数据的意义不在于掌握了多么庞大的信息，而在于对于数据进行专业化的处理，如何将大量的“数”转化为“据”，通过分析和洞察，获得行动的重要参考。——《哈佛商业评论 》
招聘，或许是在人力资源领域中数据意义最大的一块了，尤其是以"eHR"系统逐渐兴起的现在，传统人工的价值正在快速的衰减。
技术，一方面快速的解放HR的生产力，让HR不再也不必要去做“低增值”的重复性工作；另一方面，快速
发展的领域正在“洗礼”传统的招聘认知，点对面招聘逐渐走向“点对点”，更加碎片化，也更加需要信息化。（eg:百度已经开始利用人工智能探索合弄制，赋能人的本性）
互联网经济的背景下，过往“经验”似乎正在成为通向未来的桎梏，而不是有利的优势。尤其是“以客户（用户）为中心”的全新理念，每每提起，甚至有一些不屑，但却又不得不承认这是一个真正的时代——顾客是上帝。
候选人越来越关注职位的软性条件，比如招聘人员的素质、专业度、面试感受（体验）、面试专业性、企业的温度等难以量化的东西，尤其是对于生长于互联网时代的一批人，正在成为各行各业的中坚力量。
互联网追求的“用户至上”的理念正在蔓延到各个领域。产品以用户为导向，服务以用户为导向，设计体验以用户为导向，流程设计一用户为导向等等，互联网的这种对于“用户”的教育，正在从单一领域蔓延到各行各业。
这一点有点类似心理咨询领域的“泛化”（即： 引起求助者目前不良的心理和行为反应的刺激事件不再是最初的事件，同最初刺激事件相类似、相关联的事件）。也就是说，原来仅仅局限于互联网领域的体验意识，不再局限于单一领域，餐饮，住宿，旅行，消费，甚至求职面试。
在求职群体人口逐渐收缩的背景下，要实现以客户（用户）为中心的转变，实现流程上各环节的创新，对于数据的分析和洞察必不可少。而数据的采集和收集，却离不开“增长黑客”给予我们的启示。
增长黑客（Growth Hacker ）: 一群以数据驱动营销、以市场指导产品、通过技术化手段贯彻增长目标的人。
对于Growth HR,则很明显的是一数据驱动招聘，以用人部门需求指导招聘，通过信息技术化手段（区别于传统的表格）实现招聘目标的人。
当招聘越来越像一款互联网产品的时候，许多内核相似的东西具有惊人的相似性。
对于一款互联网产品，根据不同阶段用户参与行为的深度和类型，一般会分为五个阶段：Acquisition（获取用户），Activation（激发活跃），Retention（提高留存），Revenue（增加收入），Referral（传播推荐） 即： “AARRR转化漏斗模型”。
做过招聘的人，马上会联想到招聘漏斗。仔细思考对比，其实发现有着太多的相似之处。或许，这就是招聘最接近“互联网产品”的原因吧。
Acquisition（获取用户）
——让潜在的求职者接触公司、岗位，吸引目标群体
比如岗位广告的发布，渠道的选择，岗位形式，时间等发布对于目标吸引会有
大有不同的结果。
Activation（激发活跃）
——吸引目标群体完成一定的“制定动作”，使之更进一步。
对于招聘而言，转发，收藏，都不如“投递”来的实在。让用户的操作门槛越低越好，当年第一次做招聘运营的时候，微信推文的的邮箱要设置成超链接（可出发式）比简单的复制粘贴岂不是要方便快捷许多，对于有点子简历的可能当下就会进行投递。
Retention（提高留存）
——简历来了，关键是提高简历的利用率（有效性需要一开始就考虑到，岗位信息的匹配问题）。这个环节其实有一个不错的办法，就是 give a call 。凡是接近岗位能力的人都不妨进行电话沟通，一般同一类型的人其实偶一定的专业圈子同事，通过连接，打开更宽阔的道路。（此时的专业性，电话体验往往影响后期能够对潜在候选人及周边人员产生影响力）
Revenue（增加收入）
——对于HR而言，减少支出或许就是最大的增加收入。最直观的莫过于简历的有效性、获取渠道的成本等。毕竟，对于一个在诸多业务部门眼里不创收的部门，
如何赢得boss的认可和信赖，间接“创收”或许是一个不错的选择。
Referral（传播推荐）
——社交网络的兴起，让传播的门槛越来越低，尤其是自媒体逐渐兴盛的时代。如何实现二次传播，再次传播，实现“信息/产品”的多次增长，延长传播半衰期是我们需要不断学习的新技能。（雇主品牌近些年的风头正劲，在某些层面可以反映传播对于人才的选用育留的价值。）这个环节，最理想的状态莫过自传播（病毒式营销），但这样的案例毕竟要求很高。不过可以发现的是，有趣，有料，有颜，有腔调等这些比较“个性”的东西，一旦与企业“贴合”起来，往往会产生神奇的化学反应。（比如产品找腾讯，运营看阿里，技术有百度这样的坊间说法，一定程度上折射了企业的DNA）
如果将上述信息与校园招聘联系起来，将会大受裨益。
