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    Slack新一轮数亿美元融资将结束 估值达70亿美元 据知情人士透露,Slack正在筹集数亿美元的资金,融资轮结束之后Slack估值将达到70亿美元。 参与此次投资轮的新投资者有General Atlantic以及Dragoneer Investment Group。 Wellington Management正在斟酌是否要投资Slack。现有的投资者也将继续参与此次融资轮,包括Accel、Index Ventures、Global Founders Capital以及德国Rocket Internet SE。 投资讨论已经持续数月时间,目前投资轮尚未结束。 位于旧金山的Slack发言人表示公司“不会对任何谣言或揣测进行回应”。Dragoneer拒绝对此事进行评论。General Atlantic以及Wellington Management也没有对此置评。TechCrunch早先曾报道过一些融资消息。 去年,Slack融资2.5亿美元,估值达到51亿美元,融资轮由软银集团领投。 今年早些时候,Slack透露应用的每日活跃用户数量已经超过800万人,其中包括300万付费用户。在2013年推出Slack通讯平台的首席执行官Stewart Butterfield表示公司今年还没准备好上市。 Slack 最终命运应该是被收购,是被亚马逊、微软、salesforce 还是google? 我们就看其命运了!
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    2018年08月13日
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    学生版LinkedIn?职业社交网络「Goodwall」获1080万美元A轮融资 来源/ techcrunch.com 文/高歌 核心人群为高中生+大学生。 比 LinkedIn 更早地接触目标用户,职业社交网络 Goodwall 瞄准的不只是大学生,还有高中生。 近日,Goodwall已完成1080万美元A轮融资。本轮融资由 Randstad Innovation Fund及瑞士私募股权公司Manixer领投,其他投资者包括Francis Clivaz,Zurich Cantonal Bank和Verve Capital Partners。 联合创始人/CEO Taha Bawa表示,本轮融资将主用于在纽约引入新的人才,以支持平台的扩张。包括产品团队,为平台的两类人群(高中生和大学生)开发更好的功能;同时也在发展销售团队,满足企业在人才方面的需求。 平台核心用户年龄层在14-24岁,目前已有超过100万名会员。高中生和大学生是Goodwall 的两个核心人群,高中生对应大学奖学金机会,大学生对应实习/就业机会。 “美国市场是我们关注的焦点,并且是整个2018年聚焦的重点。”Bawa称,我们将和学生一起成长,并为他们提供服务。Goodwall 通过发掘他们感兴趣的公司来扩大吸引力,无论是初创公司还是大公司。 Goodwall 兼具工具属性和社交属性。对于目标受众来说,Goodwall是一个线上平台,可以和同学建立联系,并通过展示技能、经验、人脉,获得教育或就业机会。 平台向企业提供一种方式来寻找、连接、雇佣大学生和毕业生,企业向平台支付费用,以便在目标候选人面前展现企业品牌。 公司和更大的招聘网站存在竞争关系,但Bawa认为,智能匹配为企业提高了效率,在筛选候选人的过程中,可通过浏览记录匹配到更多相似的简历,而不需要人工筛掉大量不相关的简历。 在高中生层面,Goodwall和大学生奖学金网站存在竞争,Bawa表示平台的差异化在于“提供了额外价值”,一个围绕成长、连接和相互支持的社区。 在大学生层面,LinkedIn是最容易想到的竞争对手。Goodwall为高中生提供工具,比LinkedIn在更早期阶段接触到这些潜在用户,“打造他们的第一份简历”。 “和他们共同成长。”Bawa说,Goodwall的目标不仅仅是服务于成绩名列前1%的学生,尽管平台上有很多这样的学生,但我们是想为所有勤奋、努力的学生,通过全面的画像展示其独特性,匹配合适的教育/工作机会。
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    2018年08月10日
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    「Worktile」获5000万元B轮融资,下一步发力中大型企业 来源/36氪 文/徐宁 2018年上半年,营收同比增长300%+。 36氪独家获悉,Worktile已完成5000万人民币B轮融资,由斯道资本领投、宽带资本跟投。 Worktile成立于2013年,是团队协作SaaS平台上的一员,该赛道是企业服务中发展较早的领域,国外有Slack,国内第一梯队有Teambition、Worktile、Tower等。36氪对Worktile一直跟进报道:2015年发布4.0版本,开始启动商业化;过去两年,Worktile从免费转型到付费;之后于2017年上线5.0版本;2017年,公司实现营收同比增长600%;2018年上半年,营收同比增长300%+。 目前,Worktile团队人数近150人,设立包括北京总部在内的上海、深圳、杭州、西安、台北6家分公司和办事处;海外业务也正在快速发展中。付费客户已超过3000家,其中不乏北京奔驰、碧桂园和人民网等大型企业,也有映客直播、易企秀等互联网公司。 本轮融资后,Worktile将发力服务中大型企业。Worktile CEO王涛透露,本月Worktile将发布7.0版本新系统,该系统是基于PaaS化基础设施图灵平台,高度可配置平台,可以更适合中大客户的复杂场景。 以下可以回顾下今年2月跟Worktile CEO王涛的对话: 36氪:Worktile的客户定位是怎样?客户团队规模通常在? 王涛:Worktile目前的核心客户仍然是中小客户为主,大客户在不断增长,未来定位将以中大型客户为主发展主线,客户规模在30-3000人的公司。 36氪:客户的使用情况是全公司用还是某些团队用?哪些团队较多?