初级顾问的高业绩回款

初级顾问想要业绩回款达到80-100万/年，必须做到下面三个方面的可控性。

1：情绪的可控性

情绪不稳定是初级顾问最大的敌人，很多猎头顾问因为无法承受“一会天堂一会地狱”的订单跌宕起伏，导致情绪剧烈变动，最终在相当长时间内一蹶不振，甚至退出猎头行业。

新人进入猎头行业的第一课就应该是：如何保持稳定的情绪。

猎头成交是一个很长的链条，寻访-沟通-推荐-一面-二面-终面-谈薪-offer-入职-回款，任何一个环节出问题，都会导致订单终止，作为初级顾问而言，去提前预防候选人拒offer是一件很高难度的事情，初级顾问基本不具备该技能，初级顾问需要做的是“谋事在人，成事在天”，要保证自己的情绪始终处于平坦状态，一直到过质保期回款了，才可以大肆庆祝一下。初级顾问保持情绪稳定的关键在于

充分认识到从寻访-回款过程中的变动性，不管候选人多么匹配，不管订单进行到哪一个环节，只要候选人没有入职（甚至没有回款），就当这个订单只有30%的可能性。一定一定要减少对成交的预期。

2：订单的可控性

订单可控性，包含三层含义

（1）：不要轻易做自己未涉足的行业、岗位，除非行业断崖式下跌，如今年的互联网行业。

（2）：深度做某个行业的2-3个领域岗位（如智能驾驶的嵌入式C/C++、算法、系统工程师）

（3）：一定要确保在一个周期内（一个星期），同时在做的岗位在3-5个之间，这3-5个岗位最好属于同一领域，不能大于3个领域。

（4）：要学会自己判断什么样的订单是优质订单，应该把70%-100%的精力放在优质订单上（备注说明，不是好的公司就一定是优质订单，优质订单有非常复杂的判断标准）

国内目前大部分猎头公司都是采用KA模式，对猎头公司而言，KA模式有利于其保持和甲方的深度合作，但对猎头顾问做单而言，除少数行业，KA模式弊端远大于好处。

（1）：不利于候选人深度认知岗位，对岗位进行深度挖掘，部分完全不熟悉岗位效率极低。

（2）：不利于人才的深度积累，以及多次利用。

以新能源

锂电池行业的宁德时代

为例，宁德时代的岗位分为11大类。

1.电池材料研究岗位

2.锂电池电芯研发岗位

3.锂电池工厂（生产、采购、计划、质量、工艺、物流）

4.PACK工厂（结构、电气）

5.电池包系统（BMS软件、BMS硬件）

6.储能系统（BMS软件、BMS硬件、EMS软件、电力电子变流器、电气、结构）

7.各种销售岗位

8.各类算法岗位（产线领域算法、电池领域算法、数据领域算法、其他领域算法）

9.各类技术开发岗位（各种监控软件开发、云计算类开发、互联网开发等）

10.投资的电站电桩相关领域岗位

11.各种HR、行政、财务、法务等职能岗位

初级顾问在宁德时代这样的长产业链公司做KA模式，基本等于“慢性自杀”。

3：做单流程的可控性

做单流程的可控性的核心在于制定严格的标准流程，涉及下面领域

（1）：每天工作时间安排的标准流程一定要可控，无特殊原因，严格执行。

（2）：某渠道（如猎聘）候选人搜索频次、搜索模式标准化流程

根据我们过去的经验，95%的初级顾问，其每天80%以上的工作时间属于“无效工作时间”，而“无效工作时间”的大部分又浪费在“渠道候选人搜索”这一环节，很多初级顾问，每天看她/他忙忙碌碌，但因为缺乏引领性的“搜索标准解决方案”，导致其效率极其低下。

（3）：订单拆解为可搜索的关键字组合标准流程

（4）：和候选人交流的标准化流程及话术。

只要情绪可控+订单可控+做单流程可控，在订单还算充足的情况下，初级顾问可以做到年回款80-100万/年。特别勤奋的初级顾问甚至可以做到120-150万/年。

高级顾问的高业绩回款

高级顾问想要业绩回款达到150-200万/年，必须对行业、岗位、人才、订单进行深度分析、深度挖掘，包括如下5个方面

1：行业深度分析

行业深度分析包括行业未来趋势分析、行业内不同公司未来发展潜力分析、行业内不同公司招聘难易度分析三个方面。

行业深度分析能力是一个高级猎头顾问走向合伙人甚至是高级合伙人的基础

行业深度分析能力对部分行业的岗位交付起到决定性作用，如智能驾驶的算法岗位。

智能驾驶算法

岗位是一个典型的，搜索候选人很容易，联系候选人很难，让候选人接受推荐更难，让候选人接受自己订单offer是难上加难

为什么？

因为智能驾驶算法领域属于典型的岗位数量大于高质量候选人数量的行业，其关键字组合极其容易（感知、多传感器融合、slam、决策规划、运动控制、高精地图、定位），一个刚入行的猎头顾问也能把所有候选人搜索出来，又因为高潜候选人找工作极其容易，只要找工作，拿个8-10个offer很容易，所以候选人不愿交流，即使到offer环节，也特别容易放弃offer。

