一种猎头顾问职位分配方法与流程

本发明涉及求职招聘技术领域，具体涉及一种猎头顾问职位分配方法。

背景技术：

服务型企业在快速发展的过程中，员工人数会随之急剧扩增。随着人员规模从10人到100人到1000人到10000人的扩增，对员工的精细化管理及提效，同样也会有指数级的需求增长。

猎头行业就是这种典型的精细化管理需求非常强烈的企业。几十人规模的企业，对于从客户那里获得的职位，通过管理者自上而下的分配，是职位分配比较有效的手段。但当员工规模发展到几百人、几千人时，仅仅通过交给管理者分配职位，就会出现以下问题：

(1)分配不均

业务能力强的、一线城市的办公室，拥有较多的职位可以交付，但可交付的顾问往往会不够，这时每个顾问需要交付大量的职位，导致效率变低；业务能力稍逊或者是二三线城市的办公室，拥有相对较少的职位可以交付，相对而言每个顾问可以交付的职位较少。

(2)分到的职位不是猎头顾问善于交付的

管理者通常只能影响几个办公室的猎头顾问，如果想调动全公司的所有猎头顾问，则难度会非常高。这时，如果需要交付的职位，自己管辖的办公室没有顾问擅长，则需要投入更多的人力、时间成本去完成交付，导致效率较低。

(3)顾问职业生涯发展不聚焦

职位会根据客户的需求不断发生变化，若所有的职位都由管理者分配给管辖办公室的猎头顾问进行交付，猎头顾问会涉猎各行业、各职能的职位，很难能培养猎头顾问的专业性。

技术实现要素：

为解决现有技术的不足，本发明实施例提供了一种猎头顾问职位分配方法，该方法包括以下步骤：

利用大数据和人工智能算法，得到各个猎头顾问擅长的职位对应的行业、职位职类、年薪及办公地点，生成各个猎头顾问的画像；

根据所述职位的画像，计算可分配职位的猎头顾问的数量，得到第一数量；

确定所述职位的分配范围；

根据所述第一数量及所述职位的分配范围，确定可分配职位的猎头顾问的数量，得到第二数量；

根据各个猎头顾问的画像，将所述职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问。

优选地，根据所述第一数量及所述职位的分配范围，确定可分配职位的猎头顾问的数量，得到第二数量包括：

根据所述职位的分配范围，判断是否将所述职位同时分配给本团队的猎头顾问和不属于本团队的猎头顾问；

若是，则根据预设的不属于本团队的猎头顾问数量与所述第一数量的比例，确定与所述职位匹配的本团队的猎头顾问数量及不属于本团队的猎头顾问数量并计算所述本团队的猎头顾问数量与所述不属于本团队的猎头顾问数量的和，得到第二数量。

优选地，根据所述职位的画像，计算可分配职位的猎头顾问的数量包括：

根据职位的年薪范围，设置可分配所述职位的猎头顾问数量并将所述猎头顾问数量作为基础值；

根据所述职位的招聘人数，设置可分配所述职位的猎头顾问数量并将所述猎头顾问数量作为叠加值；

判断所述基础值与所述叠加值的和是否大于预先设定的阈值，若否，则将所述基础值与所述叠加值的和作为可分配所述职位的猎头顾问数量，若是，则将预先设定的阈值作为可分配职位的猎头顾问数量。

优选地，确定所述职位的分配范围包括：

判断所述职位预设的分配方式是否为合作分配，若否，则确定所述职位的分配范围为仅分配给本团队的猎头顾问。

优选地，确定所述职位的分配范围包括：

判断本团队的各个猎头顾问已接受的职位数量与本团队的猎头顾问数量的比值并判断所述比值是否小于设定的阈值，若是，则确定已被各个猎头顾问接受的职位的分配范围为仅分配给本团队的猎头顾问。

优选地，根据各个猎头顾问的画像，将所述职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问包括：

判断猎头顾问是否具有新人接单特权，若是，则将所述职位优先分配给所述猎头顾问；

若否，则判断所述猎头顾问是否运作过所述职位对应的客户，若是，则将所述职位优先分配给所述猎头顾问；

若否，则根据各个猎头顾问在其擅长的行业、职类、年薪及办公地点的总评分，将职位分配给相应的猎头顾问。

优选地，根据各个猎头顾问的画像，将所述职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问还包括：

判断所述职位对应的客户是否为优质客户，若是，则将所述职位优先分配给入职时间不超过设定时间段的猎头顾问。

优选地，在根据各个猎头顾问的画像，将所述职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问之后，所述方法还包括：

判断猎头顾问是否接受所述职位，若是，则在在设定的时间段内不向所述猎头顾问分配所述职位。

优选地，在根据各个猎头顾问的画像，将所述职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问之后，所述方法还包括：

持续判断猎头顾问所接收的职位的数量是否大于设定的阈值，若是，则在设定的时间段内不向所述猎头顾问分配任何职位。

优选地，在根据各个猎头顾问的画像，将所述职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问之后，所述方法还包括：

持续计算猎头顾问拒绝所述职位的次数并实时判断所述次数是否大于设定的阈值，若是，则不向所述猎头顾问分配任何职位。

本发明实施例提供的猎头顾问职位分配方法具有以下有益效果：

通过平台调度的方式，将所有需要交付的职位统一分配给最适合该职位的猎头顾问，提高了效率，可以让猎头顾问不断的接受自己擅长行业的职位，有利于猎头顾问的职业化、专业化发展。