哪些行业较多? 王涛:比例上,还是团队比例更高。不过,全公司使用是趋势,往往先从公司的某个团队开始延伸。其中,研发、产品、市场、人事团队和场景占比超过 75%;行业方面,互联网、传统制造、电商、教育、金融是使用最多的行业。 36氪:Worktile现在的收入状况怎样? 王涛:目前,团队业务已逐渐覆盖全国,共有20多万家用户,月流水约300万元,已实现盈利。 36氪:收入中,SaaS和私有化的比例是? 王涛:SAAS营收占比超过75%,私有化客户营收占比约 25%。 36氪:现在是怎么收费的?续约率怎样? 王涛:目前SAAS收费按照人数每人每年收费,分为三个不同的套餐,专业版299元每人每年,企业版499元每人每年,旗舰版699元每人每年。同时提供10人以下完全免费的版本。 续约率方面,核心客户(20人- 1000人规模客户)续约率在客户成功的努力下好转,核心客户续约率为74%,核心客户金额续约率89%。新客户中,在3-6个月发生增费的占到30%以上。 36氪:2017年营收同比增长600%,增长来自哪里? 王涛:主要的原因是两方面,1.产品层更适配中大客户的需求,客户规模、多产品定价套餐实现了客单价的提高;2.另一方面,销售团队、模式和经验经过一年的打磨,逐渐找到合适的路径,新客户实现了3倍以上增长。 36氪:现在Worktile团队多少人?大致结构配比怎样? 王涛:目前团队90人,研发40人、销售40人、市场运营支持和其他 10人,销售和技术1:1。 36氪:下一步产品方面的规划是? 王涛:新一年,产品方面将坚持服务30-3000人客户的定位,切实解决更大规模客户的需求瓶颈。产品也针对这个定位,在场景化、垂直化和业务深度上,实现更大力度的投入。 另一方面,Worktile将实现目前产品各个应用间的深度整合,例如OKR(目标管理)和任务之间在客户场景上有非常多的场景化需求是来自大客户的。
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    2018年08月06日
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    HR SaaS公司Namely 新CEO上任同时获得新一轮资金6000万美金支持,总融资超过2亿美金 今年5月Namely 联合创始人兼CEO Matt Straz被突然解职,官方的说法是“与期望的领导力不一致 inconsistent with that which is expected of Namely leadership” 但是没有人具体解释这个原因。 Namely 突然解职CEO的行为和解释在人力资源类公司貌似很多,比如  Zenefits and BetterWorks 今天早些时候Elisa Steele被任命为新的CEO ,同时也宣布了新一轮的融资6000万美金,GGV Capital领投~至此融资总额超过2亿美金。 Elisa Steele 也是人力资源公司Cornerstone OnDemand的董事会成员。 关于Namely: Namely创立于2012年,提供的工具可以帮雇主管理诸如工资表和津贴费、绩效管理、员工出勤表以及人才招募等服务。虽然也有很多类似的公司,比如 TribeHR、Zenefits 和 Workday,但致力于为雇主与员工提供互动平台的Namely并非只是一家单纯的人才管理公司。实际上Namely 的核心工作已经是在福利保险方面的工作了~ 公司总部位于纽约,在旧金山和奥斯汀设有分部.   关于namely 更多新闻可以进一步访问这里:http://www.hrtechchina.com/search/?keywords=namely  
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    2018年08月03日
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    Gusto 获得1.4亿美元新的融资,加强中小企业市场的薪酬和福利 据Jonathan Shieber 消息称: Gusto向小企业提供工资,福利和人力资源管理及监督系统服务,已在其最新一轮融资中筹集了1.4亿美元。 该公司表示将利用这笔资金增加新服务,以提高员工的支付灵活性。该公司推出了一项名为弹性薪酬 “Flexible Pay”的新服务,无论企业付费时间表如何,使得员工都可以便捷的获取薪水。The company launched a new service called Flexible Pay, which gives employees a way to get paid no matter when a company’s pay schedule dictates. 后期轮次由T. Rowe Price Associates投资组合,MSD Capital(Michael Dell的家族投资基金)领导,Dragoneer投资集团和Y Combinator的 连续性基金。 以前的投资者,包括General Catalyst, CapitalG,Kleiner Perkins,137 Ventures和Emergence Capital也参与了该轮融资。 信息来源:techcrunch.com
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    2018年08月02日