那说法候选人接受交流、接受推荐、接受offer入职的关键在哪呢？

候选人担心一个核心问题：你推荐的智能驾驶公司未来能不能活下来？我入职这家公司会不会导致我未来职业生涯发展受限？我能不能持续高薪？

明确的告知候选人你推荐的这家智能驾驶公司为什么一定最后能活下来，并不断发展壮大，并提供你判断的基本依据（有时候候选人自己都拿不准，需要猎头顾问斩钉截铁的给出结论并提供结论依据）。

这就需要猎头顾问具备行业深度分析的能力。

行业深度分析能力

其他行业深度分析

2：岗位深度分析

岗位深度分析包括以下三个方面

（1）：岗位对应候选人能力要求的本质

不同公司对候选人的能力要求是有系统逻辑的，必须快速掌握这家公司的背后的潜台词逻辑，而不是根据JD去找人

以阿里云的大部分岗位招聘逻辑如下

阿里云将候选人分为三档

第一档：年轻高潜+平台匹配+业务（技术）匹配，这种候选人面试速度特别快，HRG面走过场，基本不卡人。

第二档：上面三个领域有一个领域稍有欠缺，大部分也能过，但要很小心准备HRG面。

第三档：上面三个领域有一个领域有明显欠缺，属于备胎档，但面试准备得当，还是有30%概率的，如果两个领域有明显欠缺，那就不用推荐了，浪费时间。

阿里云对平台对标的逻辑如下：

1：大厂平台对标公司，属于大部分岗位对标公司，华为云、腾讯云、亚马逊云、微软云、谷歌云。上面5家企业95%岗位平台对标，只要符合年龄候选人即可推荐。

2：非5家公司大厂平台对标，属于部分岗位对标，如大部分基础架构岗位、PaaS层岗位、云原生相关岗位等。

3：行业第二梯队平台对标，属于部分岗位对标，特别是销售、解决方案、产品领域，如浪潮云、新华三、金山云等。第二梯队平台对标企业候选人，一般在业绩和业务匹配度上要高度匹配，对应的是华为云等只要业务还算匹配但候选人高潜，即可推荐。

4：特殊领域平台对标公司，如金融领域业务架构、应用架构、技术架构、数据架构师，大厂一般看不上金融行业的技术开发，但上述领域却要求一定有金融领域技术开发经验，就是因为金融行业的特殊行业属性。

5：非主流行业/赛道平台对标，如医疗、教育等领域，大厂会喜欢一些细分赛道的前三名公司，也会接受小公司候选人，但一定要求候选人在该行业连续工作时间很长，属于行业专家，业绩/业务领域要特别匹配，属于某个公司关键人才。

6：百度云独一档，技术归于一线大厂，其他归于二线公司。

（2）：岗位交付的核心本质

（3）：技术门槛岗位深度分析

后面在知识星球会精选20个有技术门槛的岗位，如嵌入式C/C++岗位、高性能计算岗位、云原生相关岗位、虚拟化相关岗位、AutoSar开发相关岗位、芯片设计相关岗位、FPGA相关岗位、投资经理相关岗位、业务/应用/技术架构师相关岗位等，就相关岗位进行系统分析。

这些岗位有一定的门槛，能够深度理解岗位的猎头顾问，其候选人来源起码扩大1倍以上，有的领域甚至能将候选人扩大5倍以上，能够极大的提高自己的做单成功率。

3：人才深度挖掘

行业深度分析能力是高级顾问高业绩的基础。

人才深度挖掘能力是高级顾问高业绩的核心。

人才深度挖掘包括下面几个方面

（1）：围绕岗位深度分析理解带来的候选人扩大1-5倍

（2）：深度搜索模式（逐渐放款条件，进行沉浸式搜索）带来的全部“隐藏”候选人。

（3）：其他渠道候选人寻访模式

后续章节：脉脉、知乎、领英、专业论坛、展会、行业交流会等渠道候选人寻访

（4）：候选人社交转推荐模式

（5）：人才mapping定向挖掘模式