易觀分析：

Analysys易觀分析認為，中國互聯網招聘市場目前處于應用成熟期。

Analysys易觀把中國互聯網招聘市場的發展周期分為四個階段，即探索期、市場啟動期、高速發展期和應用成熟期。中國互聯網招聘市場發展周期過程如下：

探索期（1997-2007）

招聘行業是最早被互聯網化的領域之一，早在90年代中后期，招聘網站就已經出現。隨著互聯網的發展、中國經濟的發展，就業人員流動現象的增加，互聯網招聘滲透率逐漸升高，針對不同人群、不同行業、不同地域的招聘網站大量涌現。

啟動期（2008-2009）

2008年至2009年初，受全球金融危機的影響，經濟下滑導致招聘行業一度蕭條，前程無憂等代表廠商的營收規模大幅度下滑，傳統紙質招聘的下滑速度更是大于網絡招聘。一些招聘網站也在此時未能承受重創而退出市場。

高速發展期（2009-2013）

2009年下半年開始，經濟逐漸復蘇，互聯網的快速發展及金融危機時期企業對于招聘成本低廉的需求，使得在線招聘市場發展環境及前景開始向好。2010年起，中國經濟的快速增長，企業用人需求的上漲，互聯網的快速普及，使得互聯網招聘市場進入高速發展期，市場競爭格局基本形成。

應用成熟期（2014-）

當前，互聯網招聘市場處于相對穩定成熟的發展階段，傳統的綜合招聘網站占據了絕大部分的市場份額，并因其自有的規模效應，獲取單個用戶的成本已經非常的廉價，網站活躍度仍處于不斷上漲的趨勢，綜合招聘網站在一定時期內仍將是市場的主導者。

前程無憂、智聯招聘等老牌招聘網站獨霸市場的局面仍未改變。隨著中國經濟的發展和用工需求的轉變以及移動互聯網時代的到來，互聯網招聘市場新一輪變革正在悄然發生。雖然市場份額仍然主要掌握在老牌招聘廠商手里，但其余廠商份額正在擴大，創新產品層出不窮。藍領招聘、獵頭招聘、垂直領域人才招聘、兼職招聘、社交招聘、職場點評分享等針對不同人群、不同方式的細分垂直招聘正在百花齊放。一些重視用戶體驗的創新型垂直細分招聘網站及應用開始涌現，試圖分食傳統互聯網招聘市場。移動互聯網的發展，使得互聯網招聘市場移動端開發亦在不斷前行，用戶的痛點及訴求和新技術的不斷驅動正在催生新一輪的市場變革。

從2017年中國互聯網招聘市場發展狀況來看，有以下3點值得注意：

對個人用戶而言：

當前，移動互聯網逐漸成為個人用戶求職主要渠道，移動互聯網招聘產品正在圍繞提高用戶求職招聘體驗進行升級。對于個人用戶在求職過程中一直處于相對弱勢的局面，互聯網招聘市場創新產品也制定了一系列規則來平衡企業與求職者的地位。大數據技術在互聯網招聘過程中將發揮越來越重要的作用，通過數據分析精準向用戶投遞職位，使得招聘求職過程中個人用戶不再是被動等待者。

對企業用戶而言：

提升招聘效率是互聯網招聘市場首要提升的關鍵之一，傳統綜合招聘平臺是利用信息不對稱來服務于企業用戶，簡歷未能精準投放，導致企業用戶在招人過程中效率相對較低。近幾年出現的創新型細分招聘廠商，通過社交、大數據精準推薦等功能，實現了個人用戶與企業用戶雙向選擇、求職招聘效率雙提升的局面。

對市場投資者而言：

2017年，關于互聯網招聘領域的資本市場較為活躍，眾多細分垂直類互聯網招聘廠商獲得了資本的青睞。在移動互聯網、大數據等新技術的發展下，細分垂直類招聘平臺創生出新產品和新模式得以提升用戶體驗。同時，職業社交、在線教育等眾多相關領域也在向招聘領域擴充。另一方面，分類信息招聘網站在低學歷、藍領階層的異軍突起，表明雖然發展了10多年的在線招聘行業，仍存在眾多藍海區等待被挖掘，或將獲得資本青睞。互聯網招聘市場的變革或將來自邊緣的長尾區，來自對用戶需求有精準把握，能夠有效利用新技術，在商業模式上有較大創新力的新型互聯網公司。

市場典型企業——前程無憂：

前程無憂是中國最大的人力資源服務供應商，2004年即在美國上市。Analysys易觀分析認為，前程無憂的發展見證了中國互聯網招聘市場的發展歷程，從線下招聘業務為主到大力發展網絡招聘，再到業務拓展到整個人力資源服務鏈條，前程無憂多年積累的人才庫和企業庫，以及品牌與聲望，是眾多企業招聘中基層員工的首選之一，也是求職者的首選求職平臺之一。

在大數據、人工智能向各個行業、各個領域加快滲透的時代，前程無憂預見到了可能到來的沖擊，積極進行著應對的準備，在確保現有成熟業務繼續穩定增長的同時，不斷的開拓新業務、新領域，以降低未來市場變化所帶來的風險。

Analysys易觀分析認為，2017年，前程無憂對拉勾的投資，一方面是基于拉勾解決自身面臨的成長發展困境的需要，另一方面也是基于前程無憂對更精細化、垂直化的業務和運營方面的需要。在平臺化的跑馬圈地戰略進行到一定階段的時候，更重視用戶體驗、更能準確跟蹤細分市場動向的戰術就成為了必不可少的一個環節。同時，具有海量數據基礎的平臺，具有個性化需求特征的獨立站點，二者的結合，在打通數據的基礎上，可使B端的用戶數據與C端的用戶數據實現更有機的結合，同時使數據體系的商業變現更加高效。

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