大多数公司在 HR 科技堆栈上容易犯的错误 | Phil Strazzulla

Phil Strazzulla 对 HR 科技市场有着全方位的了解。曾任 Bessemer Venture Partners 投资人，后在 Harvard 获得 MBA，Phil 自学编程，打造过 HR 科技产品，还曾多年担任灵活 HR 顾问，帮助某公司在 15 个月内从 300 人扩张到 3,000 人。

在这些经历中，他发现了一个共同点：HR 团队普遍感到压力巨大，而最让他们头疼的，往往是如何选择合适的工具。于是他开设了博客，这个博客逐渐发展为 SelectSoftware Reviews，如今每月为 100,000 名 HR 专业人士提供独立工具测评、每周通讯，以及免费顾问服务，帮助任何 HR 团队找到真正适合自身需求的工具。

在 Xobin Talks 第 28 期中，主持人 Aman Kumar Tiwari 与 Phil 探讨了企业在选择 HR 科技时常常忽略的关键点。他们还讨论了如何从零搭建招聘科技堆栈，以及未来人才招聘技术的发展趋势。

企业评估 HR 科技方式发生了哪些重大变化？

Phil 首先强调的是行为层面的变化，而非技术本身：糟糕的使用体验。

Phil：“最主要的影响因素其实是大家对 HR 科技的体验，而这种体验往往并不理想。许多公司因为曾经遇到过糟糕的实施或客户服务，对新工具心存疑虑。”

这种谨慎心态与市场本身的进步并存。

Phil：“过去五到十年，市场上出现了很多真正优秀的新软件。对我来说，最大的趋势是开发软件变得更容易了。API 让集成变得简单，千禧一代逐渐走上管理岗位，整体技术素养提升，所以新工具的采用率也大幅提高。”

如今，平均每家企业要运行大约 16 个独立的 HR 和招聘应用，68% 的公司使用的是彼此割裂的平台（HR.com, 2025, via Pin）。挑战已经从“能否找到可用的软件”转变为“如何在 200 个 ATS 选项中做出正确选择”。

如果要从零搭建招聘科技堆栈，应该从哪里开始？

Phil 的建议很明确：先从 ATS 入手，再围绕你的候选人画像进行扩展。

Phil：“首先，把申请人跟踪系统（ATS）视为人才招聘流程的核心。然后再考虑是否需要引入 CRM。很多人才招聘团队其实还没有足够的流程或资源，无法真正发挥 CRM 与 ATS 协同的价值。”

围绕实际招聘对象来搭建体系

ATS 之外的所有选择，都取决于你的候选人类型。

Phil：“如果你招聘的是一线员工，移动端优先的申请流程会更高效。大批量招聘时，速度最重要，可以考虑用聊天机器人处理初步沟通。如果是招聘高管销售，策略就完全不同，需要更注重主动挖掘、候选人关系维护和 CRM 工具。”

78% 的人才招聘团队配备了 ATS，但只有 21% 使用招聘 CRM，导致被动候选人资源未被充分挖掘（HR.com, 2025, via Pin）。大多数团队只停留在 ATS 阶段，真正的价值在于 ATS 之外的配套系统，而这些完全取决于你的招聘对象。

HR 负责人如何判断工具是否真正适合自己？

这是 Phil 最直白的部分。他提出的“三步检查法”简单明了，但大多数公司往往会漏掉其中一环。

第一步：你是否属于厂商的理想客户？

Phil：“前阵子我和一家有 100,000 名员工的公司交流，他们在考虑三款 ATS，其中两款专为大型企业设计，另一款则主要面向中小企业。虽然 SMB 产品看起来很精致，销售也很积极，但如果这样的大公司选了它，后果可能会很糟糕。”

解决办法很简单：直接问供应商，你们的理想客户画像里有我们吗？

第二步：功能是否匹配你的实际需求？

Phil：“不同的 ATS 平台各有侧重，有的主打测评，有的重视雇主品牌、人才挖掘或集成。你需要根据自己的招聘难题来选功能，而不是盲目追求功能最多的那款。”