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    智能招聘平台Greenhouse 获得5千万美金融资,总融资超过1.1亿美金 来源:techcrunch 对于任何一家公司来说,找到合适的人才都是生死攸关的问题——尤其是规模较小的公司,它们可能没有谷歌等规模较大、系统完备的公司所具备的强大工具(或口袋书)。 智能招聘平台Greenhouse希望让这个过程变得简单一点,并引起了投资者的注意。 该公司表示,已从Riverwood Capital筹集了新一轮5,000万美元融资,使其总融资达到1.1亿美元。Greenhouse公司肯定不是唯一一家最近开始获得大量资金的公司,它试图打开人才获取的过程,使其更受数据驱动。但随着成本和难度的收集大量的数据在不同的人类活动已经出现新的机器学习工具,招聘背后的问题也可能是一个可以得到很多的帮助使用相同的数据科学严谨,一个聪明的谷歌搜索结果。 该公司首席执行官丹尼尔•查特说:“招聘工具和软件都是为上一代求职者设计的,求职者的思维方式可以涵盖在网站上收集简历的基本知识。”“我们发现,在人才市场上取得成功的公司能够吸引到合适的人才,在领英(LinkedIn)的人才库中找到差异制造者,在聘用谁、提供成功经验、利用数据进行优化等方面做出非常明智的决定。”他们需要工具来实现这些目标,而且比招聘软件要广泛得多。 典型的消费者对Greenhouse公司的体验可能是网站上的一些招聘信息,雇员可以在这些网站上提交公司想要的申请或附加信息。在这个框架下,Greenhouse为公司提供了找到适合它们的应用程序的途径——无论是像GlassDoor这样的应用程序,还是在互联网上有更孤立的人才群体的更小的利基市场——并为这些可用的角色找到合适的员工。所有这些行为的数据都被收集起来,这反过来又有助于Greenhouse为企业提供更好的建议,帮助它们找到适合自己需要的潜在雇员。 大家也知道在国内也有一些招聘平台参考学习Greenhouse,加上之前的Hired 获得3000万美金融资计划全球扩张,还有一些招聘类平台获得了融资,所以在招聘领域的机会依旧很大,因为劳动力在减少,尤其美国市场的失业率3.8%导致市场上劳动力根本就是供不应求。 Intelligent recruiting platform Greenhouse picks up another $50M 原文来自:https://techcrunch.com/2018/07/12/intelligent-recruiting-platform-greenhouse-picks-up-another-50m/, Finding the right talent is a make-or-break situation for any company — especially smaller ones, which might not have the robust tools (or pocket books) of larger companies like Google that have a complete system in place. Recruiting platform Greenhouse hopes to make that process a little bit easier, and it has caught the attention of investors. The company said it has raised a new $50 million financing round from Riverwood Capital, bringing its total funding to $110 million. Greenhouse definitely isn’t the only company that’s starting to pick up a significant amount of funding recently by trying to crack open the process of talent acquisition and make it a little more data-driven. But as the cost and difficulty of collecting enormous amounts of data on different kinds of human activity has dropped with the emergence of new machine learning tools, the problems behind recruiting may also be one that can get a lot of help from employing the same data science rigor that powers a smart Google search result. “Hiring tools and software in the market had been built for the previous generation, with an applicant tracking mindset to cover the basics of collecting resumes on your website,” Greenhouse CEO Daniel Chait said. “We saw that winning companies in the talent market were ones who were able to attract the right talent, identify difference makers in a sea of LinkedIn profiles, make really smart decisions in who to hire, deliver winning experiences, use data to optimize. They needed tools to accomplish those goals and much broader than the recruiting software.” The typical consumer’s experience with Greenhouse has probably been a bunch of job listings on a website somewhere, where an employee can submit an application or additional information that the company wants. Under the hood, Greenhouse provides companies with ways to find the right funnels for their applications — whether that’s something like GlassDoor or smaller niches on the Internet with more isolated pockets of talent — and discover the right employees for the roles that are available. Data is collected on all this behavior, which in turn helps Greenhouse give better recommendations for companies as to where to find potential recruits that fit their needs. All that has to be packaged together with a generally nice user experience, both for the typical consumer and for the companies. That can boil down to actually understanding the right questions to ask, the right requirements to post in a job listing, and also making sure the process is pretty quick for people that are applying for jobs. Greenhouse implements scorecards to help interviewers — which can turn out to be a big group, depending on the position — determine whether or not candidates are the right person for the job in a more rigorous manner. And Greenhouse also hopes to work with companies with its tools to eliminate bias in the recruiting process to produce a more diverse set of hires. “Companies are continuing to invest in recruiting and talent acquisition software,” Chait said. “As issues of talent and hiring have become more central at the C-suite, companies continue to invest in this area. Companies are starting to see the difference between HR and talent acquisition as its own specialty. If you’re a big company that has an all-in-one HR suite, it’s all well and good to have payroll and benefits in your org chart in one place, but when it comes to hiring, it’s very dynamic.” Greenhouse is still pretty dependent on its partners, but the startup has a wide array of companies that it works with to ensure that all the right tools are available to clients to find the right candidates. If a change is coming on LinkedIn — one of the biggest homes of candidate profiles on the planet — Greenhouse is going to work with the company to ensure that nothing breaks, Chait said. Greenhouse provides an API-driven ecosystem to ensure that its tools reach all the right spots on the Internet to help companies find the best talent. But Greenhouse isn’t the only recruiting-driven company to attract a significant round of funding. It isn’t even the only one to do so in the last month — Hired, another recruiting platform, said it raised $30 million just weeks ago to create a sort of subscription model to help funnel the right candidates to companies. But all this interest, including Greenhouse, is a product of attempts to try to find the right talent in what might be unexpected spots powered by machine learning tools that are now getting to the point where the predictions are actually pretty good.    
