最近接觸了很多獵頭，發現太多不靠譜的獵頭，我自己做了一下換位思考，如果我是獵頭，我應該怎么做？
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首先我是互聯網的一名數據工作者，所以我的身份就變換為一名定位為互聯網行業的獵頭，并且正在尋找數據相關的人才。
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接到了這個工作，我首先思考的問題，應該是我的背的KPI是什么，這跟我的績效工資有關系嘛，假設我的KPI有3個，1是候選人最終offer的月薪（假設我會抽成1個月 月薪），2是完成了多少個成功拿到offer且入職的候選人（當然實際可能復雜一些，比如還會看候選人得待3-6個月等等），3是服務指標吧。我要做的就是如何實施策略，最大化我的KPI。
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在開始制定策略之前，我需要深入的了解這個命題下的“業務”。第1，數據這個行當到底是一個什么東西，上游到下游，每個都對應了什么工種，數據倉庫工程師是干嘛的，數據分析師是干嘛的，數據產品是干嘛的，數據挖掘工程師又是干嘛的等等；第2，了解了每個工種的工作內容之后，還需要了解每個工種的技能樹是什么，不同工種，不同級別，對技能樹的每一個技能的要求高低也是不一樣的；第3，了解招人的企業，對這個職位的定位是什么，最好是了解這個職位所在部門的組織架構，了解了什么部門什么架構，了解了匯報上下級等等，你也大體能猜出這個職位大體是干嘛的了，第4，當然職位的職級，薪酬，公司狀況等等，也需要記錄的。
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了解完業務之后，我開工了：
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首先，我需要把候選人的信息，推的企業的職位信息整理出來，簡單有簡單的整法，復雜有復雜的整法。例如，通過獵聘網，獲取候選人的信息，作為原始層的一張底層表；通過linkedin，抓取了一部分候選人的信息，又建立了一張底層表......企業的信息，也建一個底層表記錄下來。然后我們做上一層的匯總表，把各個渠道的候選人信息匯總起來，定義好需要的字段。
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然后，我們通過整理的信息，給候選人和企業職位打上各種標簽。例如職位抽象出的標簽是：數據分析師，公司平臺好，穩定，薪資與市場平均持平，數據分析，SQL，R語言，Excel，分析報告，業務理解等，候選人也根據信息庫，抽出他的技能標簽，抽出他的職位標簽，等等，我們可以建一個兩者的匹配度模型，最簡單的可以計算兩者的相似度。將匹配度由高到低進行排序，然后我一個一個挨著電話。
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每次訪問之前，我都會根據希望添加的數據字段標簽，構建電話話術，訪問之后，對候選人加入新的標簽信息，例如候選人希望創業，希望有高的職級，希望做的事情是產品相關，而非分析，等等。對于從候選人pickup，一直到候選人愿意投遞簡歷，候選人面試，候選人拿到offer，到候選人成功入職，整個流程，我們會定義好這個pipeline。每個電話過的候選人都會標記到了哪個階段。
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在第一輪電話，了解了候選人之后，我會定義每個候選人的對職位意愿的等級，例如 非常愿意（直接把簡歷發過來，還問這問那的），中等（說考慮考慮），不愿意（暫時不考慮換工作），直接掛掉電話等。我根據閱讀簡歷，以及跟候選人的了解，初步給他定一個水平的等級（這個等級會結合職位的要求職級進行重新匹配度計算）。根據候選人的意愿等級，和匹配度，我們再重新排序，這個就是我最終的候選人的優先級。
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以上就是我對獵頭行業的一點想法，也算是作為數據分析師，可以怎么幫到這個行業的一個思考。如果見解太淺薄，請望諒解。
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附：
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整理信息，對數據加工的時候，分原始層，匯總層等等，這是比較流行的數據倉庫的思路，當然我介紹的是最簡單的狀態。在實際當中，考慮的因素會非常多：匯總表的字段怎么選取定義，表結構怎么設計，統計的口徑等等。
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為什么要考慮優先級排序：候選人的數量是海量的，獵頭的精力是有限的，如果你不做工作的priority，那你會被海量的信息所淹沒，當然，如果候選人數量不多，也就十幾個，那好說了，一個一個打電話過去挨個弄就行了。
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給候選人打標簽：說的高大上一點，就是用戶畫像，說白了，就是對這個人總結一些能概括出這個人職業特點的關鍵詞，每一個關鍵詞都反應了這個人的某一個側面。
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為什么要做pipeline：每一個項目都會有這個流水線管理，做好pipeline的監控，你會更好的了解你手里把控的情況如何，項目進展到哪一步了，pipeline的監控；還可以做成漏斗分析，去監控每一個環節的轉化率，如果項目推進的不好，也比較容易找到原因，到底哪個環節出了問題。在很多外企里，都會使用Salesforce這種CRM軟件去做類似的管理。
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