第三步：考虑总拥有成本

Phil：“你是只想选最便宜的，还是要考虑后续会不会因为功能不够用而增加招聘成本，或者需要多雇人来操作？一定要算清楚总拥有成本。”

当工具价格异常低时

Aman 提出一个 HR 采购者常有的疑问：如果某款工具价格低得不正常，是不是有问题？

Phil：“有可能你们公司确实能从中获得独特价值，也有可能是定价还没调整，或者公司刚起步。如果是这样，建议尽早锁定优惠价格。比如 Wistia，我是他们的早期客户，十年里每月只花 $25，而现在同样的服务要 $2,000。因为我加入得早，Wistia 一直保留了我的原价。”

如果发现早期定价的好产品，尽快锁定。

AI 测评和结构化评估如何真正改变招聘？

Phil 对此持积极但有条件的态度：这些工具在合适的团队和流程下效果显著。

Phil：“对于优秀的人才招聘团队来说，这些工具能提供比简历更多的参考信息，让雇主和候选人之间的匹配更高效。在 AI 辅助简历泛滥的时代，必须有办法快速筛选出真正值得花时间交流的前 10 或 20 位候选人。”

候选人体验是被忽视的风险点

Phil：“一定要提前和候选人沟通好测评的意义和流程，否则很容易因为流程不透明而流失最优秀的人才。”

招聘人员平均每周要花约 23 小时筛选一个高量级岗位的简历，AI 筛选平台能将这一流程大幅缩短到几小时，效率提升明显。但最终能否吸引到优质候选人，取决于测评流程的体验设计。

跨国家和岗位标准化评估有多重要？

Phil 的答案非常明确：极其重要，理由有三。

Phil：“从合规、道德和业务角度看都非常关键。你不希望面试过程中夹杂个人偏见。”

人性难题

业务层面，Phil 进一步解释：

Phil：“从企业角度讲，标准化很重要，因为我们并不总能客观判断谁更适合。有时因为对方和自己同校、同乡、同宗教，就会产生亲近感，这些因素往往会盖过真正重要的能力和潜力。”

结构化评分标准能让决策聚焦于真正相关的绩效标准，而不是个人情感。

HR 团队未来三到四年应重点关注什么？

这是本期节目中最出人意料的观点。

Phil：“坦率地说，大多数 HR 和人才招聘团队未来几年最大的提升空间，其实在于更好地用好现有工具。”

这并非唱反调，而是他在服务 100,000 名 HR 专业人士过程中真实观察到的现象。

Phil：“大多数团队用 ATS 只是做面试记录和管理申请，自动化和 AI 功能几乎没用起来。系统之间的数据和报表集成也常被忽视。”

问题不是工具不够，而是现有工具没有被充分利用和打通。

现在最值得问供应商的一个问题

Phil：“如何让客户经理帮我了解最佳实践？其他团队是怎么做的？怎样才能成为你们客户中用得最好的那一类？这才是你应该经常问的问题。”

大多数 SaaS 供应商都清楚他们的顶级客户做了哪些不同。直接问，比盲目评估新工具更快、更省钱、也更有价值。

如何跟上瞬息万变的 HR 科技市场？

Phil 的最后建议与软件无关。

Phil：“最重要的是找到一个能持续学习、交流的社区。你可以参加一场关于 AI 招聘的网络研讨会，听嘉宾分享，但真正的干货往往来自聊天室里的同行交流。找到这样一个群体，持续学习，因为行业变化只会越来越快。”

厂商和分析师能提供一层信息，真正一线实践者的实时分享则是另一层。两者都重要，但实践者的反馈更及时。

关于 Phil Strazzulla

Phil Strazzulla 曾在 Bessemer Venture Partners 担任早期软件投资人，后于 Harvard Business School 获得 MBA。他自学编程，打造过 HR 科技产品，并多年担任灵活 HR 顾问，曾帮助某公司在 15 个月内从 300 人扩张到 3,000 人。发现每个 HR 团队在采购科技时都遇到难题后，他创办了 SelectSoftware Reviews，最初只是个人博客，如今每月为 100,000+ HR 专业人士提供独立测评、每周通讯和免费顾问服务，帮助团队量身定制工具选择方案。

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