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    2018年07月29日
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    Hired筹集了3000万美元,为公司招聘建立一条简单的订阅渠道 来源 /techcrunch.com 文/Matthew Lynley 招聘是通过Hired和Triplebyte等公司进行数据科学改造的最新行业之一,但前者希望将其转变为与其他企业软件公司一样的订阅业务 - 并且已经筹集了一大笔资金来实现这一目标。 Hired看起来是两家公司和潜在候选人的一站式招聘点。这家初创公司会收集一些信息,比如基本的个人资料、对求职者想要找什么以及你的简历信息的一些想法,然后通过一系列后端算法和流程来处理这些信息,以便找出该候选人的最佳匹配职位。然后,它将这些候选人推荐给那些正在寻找大量候选人的公司的招聘经理,他们能够为那些拥有订阅业务的公司建立一种经常性的收入模式。今天,该公司还表示,它已经在Investment Management Corporation of Ontario牵头的新融资中筹集了3,000万美元。 “除了选择生活伴侣,选择工作地点是第二重要的决定” 首席执行官Mehul Patel说。“你把大部分时间都花在工作上,把所有的痛苦和欢乐都带回你的生活伴侣。”当你考虑招聘时,这是一个庞大的行业,对于公司来说,找到优秀人才是生死攸关的——但优秀人才已经相当困难。询问任何搜索工作的人是否工作得很好,你得到的答案一定是否定的。 你很有可能在领英(LinkedIn)上获得了一些关于Hired的信息,但这都是绩效营销的一部分,该公司希望利用这些信息,让一群精力充沛的求职者进入这个平台。通过这样做,它不仅可以继续拥有稳定的候选人流,而且还可以收集越来越多关于哪些候选人可能是最佳人选的信息。例如,学校可能不是衡量未来成功的最佳指标,而Github账户上的追随者数量可能是衡量候选人表现的更好的晴雨表。这是一个非常直观的结果,但招聘经理可能不会主动跟踪,他们已经知道这是最好的方案。 通过这种方式,Hired尝试缩短公司说需要一个候选人,然后让这个候选人真正被聘用的时间。想法是,招聘经理将能够发布一个职位 - 无论是新职位还是回填现有职位 - 并保持稳定的候选人流。 帕特尔表示,该公司已经能够将这个门槛降低到25天左右,这是他们可以向投资者展示的一个数据点,以让他们相信该模式正在发挥作用。(该公司没有披露预订量,表示预订量同比增长了300%,这是一个很大的数字,但没有参考价值也没那么有用。) “我们看到数据的重要性不仅仅是为了推动结果——数据可以让你与其他公司进行比较,并确保你能更好地为任何公司招聘。”  Patel表示。“我们有哪些公司成功的数据,或者为什么他们不成功的数据,我们可以分享这些数据,帮助公司找到他们的最佳实践方式。 帮助公司可预测地招聘员工,或利用高质量的人才,并以极具洞察力的方式进行招聘,这样的结合(我们认为我们会成功)。” 这种订阅模式对于潜在的经济衰退来说也是一个重要的对冲模式,招聘可能会放缓。 如果创业公司能够说服公司他们应该支付经常性费用是一条可行的渠道,它可能能够消化经济衰退的冲击和招聘的放缓,并证明在增加招聘和填补旧岗位等情况下是有用的。该公司还表示,已聘请约翰•凯利(John Kelly)担任营收副总裁。凯利此前曾在SAP、 Oracle和FindView等公司工作。 英语原文:That subscription model is also going to be an important one as a hedge against a potential downturn, where hiring might slow. If the startup is able to convince companies that it is a viable pipeline that they should be paying a recurring fee, it might be able to absorb the shock of a recession and a slowdown in hiring and prove useful in cases like incremental hiring and back-filling old roles. The company also said that it has hired John Kelly to be its vice president of revenue, who previously worked at companies like SAP, Oracle, and FindView. 