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才储APESK——精准的匹配评估让互联网技术与心理学一起交汇

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如何才能更客观的了解一家公司的技术水平?除了访谈使用该公司产品的客户,了解客户使用的反馈和评价,还有一个特别的角度:从其竞争对手公司里的开发人员的角度看。

才储的竞争对手公司已离职员工曾这样描述才储:

“我从未见过如此惊才绝艳的系统。同时,那些演示在我心中逐渐转换为一个个算法,我清楚的知道当前业界已知水平的极限,没有哪一个公司,能够产出一个系统能实现类似的分流技术,而且是直接手机端操作,候选人无需任何登录操作,、一个手机一个手指,轻松完成各类评估。”

“使用的一刹那,我就知道这是我想要的交互效果,,以及...DISC岗位关键字定义功能(我之前和领导提过多次然而不了了之并没有投入开发),而且,这竟然不是出自我手的测评系统,我竟有种想哭出来的感觉,技术与设计的完美结合,让我清晰的感受到那种技术断层的存在(比如分流的算法,PDP多维度的算法和技术是我们苦苦思索而不得要领,才储在这个量表算法上应该领先同行三年左右,为什么?因为提炼算法的基础是海量的样本量,而样本积累需要时间跨度) ”

“我在alexa查过才储的日测试量,大约平均10W独立IP(和其他测评公司不同,才储采用开放式采样模式),一年下来积累的有效样本数量估计大概一千万左右(30%),这些都是测评算法技术所需的最最核心的东西:数据支撑。”

“为什么我会认为才储分析真心牛逼:1. 算法和数据支撑,完全超出当时最强者不止一个大的档位。2. 使用体验前所未有的舒服。3. 开放式采样大数据模式对同行的强势碾压(可能有点夸张,但是从技术角度看确实是事实) ”

在人才管理和人岗匹配方面,才储提出了直观而朴素的人岗匹配理论:

“通过企业绩效数据与人格分布的研究,A确立的核心人岗匹配逻辑不是“招聘正确的人”,而是“不要招聘错误的人”。通过大数据岗位常模分布,审慎甄别和剔除在某些岗位常模中的盲区类型,就能很大程度上帮助我们更有效的聘用,筛选和团队建设。”

“通俗而言,由于工作环境和任务不同,不同性格类型也各有自己的用武之地。譬如,客户服务、支持和销售人员中,大多数人的性格类型则是ESFJ或者ISTJ——这两种性格类型的人通常都更关注事物的现实状况,重视具体的信息(S),而不是潜在的可能性;一些人对个人感受相当敏感(F),他们十分善于把握客户的需求,同时也渴望从他人那里获得理解和善待(F)。相反,INTJ和INTP型性格的员工非常擅长一个人安静地解决复杂问题,但让他们来作为客服支持人员,则常会得到诸如“不近人情,待人苛刻,也不关心客户需要什么”“他们忙个不停,但是从他们那里我们得不到任何需要的东西”的客户投诉或抱怨。

如以上例子,表现称职的客户服务或支持人员常模中极少有INTJ和INTP的分布(即盲区类型),在测谎和极性指数等信效度参数正常的情形下,得出待测对象是这两种(盲区)类型,我们需要尽可能避免该候选人任职客服,支持和销售类型的岗位,依据其类型优势选择更适合的岗位,即可很大程度减少在客服销售类岗位招聘到错误的人的可能性。

相对其他公司道理正确但内容空洞的宣传,才储清清楚楚的把判断方法告诉客户,算是业界良心了。找到一则才储客户在网上的评价:

“可以亲自体验,通过体验,才储占住了我靠谱性格测试提供商的认知心智,而其他家不在这根弦上;那个岗位分流很直观,对校招管培分流非常方便,测试后自己录入本企业的待分配岗位,测试完后就自动有匹配建议,这个我用了2年发现推荐的人岗匹配还真不赖,至今匹配后的关键岗还没流失一个人。”

才储可以说是把体验经济应用在心理学领域第一家吃螃蟹还吃得挺成功的公司了。

心理学既需要理论思维,也需要实证技术。才储很好的把实证数据和理论结合起来。形成了以数据支撑优化模型的良性迭代更新模式。

技术和心理学一旦交汇,还能衍生出更有意思的领域。比如利用人格分类心理学理论在婚恋中的性格匹配理论,才储开发出了手机应用:默契MATCH。

“MATCH默契和某陌的不同之处在于,Match可以精准的找到和你性格及其相似的人群,并跟他们在一起很自然地愉快地聊天(物以类聚,人以群分的原理)。有内测用户用这种极端的角度描述了这种愉悦感:“原来精神交流可以和YP一样痛快! ” Match 最有意思的是它的「配对指数」功能,除了和默契内的好友匹配,你可以和你在微信里,通讯录里,QQ里的异性好友进行配对,看看哪些人和你的性格适配指数更高。”

希望处于移动互联网技术和心理学交汇点上的才储公司把握好机遇,开发出更多有意思、有价值的作品。把技术和心理学更多的连接起来,释放出更大的能量。

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