附图说明

图1为本发明实施例提供的猎头顾问职位分配方法流程示意图；

图2-图5为本发明实施例提供的猎头顾问画像示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。

如图1所示，本发明实施例提供的猎头顾问职位分配方法包括以下步骤：

s101，利用大数据和人工智能算法，得到各个猎头顾问擅长的职位对应的行业、职位职类、年薪及办公地点，生成各个猎头顾问的画像；

s102，根据职位的画像，计算可分配职位的猎头顾问的数量，得到第一数量；

s103，确定职位的分配范围；

s104，根据第一数量及职位的分配范围，确定可分配职位的猎头顾问的数量，得到第二数量；

s105，根据各个猎头顾问的画像，将职位依次分配给数量与第二数量一致的各个猎头顾问。

可选地，根据第一数量及职位的分配范围，确定可分配职位的猎头顾问的数量，得到第二数量包括：

根据职位的分配范围，判断是否将该职位同时分配给本团队的猎头顾问和不属于本团队的猎头顾问；

若是，则根据预设的不属于本团队的猎头顾问数量与第一数量的比例，确定与职位匹配的本团队的猎头顾问数量及不属于本团队的猎头顾问数量并计算本团队的猎头顾问数量与不属于本团队的猎头顾问数量的和，得到第二数量。

可选地，根据职位的画像，计算可分配职位的猎头顾问的数量包括：

根据职位的年薪范围，设置可分配职位的猎头顾问数量并将所述猎头顾问数量作为基础值；

根据职位的招聘人数，设置可分配职位的猎头顾问数量并将猎头顾问数量作为叠加值；

判断基础值与叠加值的和是否大于预先设定的阈值，若否，则将基础值与所述叠加值的和作为可分配职位的猎头顾问数量，若是，则将预先设定的阈值作为可分配职位的猎头顾问数量。

作为一个具体的实施例，当职位的年薪在0-20w之间时，将可分配该职位的猎头顾问的数量设置为3人；当职位的年薪在20-40w之间时，将可分配该职位的猎头顾问的数量设置为4人；当职位的年薪在40w以上时，将可分配该职位的猎头顾问的数量设置为5人。

作为一个具体的实施例，当职位的招聘人数为1时，将可分配该职位的猎头顾问的数量设置为0人；当职位的招聘人数在2-3之间时，将可分配该职位的猎头顾问的数量设置为1人；当职位的招聘人数在4-5之间时，将可分配该职位的猎头顾问的数量设置为2人；当职位的招聘人数在6人以上时，将可分配该职位的猎头顾问的数量设置为3人。

可选地，确定职位的分配范围包括：

判断职位预设的分配方式是否为合作分配，若否，则确定职位的分配范围为仅分配给本团队的猎头顾问。

可选地，确定职位的分配范围包括：

判断本团队的各个猎头顾问已接受的职位数量与本团队的猎头顾问数量的比值并判断比值是否小于设定的阈值，若是，则确定已被各个猎头顾问接受的职位的分配范围为仅分配给本团队的猎头顾问。

可选地，根据各个猎头顾问的画像，将职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问包括：

判断猎头顾问是否具有新人接单特权，若是，则将职位优先分配给猎头顾问；

若否，则判断猎头顾问是否运作过所述职位对应的客户，若是，则将职位优先分配给所述猎头顾问；

若否，则根据各个猎头顾问在其擅长的行业、职类、年薪及办公地点的总评分，将职位分配给相应的猎头顾问。

作为一个具体的实施例，总评分为猎头顾问在其擅长的行业得分与相应权重的乘积与职类得分与相应权重的乘积、年薪得分与相应权重的乘积及办公地点得分与相应权重的乘积的和。

可选地，根据各个猎头顾问的画像，将职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问还包括：

判断职位对应的客户是否为优质客户，若是，则将职位优先分配给入职时间不超过设定时间段的猎头顾问。

作为一个具体的实施例，将职位优先分配给入职时间不超过90天的猎头顾问。

作为一个具体的实施例，在优质客户为近一段时间内有过回款、有预付款且对推荐的求职者能够及时在线回复的客户。

可选地，在根据各个猎头顾问的画像，将职位依次分配给数量与第二数量一致的各个猎头顾问之后，该方法还包括：

判断猎头顾问是否接受职位，若是，则在在设定的时间段内不向猎头顾问分配该职位。

可选地，在根据各个猎头顾问的画像，将职位依次分配给数量与所述第二数量一致的各个猎头顾问之后，该方法还包括：

持续判断猎头顾问所接收的职位的数量是否大于设定的阈值，若是，则在设定的时间段内不向该猎头顾问分配任何职位。

可选地，在根据各个猎头顾问的画像，将职位依次分配给数量与第二数量一致的各个猎头顾问之后，该方法还包括：

持续计算猎头顾问拒绝职位的次数并实时判断该次数是否大于设定的阈值，若是，则不向该猎头顾问分配任何职位。

本发明实施例提供的猎头顾问职位分配方法，利用大数据和人工智能算法，得到各个猎头顾问擅长的职位对应的行业、职位职类、年薪及办公地点，生成各个猎头顾问的画像，根据职位的画像，计算可分配职位的猎头顾问的数量，得到第一数量，确定职位的分配范围，根据第一数量及职位的分配范围，确定可分配职位的猎头顾问的数量，得到第二数量，根据各个猎头顾问的画像，将职位依次分配给数量与第二数量一致的各个猎头顾问，将所有需要交付的职位统一分配给最适合该职位的猎头顾问，提高了效率，可以让猎头顾问不断的接受自己擅长行业的职位，有利于猎头顾问的职业化、专业化发展。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

可以理解的是，上述方法及装置中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。