與技術的博弈，還會一直持續下去

2004年，辛小蝶在大學畢業21個月後就選擇自己創業。她創辦了 UNITOP 人力資源諮詢服務有限公司。首次創業非常成功，公司陸續接到了像 Apple、惠普、Dell、阿里巴巴這樣的知名客戶。

一晃八年過去，時間來到2012年，UNITOP 每年營收已經達到 2000 萬。當時，這對傳統的獵頭而言幾乎達到了天花板。幾乎是同一時間，創業潮攜帶著互聯網+ 的概念湧入到傳統獵頭行業，對辛小蝶產生了巨大的衝擊，最終讓她下定決心創辦線上的獵頭——獵上網，截止目前已經完成C輪融資。

這一波創業浪潮中，我們見過太多以互聯網技術為主的平台試圖消除傳統領域信息不對稱的難題，由此提高分配效率。而如今，互聯網思維逐漸被大數據和人工智慧取代，甚至人本位的思維重新出現在主流創業中，平台的日子過得如何?

見證時代的獵上網是再好不過的研究範本。

獵上網CEO辛小蝶

「單邊啟動」的平台

做過平台的人都知道，平台創業最難的地方莫過於初期的雙邊啟動。能不能調動起供需雙方在平台的活躍度通常是影響企業初期成長速度的關鍵。

在這點上，辛小蝶就有一些優勢。八年的獵頭公司經驗讓她接觸了許多大公司的 HR。她在過往的工作中也了解到許多 HR 招聘的特點。所以，獵上網誕生之初是依靠大量 HR 資源完成了熱啟動。

這也是為什麼辛小蝶能夠在短短兩年內，利用互聯網的規模效應就做到數億的交易額。

具體的運營過程中，她也有自己的一個小竅門。最初她給外企做獵頭服務，都會儘可能說服HR給自己不同事業部的同一崗位。這意味著同一時間可以用同樣的工作量完成更多需求。

獵上網之能夠產生正向循環，是因為通過這套方案，讓業務團隊、產品、運營(類淘寶小二)的合力，來提高HR的黏性，從而使回頭客的量越來越大，用更低的成本去發更多的職位，這是同質化分類的基礎。

等到積累了大量HR資源後，辛小蝶再將重點放在了獵頭身上，通過數據說服他們加入平台。

獵上網官方網站

多維度細顆粒的精準匹配

精準匹配一詞說來容易，但要落實到細節上並不簡單。一路上，辛小蝶也踩過不少坑。

比如，假如平台上有500個演算法職位，只是從職位描述去看彼此都差不多，但是這個職位背後所屬的公司層次、地域、行業都不同。

或許簡單的招聘網站就可以到底為止，但對於成本高昂的獵頭工作來說，這種程度還遠遠不夠。

很長一段時間內，辛小蝶都在思考，如何用互聯網的技術讓這種表面相似的職位，能夠有精細的顆粒度，進而進行精準分發。她的結論是，所謂精準分發首先是基於獵上網所積累的數據，也就是用戶、企業和獵頭的畫像。

例如獵頭的偏好、擅長什麼行業、擅長什麼職能、擅長什麼區域、擅長什麼薪資等等;求職者進入這家公司後多長時間離職;企業招人偏好於985和211，還是海外等等。

為此，獵上網通過搭建大數據系統，為企業端、獵頭端提供SaaS服務，通過標籤化形成企業畫像和獵頭畫像，將企業與獵頭進行匹配和對接，並按招聘結果收費。

不過，辛小蝶也很警惕平台對於大數據的迷信。她認為做匹配的基礎不是數據量有多大，而是數據使用率，以及數據之間的關聯關係。

獵上網官方網站

回歸專業的價值

當有巨大的流量時，說到底平台做得還是招租生意，只不過實體店租變為了帶寬費用和流量費用，巨頭如阿里也是這個生意模式。

隨著互聯網概念逐漸從性感回歸柴米油鹽，獵頭模式本身的一些矛盾也就出現了。

辛小蝶發現，真正賺錢的生意始終還是幾十上百萬的高端獵頭顧問，而這部分蛋糕無法使用數據工具去滿足，傳統的」匠人「仍舊佔據主導。

而作為追求流量的平台體系，獵上網自然而言就逐漸下沉，平台上出現了更多的中層崗位，甚至是一些稀缺的基礎性崗位。

根據獵上網提供的2017年大數據來看，崗位平均推薦量前五名的公司發展階段中，A輪企業以22次雄踞榜首，這也證明了平台生意流量為王的本質。

然而，辛小蝶的行業經驗告訴她，獵頭行業流量並非一切，行業的本質仍舊是服務。這五年來，獵上網已經搭建起一套完整的匹配機制，而在今後應當回歸服務行業的本質，也就是人和溫度。

辛小蝶認為，未來招聘一定是分層的，所以有的東西可以簡單粗暴地通過信息匹配來解決，還有的一定是只提供信息匹配。人工智慧做得再好，到最終還是需要服務來解決的。

同樣的，這個也是目前大多數創業潮中誕生的細分領域平台需要共同思考的問題。當 BAT 那樣的大流量玩法並不具備參考性，同時平台業務並非高頻與標準化時，是否還記得創業時的初心。

服務與技術的博弈，還會一直持續下去。

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