最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

[名猎指点] 猎头爱上我ヽ(✿゚▽゚)ノ!

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2015-12-4 18:10:53 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
01
猎头青睐谁?
我总结了一下这个猎头青睐的三种候选人。从三个角度来讲,一个是你硬件要好,就是很好的硬件。比如你的工作和公司背景很好,你的工作经历来讲是特别好的公司,耳熟能详的,知名的或者是在行业当中有领导力的公司。另外一个就是教育背景很好,至少像985名校。当然如果你工作时间长的话,本科就可以去,没有太大的瑕疵就好了。这就是硬件好。

那另外来讲的就是好的软件。什么是好软件呢?就是在我们的职业生涯中有非常好的业绩。这些业绩有突出、有记载、有优势。这些正是用人单位所喜欢的。
通常来讲,猎头非常不喜欢的是没有亮点、优势不明显,每一项都平平的。这样的候选人在用人单位是非常难以通过的,所以要具备好的软件条件。
第三从形象来说是好的。这里并非指的是长得好看,而是非常的善于沟通、精神状态非常的好,包括心理状态。

02
好简历模型

横坐标是时间轴,纵坐标是成长轴。就是指每一段职业经历都是很稳定的,没有频繁的跳槽。每一段职业经历当中没有空白和空档期。

每一段职业经历都是向上成长的趋势,每一段跳槽都是在原有的基础上发展的。总的职业成长趋势是向前的。我们尽量是在同一领域去发展,可以在相近类似的领域,保持足够的专注。

03
猎头怎么找上门?

猎头关注什么样的人?什么样的人是猎头喜欢的?我们分为三类。一类是公开找工作的,就是现在没有工作或者是对现在的职位不满意,然后我希望能够换工作。第二部分就是潜在的人群,可以换可以不换。现状并不确定。还有一类是根本不会换工作的。

实际上,猎头更加看重的是潜在换工作的人。猎头一直在挖掘潜在换工作的人。他们有非常多的渠道来找到你,通常是推荐。所以在职场中维护很好的社交是非常重要的。同时脉脉、领英等也是猎头挖人的重要渠道。

04
猎头的工作流程


猎头拿到客户的需求之后,会做很多职业的需求分析。分析完了之后,就会找到你。然后向你介绍这个职位,更加关注这个职务的卖点和对候选人的好处,通常会变成对你的职业生涯到底有什么好处。
拿到简历之后,猎头就会进行面试。通常是电话面试和见面面试。这里我非常建议大家去进行见面面试的。特别是你要去做经理这样的职位。因为猎头见的人非常的多,如果你们能够见面,他就会对你有更多的了解,有了更多的职位之后,就会在第一时间想到你。猎头说要和你见面的时候,你要明白这是一名非常负责的猎头顾问。
在被猎头面试的过程中,他会不断的挖掘你的亮点,能力,经验和个性能和这个职位匹配的方面。从而形成一个非常好的推荐报告,把你推荐给客户。如果你的亮点非常清晰,他就会和对方公司的HR形成一个非常好的介绍,从而为你带来更多的面试机会。
面试之前,会对候选人进行面试辅导。告诉你面试的基本能力,让你在面试的过程中有更好的表现。从而在你面试的过程中会不断的跟进你的面试进程。好的顾问会在面试之前把相关情况介绍的很清楚,面试之后会向你反馈面试结果,去一步步推进面试的过程。
通过面试之后,会进行offer的谈判。如果你有猎头顾问,尽量把薪酬谈判这件事交给你的顾问。他会尽最大的努力达成双方的意向。
上班之后,会有试用期。这在猎头的工作流程中是保用期。猎头会跟进你的试用情况,无论有任何问题都可以随时的进行交流。

05
如何找到好的猎头顾问?

一好的猎头要对行业、企业、职位北京介绍清晰详实;二他是否有没有同类岗位推荐成功的案例;三就是你要自己判断跟进过程是否及时,比如你面试完了之后是不是能够及时的打电话跟进进程和情况反馈。

四就是你要判断猎头和客户的关系好不好?所谓客户关系好就是能够帮助你,在同等条件下,你能够拿到更多的面试机会;五是猎头是把我当作合作伙伴还是商品?不要让猎头把你当作商品去买。负责的猎头会问你需求,职业发展的考虑等。

好了今天的课程就到此结束了,你现在是否有了跳槽的准备还是潜在用户了?小锦有已经打算好了,收拾收拾去偷偷面试啦~嘘,你千万别告诉我老板啊!等小锦成了百万富翁,也向扎克伯格那样捐出99%的股份,成为大家眼中的大慈善家!
楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-5-1 03:18

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表