竞争将会非常激烈,尤其是当这些公司能够收集越来越多的数据时。Recruit Holdings是包括Indeed和GlassDoor(该公司以12亿美元收购)的公司中的大型科学家公司,这可能会成为最大的障碍。帕特尔表示,与其他公司相比,Hired应该能够缩短找到候选人和招聘过程之间的时间间隔,这将是衡量公司成功与否的主要标准。 以上内容由AI翻译,仅供参考 原文链接:https://techcrunch.com/2018/06/2%20...%20iring/?guccounter=1
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    2018年07月24日
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    「兼职猫」获1.6亿元C轮融资,发布「鹿用」切全职市场 来源/36氪 文/徐宁 兼职猫针对中短期兼职场景,鹿用针对中长期全职场景。 36氪独家获悉,“兼职猫”已在2017年底完成1.6亿元C轮融资,由九牧王股份有限公司和首泰金信股权投资基金管理有限公司投资。 值得一提的是,兼职猫最近几轮的资方不乏九牧王、名创优品等零售企业,创始人兼CEO王锐旭透露,他们除了财务投资,更多还给予公司在零售连锁灵活用工和金融服务的战略支持。 兼职猫现在正处于稳步发展阶段,大的业务方向上没有改变,收入来源主要还是之前的四部分: ①最初是兼职信息平台起家,模式比较类似58赶集,即平台不做交易,以展示兼职信息获得流量,靠B端企业的会员/广告做收入,付费企业可以有置顶等更多增值权限。 ②后来做了直营项目,相当于企业项目外包,从招聘开始一直负责到员工的工资发放。这块主要针对大型企业,像优衣库、名创优品、永辉超市等都是兼职猫的客户,他们对灵活用工的需求非常大,像名创优品每天需要招聘5000人次,一个月平均在15万人次。承接任务后,兼职猫会通过直营项目管理系统发布,在1-2天全额招满人。结算时,根据人数来收费,去掉给工人支付的工资、社保等,兼职猫会赚取服务费,毛利在20%。 ③补充以众包、地推业务,APP内的“喵任务”版块集合大量兼职人员做众包任务,例如APP推广、文章推广和数据采集等,兼职猫会根据推广效果跟企业收费。 ④后期还承接校园传媒推广,比如说,很多企业会在学校做路演、晚会,兼职猫则提供外包服务,根据场次项目制收费。这一块也是收入主力。 本次融资后,兼职猫一个比较大的动作是,新增“鹿用”业务线,从兼职切服务业全职市场。创始人兼CEO王锐旭透露,公司买下了“luyong.com”的域名,表“录用”之意。鹿用跟兼职猫的逻辑类似,搭建平台,企业发布招聘信息,候选人应聘。区别点在于,兼职猫针对中短期兼职场景,鹿用针对中长期全职场景。之所以做两款品牌,王锐旭解释:“一是应用场景有所区别,二是可以有利于兼职猫开拓新市场。”为了方面企业操作,目前两款APP已经打通,企业在后台可以统一发布信息。 鹿用APP上线两月,通过兼职猫导流、广告等方式,已积累用户10万,Web端将在8月份上线。 此外,兼职猫还在探索短视频,做技能交换型垂直类视频平台,提升C2C交互。 据悉,“兼职猫”成立于2013年8月,此前公司于2014年4月获得由深圳创新谷领投的百万元天使投资;同年9月,完成Pre-A轮融资;2015年1月,获得挚信资本的千万元级A轮融资;2016年3月,完成6300万元的A+轮融资,该轮投资方为赛曼资本和梅花创投;2017年上半年完成数千万元B轮融资,由杉华资本、力合清源领投,名创优品跟投。 目前,兼职猫团队300人左右。平台上已有B端注册企业85万,移动端激活用户突破2000万。兼职猫全国项目领队人数突破3000个,业务覆盖全国283所城市,全年灵活用工配岗量超过1.4亿个。
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    2018年07月11日
