前言：作為針對服務業的一站式招聘服務平臺，斗米最近發布了幾款產品的新功能（斗米方便面、智能求職顧問等）。從需求側角度而言，面對海量的基層職位的求職需求，如何滿足這部分群體、并幫助求職者快速匹配崗位、面試、上崗、職后管理等，成為了一個挑戰。智能求職顧問、方便面等新功能的上線如何能提升產品體驗，提高用戶的滿意度？
之前發布過一篇關于斗米的產品及運營策略的分析文章，而近日筆者發現斗米在公交、地鐵、電梯上的大量廣告，從而再次聚焦到了對斗米產品模式的關注。其中的功能發布和更新，也讓筆者眼前一亮，試圖去對新功能的一些亮點進行分析研究。
本文主要針對斗米新推出的“方便面”、“智能求職顧問”及相關個性化推薦策略，結合求職者的實際使用場景進行分析。從中也能看到類似產品的未來策略：智能化推薦成為了未來撬動廣大用戶需求的一種性價比相對較高的打法模式。
AI的“模擬應答”策略，被廣泛應用于各類金融產品，包括支付寶等平臺上，通過云端智能識別與機器學習，模擬人的應答方式，高效的給用戶提供千人千面的個性化服務。
眾所周知，微軟小冰作為人工對話智能產品，已經可以實現比較深度、多輪次、模擬用戶應答場景等。而這也是人工智能對話類產品的一個絕活：通過基于“擬人”的對話，讓用戶得到了很好的體驗。
而把AI對話遷移到了求職領域，會是一種怎樣的場景？“智能求職顧問”將成為第一個為海量基層崗位的求職群體提供職業顧問服務的招聘平臺，通過“人工+AI”多樣化的應答策略，滿足求職用戶從“主動搜索職位”到“系統智能推薦個性化職位”的轉變中，讓用戶更高效、精準的找到適合自己的崗位。
“智能求職顧問”位于斗米APP“我的-求職顧問”的入口。點擊進入為如下界面：
點擊右上角“簡介”文案，進入斗米智能求職顧問的介紹。產品宣傳的產品功能包含了：
1 為用戶推薦工作 2 為用戶解答求職中遇到的問題 3聊天解惑。
這幾點實際上滿足了用戶的各類需求層次。最核心的還是找工作。
求職顧問AI助手通過斗米大數據的訓練和機器學習,目前已經能基本滿足用戶求職期的各種咨詢需求,包括：崗位推薦、行業預測、薪資情況、簡歷投遞進展、面試指引等。而進一步的需求,也可以轉向人工，兩者相輔相成，讓求職者享受到一對一的顧問服務。
用戶通過發送期望的崗位、薪資、地點等關鍵詞后，斗米智能求職顧問會根據后臺算法在秒級的時間里，提供個性化的職位推薦。
其中，核心的推薦內容包含了【推薦職位】，推薦職位的方式包含了：用戶的提問、關鍵詞回復、選擇系統提供的按鈕入口等。
而以上的應答策略的交互，實際上是多樣化觸發系統有效回復的體系。
智能求職顧問彌補的是面對海量有需求的求職者，如何高效、個性化推薦適合求職者的崗位這類需求場景。
通過和斗米的智能交互，動態獲取求職崗位推薦信息，獲得一個匹配度較高的崗位需求，而這也能較好的滿足了求職者在不知道如何尋找適合自己的工種的情況下讓他們不再迷茫的需求。我們把這種個性化的推薦稱之為“千人千面”。這一點，在斗米APP首頁即體現的比較完整。我們可以通過體驗流程，對其進行拆解分析。
在求職者開始找工作過程中，智能推薦對入職的形式（兼職、全職）、工作類型（客服、銷售、還是其他）、工資等，都有一個比較明確的分類。當用戶開始使用斗米APP時，會向斗米提供個人求職的基本信息情況，即用戶個人畫像。
定義用戶角色：使用斗米APP的人群是哪一類（求職還是招人）。由于職位的B端和C端的差異，導致最后頁面呈現出來會有較大的出入，而這個是定性的第一點。
千人千面畫像的第二個步驟：
完成以上一步之后，需要提供個人的姓名、性別、身份、出生年份、學歷、意向城市（可通過地理定位獲取）等方面。針對此類信息的輸入，能得到求職者的基本求職畫像模型。產品的后臺實際上會生成出數百個相應的標簽。比如：當你輸入的地理位置為廣州時，在進入APP后會給你推薦的頁面信息默認為廣州，并且根據求職者的實際所在位置，優先推薦用戶可接受的距離范圍內、福利好、熱門靠譜的崗位。這是對地域信息應用的一個“面”。
第三個“面”是選擇工種。
工種意味著職位。斗米提供了上百類工作崗位，而實際需要求職者通求職者選擇最多5個工種職位的方式，來對求職的實際工作意向做了約束。實際上，首頁的分類標簽中，即顯示用戶在此填寫的工作名稱。
通過以上的方式，實際上能對求職者做了完整的意向畫像。這也是個性化推薦策略的第一步：通過求職者主動提供的信息，開始構建一個圍繞求職動機的“資料庫”。而這個資料庫以動態展現的形式讓求職者去進行交互。
斗米作為匹配B端（發布崗位的公司、機構、組織、企業等）和求職者（全職、兼職的廣大群體）的平臺，職位的推薦無疑是重中之重。而如何有效的對求職者進行分群和標簽化，并構建一個自主學習和進化的個性化推薦系統，讓求職者更容易找到心儀的工作、讓發布者找到適合的崗位人才。
對求職者的系統推薦匹配的效率，成為斗米產品在迭代過程中的重中之重。
智能化推薦策略，無疑是一個較為成熟的解決方案。
而智能化推薦的功能，其中一個訴求為：如何通過“人性化”的方式，針對成千上萬、需求類型千變萬化的求職者，提供適合他們的崗位。傳統的列表資料庫搜索式的方案，能夠解決基本型的提供職位需求，卻無法滿足千人千面的求職場景。當一個產品能解決的群體越細分、有效劃分用戶的巨量需求并提供滿足需求的解決方案，實際上，它已經可以達到了初步的“個性化”的設計。
說完了智能求職顧問，我們再來看看“斗米方便面”這個功能。
顧名思義這個產品功能就是為了方便用戶面試而生。通過“方便面”的功能,用戶報名之后可以直接在斗米平臺上預約面試,根據自己的方便程度選擇面試的時間和地點。不必再因HR溝通回復不及時、溝通不明確等情況，來回磨皮造成的溝通損耗影響求職效率。
約面成功后，系統會生成一個二維碼，掃描之后就會把整個面試的指引，包括地理位置、路線圖、聯系人都發送到用戶的手機上，中間不需要跟企業HR有任何的溝通，只需直接到現場去面試即可，從而提升了整個環節的效率，并且在最后環節還會有職業顧問為用戶指引整個流程。實際上，通過聚合信息包的形式，極大的降低了傳統面試過程中的“溝通損耗”，而這也是斗米的特色服務之一。
“方便面”則讓求職者在面試前，對發布企業的實際信息有一個“超前”了解。通過對信息的精確匹配、對C端求職者的有效觸達、并提供類似“求職管家”的服務，為求職者提供便捷的求職指引服務，從而提高了求職效率。
結語：綜上所述，通過大規模個性化的“智能推薦”，斗米給C端崗位求職者提供了更優質的推薦選擇，幫助他們提升擇業的匹配度。而相比于傳統獵頭、一對一的中高端收費模式，斗小米AI智能推薦形成了一個較好的產品解決方案，形成服務業基層求職者版本的“獵頭”服務。
