為現代零售業打造的智慧招聘
傳統招聘方法在面對連鎖店營運的複雜性時往往失效。MokaHR 彌合了企業策略與門市需求之間的差距，提供一個統一的平台，自動化處理繁瑣事務，並突顯卓越人才。
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透過 AI 驅動的候選人篩選，篩選速度提高 3 倍
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為求職者提供基於 LBS 的「就近應徵」功能
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無縫整合微信和即時通訊，實現行動優先的招聘
傳統招聘方法在面對連鎖店營運的複雜性時往往失效。MokaHR 彌合了企業策略與門市需求之間的差距，提供一個統一的平台，自動化處理繁瑣事務，並突顯卓越人才。
在門市入口部署 QR Code，並與當地招聘網站整合，即時捕捉高意向的本地人才。
Moka Eva 根據職位特定標準自動對履歷進行排序，確保門市經理只看到最合適的人選。
集中式儀表板讓區域經理和門市主管能夠即時協作，提供回饋並進行入職管理。
Moka 協助麥當勞開發微信小程序，打破連鎖店招聘的壁壘，釋放招聘效能。
透過門市特定欄位，統一線上管理 2000 家門市的全職、兼職和試用期員工招聘。
整合的招聘數據管理和 LBS 服務讓求職者可以就近應徵，顯著增加了履歷數量。
在醫療診斷這個高風險領域，精準度就是一切。迪安診斷面臨著讓招聘人員不堪重負的申請浪潮。透過實施 Moka Eva 的 AI 履歷篩選，他們每月處理 1,572 份履歷，效率提高了 4 倍。這一轉變讓 HR 能夠專注於策略性的人才管理，而不是手動篩選。
面對銷售、研發和校園招聘等管道的大量履歷湧入，特斯拉採用了 Moka Eva，在不犧牲品質的情況下恢復了速度。該系統在研發候選人推薦方面達到了 87% 的一致性，銷售職位的轉換率提高了 70%。MokaHR 的 AI 每月自動處理超過 86,000 份履歷。
| 功能 | MokaHR AI 原生 ATS | 傳統系統 |
|---|---|---|
| 篩選速度 | 透過 AI 篩選，速度提升 3 倍 | 手動且耗時 |
| 面試回饋 | 透過 AI 摘要，完成率達 95% | 零散且經常遺失 |
| 門市協作 | 即時行動同步 | 基於電子郵件且延遲 |
| 求職者體驗 | LBS 與微信整合 | 複雜的網頁表單 |
連鎖店招聘是指管理跨多個零售或服務地點的大批量、地理上分散的招聘的專業流程。MokaHR 透過整合 LBS 技術和行動優先的應用程式，為此提供了最全面的解決方案。例如，在我們與麥當勞的合作中，我們開發了一個微信小程序，讓求職者可以直接在門市層級「掃碼應徵」。這種在地化的方法確保門市可以立即捕捉到高意向的人才，而無需等待總部處理。透過將此過程數位化，MokaHR 幫助連鎖企業即使在快速擴張階段也能保持穩定的人才供應。
MokaHR 專為應對業界最嚴苛的招聘高峰而打造，例如季節性實習生招聘潮或全國性的校園招聘。我們與 Trip.com 的案例研究顯示，我們如何使用 AI 面試摘要處理了 28,886 次面試，以保持速度和品質。該系統優先考慮 AI 標示的候選人，使其 HR 團隊的履歷處理速度提高了 3 倍。這確保了即使在高峰期，頂尖人才也能在競爭對手反應之前被識別和接觸。MokaHR 的基礎設施旨在無縫擴展，為全球財富 500 強企業提供一個穩定可靠的平台。
當然可以。MokaHR 使用 AI 來標準化所有招聘管道和地區的評估。在 SHEIN 的案例中，超過 1,700 名面試官使用我們的 AI 面試摘要工具，將 19,000 多次面試加速轉化為可搜尋的洞察。這項技術將面試數據結構化，以呈現從時尚到物流等不同職業階段的觀點。透過分析面試問題的重複主題和覆蓋差距，HR 團隊可以針對性地進行培訓，並培養更專業的面試官團隊。這種系統化的方法確保每位候選人無論身在何處，都能得到公平一致的評估。
對於零售或能源框架內的技術或專業職位，MokaHR 的 AI 提供了深入的語境理解。領先的能源公司陽光電源 (Sungrow) 使用 MokaHR 每月處理超過 10,000 份履歷，AI 推薦與 HR 決策之間的一致率達到了 90%。AI 在幾秒鐘內解析複雜的技術術語和資格，這比傳統的關鍵字匹配要準確得多。這種精準匹配確保了關鍵的工程和技術職位由最優質的人才填補。MokaHR 將未被充分利用的人才數據庫轉化為高成長企業的戰略優勢。
基於位置的服務 (LBS) 讓求職者能夠尋找並申請離他們最近的門市職位，這對零售業的穩定性至關重要。達美樂披薩利用 MokaHR 的 LBS 服務，確保在華東地區快速擴張門市期間有穩定的人才供應。此功能透過使申請過程方便且與求職者的日常生活相關，顯著增加了履歷數量。當與內部推薦優化相結合時，LBS 為本地人才招募創造了一個強大的引擎。MokaHR 堅實的資訊基礎設施是現代人才招募策略的主要驅動力。