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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,获110万美元种子轮融资 来源/猎云网  36氪 文/施安 让我知道你想找什么,让你知道你想要什么。 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”。 “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。 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。 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。 虽然MeetFrank的目标是被动求职者,但这些人仍然需要主动下载应用并输入一些数据。 因此,聊天机器人拥有一个强大的表情+GIF系统,来说服人才,只需一点前期的努力就可以大有作为。 机器人还会询问什么能说服他们换工作,所提供的选择包括更高的薪水,更灵活的或远程的工作,搬家,创企文化等等。 在这一过程中,求职者是以匿名方式出现的,因为用户不需要提供真实姓名或任何其他识别个人信息,来获得与潜在职位的匹配。 因此,至少在求职的这个阶段,人才是根据其优点来评估的。 Holm说,当人们被要求预先说明他们目前的薪资水平时,你可能认为这会使他们在薪酬谈判中处于潜在的不利地位,但MeetFrank平台的目的是鼓励雇主更加开放,避免传统的薪酬谈判情况。 “我们使用薪资作为匹配的一个数据点,我们努力确保向用户提供的服务符合他们的偏好。在很多情况下,薪资是主要的交易破坏者,我们希望尽早提供这些信息,”他解释说。“市场另一端的公司也向用户披露他们的工资,这样我们就可以避免谈判中的劣势。” 他补充说:“MeetFrank平台的政策是,公司必须对所要填补的职位非常开放,所以这也包括了薪资资讯。” 当然,雇主并不是以匿名形式存在于平台上的。他们必须发布详细的招聘广告,包括招聘职位的薪酬水平。 而应用会在确认过合适的薪资范畴之后(即匹配过程之后),向求职者显示薪资增长的百分比。 所以,雇主需要适应那些只是好奇的求职者。 对于雇主来说,MeetFrank接管了广告投放过程,它利用机器学习算法将潜在候选人与职位匹配。因此,它会在“成千上万”的潜在求职者中自动预选。 当然,在这一过程中,接触到的人才可能并不知道这家公司正在招聘,或者这些人才在考虑某些特定品牌。 该应用主要关注“被动人才库”,也就是Holm所说的“目前或最近正在求职的人才”。因此,招聘双方能够更容易地找到匹配的对象。 “目前初级职位对我们来说有点遥不可及,但我们将在今年秋季与几所大学启动一个测试项目,”当我们问到这个应用是否对目前没有工作或正在寻找第一份工作的人开放时,他补充说道。 Holm说,MeetFrank目前显示出50%的MRR增长。它已经脱离了前收入阶段,即向雇主收取广告费用(人才方面的服务仍然免费)。 主要的货币化模式是每日订阅,按现收现付制对雇主收费。Holm说,向雇主收取的费用是每天9欧元,MeetFrank允许他们在任何时候取消订阅,没有最少的时间限制。 “我们认为,新时代的分类广告只会在这种按需模式下盈利,也只有在发现我们有用时才应该付钱。这也降低了大多数初创企业进入市场的障碍,使它们能够在低预算的情况下检验市场并获得知名度,”他补充说道。 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。 MeetFrank,一种“秘密”招聘应用,它使用机器学习和聊天机器人来缓解被动求职和人才空缺匹配的压力。为推动欧洲市场的扩张,该创企在种子轮融资中获得了100万欧元(110万美元)的投资。 投资者包括Hummingbird VC、Karma VC和Change Ventures。 这家爱沙尼亚创企虽然去年9月才成立,但它表示,自己在第一市场中拥有大约12.5万名活跃用户。第一市场包括爱沙尼亚、芬兰、瑞典、拉脱维亚、立陶宛,此次融资助力扩张的德国市场也包含在内。 大约有2000家公司正在使用该应用来吸引人才。在德国,与MeetFrank进行合作的雇主包括戴姆勒、Eon、Delivery Hero、SumUp、Blinkist、High Mobility和MyTaxi。 “目前我们所接触的公司一般是正在公司内部开发产品的初创或扩张公司,”联合创始人Kaarel Holm表示。 “目前我们主要关注与技术相关的公司,所以你可以从普通的初创企业或规模扩大企业中找到工作,”他说。“大约50%的职位是工程,另外50%是市场营销、销售、客户支持、法律、数据科学、产品/项目管理等。” 他将TransferWise、Taxify、Testlio、Smartly和High-Mobility称为早期客户。 以上内容由HR Tech China综合整理报道
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    2018年07月05日
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    招不到程序员?「Talentful.ai」用 AI 建立千万名 IT 人才的数据库 来源/36氪  文/雨柔 在硅谷,招聘一个技术人员平均要花费 22000 美元。 伴随着互联网化进程,企业对 IT 从业者的需求剧增,造成数千万的人才缺口。无论在中国还是海外,技术人才招聘都是人力部门的头等难题。36氪近日接触的北美公司「Talentful.ai」想用 AI 为企业降低 IT 人员招聘成本,提高效率。   Talentful 主要关注社会招聘的第一步,即找到合适的候选人并建立联系。其难点一是人才资源难以获取,即使拿到联系方式,之后的初步沟通等工作要占用 HR 大量时间;二是招聘人员往往不懂技术,难以筛选到合适的候选人。硅谷企业招到一个程序员平均要花费 22000 美元,Talentful 希望运用自然语言处理和身份识别技术将招聘费用降到 4000 美元。   为解决人才资源问题,Talentful 利用爬虫网络检索 IT 人才的开源代码、学术文章、博客、会议议程、Twitter 坐标等公开信息,建立起了 1900 万北美 IT 从业人员的人才数据库,和数亿非 IT 从业人员信息。   为降低对 HR 从业者技术素养的要求,Talentful 会对候选人信息进行分析,建立评估指标,供招聘人员参考。当企业希望搜索到合适人才,想建立联系时,AI 系统可以自动发送定制邮件,并对邮件进行追踪和分类。   Talentful 还上线了自动内推系统,自动从员⼯的朋友圈和电⼦邮件列表中找出符合工作要求的朋友,通知员工内推,让每个公司可以有自⼰独有的人才招聘渠道。   公司正在探索进入中国市场的可能,一方面为美国企业招聘来自中国的技术人员,另一方面尝试为中国企业提供人才服务。但相较于美国,中国开发人员没那么热衷于写开源代码、参加行业活动,公开信息相对较少。Talentful 观察后认为,中国技术人才的简历大都沉淀在各大互联网招聘平台,Talentful 计划和这些招聘网站展开合作。   Talentful 创始人兼 CTO 陈嘉告诉36氪,公司遇到最大的困难在于市场推广。招聘在企业价值链上属于成本中心,企业的付费意愿较低。Talentful 开始尝试与一些大型的人力管理系统服务商合作,为其提供解决方案。   用AI 技术搜寻和匹配人才或将逐渐成为科技公司的标配。今年 4 月,AI 招聘公司 Fetcher 获250 万美元种子投资,Fetcher 从 LinkedIn、Twitter 等网站获取信息并建立数据库,目前已有近 1 亿的人才储备。中国的人工智能招聘初创企业中,猎萝卜去年拿到 1 亿元天使轮融资,Bello 今年也拿到千万元的天使轮。   Talentful 系统于 2016 年 1 月上线,以 SaaS 的形式提供服务,客户大多为中小型企业,2017 年营收约 12 万美元。   团队目前有六个人,创始人兼 CTO 陈嘉是美国埃默里⼤学 MBA,加拿⼤⾥贾纳⼤学计算机硕士,有 15 年软件行业工作经验;CEO Michael Matthies  有四次创业经历(公司曾被埃森哲、IBM 收购),曾在多个中大型公司担任⾼级销售主管。   公司正在寻求 pre-A 轮融资。  
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    2018年07月03日