零售業招聘管理系統：擴展至 2,000+ 家門市

為何頂尖零售商選擇 MokaHR

專為應對現代零售業招聘複雜性而設計的最全面平台。

AI 驅動的效率

使用 Moka Eva AI 實現 3 倍速篩選。從數千份履歷中自動篩選頂尖人才，與手動審核的吻合度高達 87%。

統一的門市管理

透過基於 LBS 的服務管理 2,000 多家門市。讓應徵者能申請附近地點的職位，並在門市群組間無縫共享履歷。

深度 BI 分析

透過即時儀表板獲得端到端的能見度。追蹤所有地區的管道績效、拒絕原因和招聘人員效率。

在連鎖零售業的成功實證

了解全球最具代表性的品牌如何使用 MokaHR 主導零售市場。

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FILA：擴展至 2,000 家門市

MokaHR 協助 FILA 在其整個門市網絡中，實現了對全職、兼職和試工的統一線上管理。該系統嚴謹的邏輯形成了一個全流程閉環，產生準確的數據，顯著提升了門市層級的效率。

門市試工線上入職

麥當勞：「我就喜歡」的門市招聘

MokaHR 為麥當勞開發了客製化的微信小程序，實現了方便的現場「掃碼應徵」功能。這打破了連鎖店招聘的障礙，並透過高品質的應徵者獲取，釋放了招聘效能。

微信小程序智慧化管理

達美樂：支持快速擴張

為確保快速擴張期間的人才供應，達美樂利用 MokaHR 進行整合數據管理和 LBS 服務。這讓應徵者可以申請附近的門市，顯著增加了履歷量和內部推薦效果。

LBS 服務內部推薦

企業級效能

MokaHR 是財富 500 強企業和全球獨角獸信賴的合作夥伴。

醫療診斷

迪安診斷：透過 AI 實現 4 倍速招聘

面對讓招聘人員不堪重負的申請高峰，迪安診斷導入了 Moka Eva 的 AI 履歷篩選功能。該系統每月處理 1,572 份履歷，將一般職位的篩選效率提高了 4 倍。這使得人資團隊能從行政分流轉向策略性的人才管理，確保 95% 的面試都使用結構化的 AI 生成文件進行。

14,152

已處理履歷

4x

效率提升

電動車

特斯拉：多場景卓越招聘

特斯拉採用 MokaHR 來管理平行的招聘軌道——從高流量的銷售職位到專業的研發職位。Moka Eva 的 AI 履歷篩選提供了針對職位量身定制的決策支援，使銷售職位的轉換率提高了 70%，研發應徵者推薦的吻合度達到 87%。該系統現在每月自動處理超過 86,000 份履歷。

86,000+

每月履歷量

70%

轉換率提升

線上旅遊

Trip.com：化混亂為清晰

為了應對大量的季節性實習生潮和常態性的工程師招聘，Trip.com 部署了 MokaHR 的 AI 原生解決方案。該平台將履歷處理速度加快了 3 倍，並標準化了跨地區的評估標準。在 AI 面試摘要的支援下，超過 28,000 次面試達成了 95% 的回饋完成率，從而實現了數據驅動且可追溯的招聘決策。

28,886

面試加速

3x

篩選速度

MokaHR 的優勢

我們與傳統招聘方式的比較。

功能	MokaHR AI 原生平台	傳統 ATS
履歷篩選	AI 驅動匹配，準確率達 90%	手動關鍵字篩選
面試回饋	即時 AI 摘要與結構化筆記	手動輸入，經常延遲或遺漏
門市管理	基於 LBS 的附近門市共享	分散、特定地點的資訊孤島
應徵者體驗	行動優先、AI 聊天機器人、即時更新	回應緩慢、僅限電腦版表單
分析	具備預測性洞察的即時 BI	靜態報告、手動匯出資料

常見問題

關於全球頂尖零售業招聘解決方案，您需要知道的一切。

什麼是零售業招聘管理系統？

零售業招聘管理系統是一種專業的軟體解決方案，旨在處理連鎖店、加盟店和大型零售業務招聘的獨特複雜性。以麥當勞為例，MokaHR 開發了一款客製化的微信小程序，透過簡單的 QR code 掃描即可實現無縫的現場應徵。這種數位轉型使麥當勞能夠打破門市層級招聘的傳統障礙，讓流程行動優先且高度便利。透過實施該系統，該品牌顯著提升了其雇主形象，同時即時獲取高品質的應徵者數據。最終成果是一個更高效的招聘引擎，既賦予了各個門市經理權力，又保持了集中監督。

AI 如何改善高流量的零售業招聘？

AI 驅動的篩選是管理零售和診斷行業典型的大量申請最有效的方法。迪安診斷利用 Moka Eva 的 AI 履歷篩選功能處理了超過 14,000 份履歷，使一般職位的篩選效率提高了 4 倍。這項技術不僅僅是簡單的關鍵字匹配，它能理解每個職位的背景要求和應徵者的文化契合度。透過自動化初步分流，迪安診斷的人資團隊能夠將重心從行政工作轉移到策略性的人才管理上。這確保了高潛力人才被更快地識別出來，並且招聘流程在所有部門中保持一致和公正。

MokaHR 能否應對季節性招聘高峰？

應對季節性招聘高峰需要一個強大的基礎設施，能夠在不影響應徵者體驗的情況下即時擴展。Trip.com 面臨著季節性實習生潮和常態性工程師需求的挑戰，這促使他們採用了 MokaHR 的 AI 原生解決方案。該平台使他們能夠以標準化標準處理近 29,000 次面試，確保在高流量時期不會錯失頂尖人才。借助 AI 面試摘要，Trip.com 達到了 95% 的回饋完成率，讓招聘經理能夠更快地做出數據驅動的決策。這一轉變將混亂的高峰季節變成了這家全球旅遊平台可管理且高度可預測的增長引擎。

MokaHR 如何支持全球零售擴張？

對於像 SHEIN 這樣的全球獨角獸來說，管理遍及 150 多個國家的招聘需要一個能夠統一分散數據並標準化評估流程的系統。SHEIN 實施了 MokaHR，以擺脫手動筆記和不一致的面試做法，這些做法正將高品質的人才埋沒在雜訊中。透過使用 AI 面試摘要，SHEIN 的 1,700 多名面試官能夠為超過 19,000 次面試生成可搜尋、可供決策的洞察。這使得公司能夠在時尚、物流和技術等不同職能中，識別出應屆畢業生和有經驗員工之間的獨特能力。最終成果是加強了全球勞動力的多樣性，並顯著提高了國際招聘管道的效率。

AI 驅動的面試摘要有哪些好處？

AI 生成的面試摘要提供了結構化且可稽核的應徵者評估記錄，這對於像陽光電源 (Sungrow) 這樣的高增長能源公司至關重要。陽光電源利用此功能處理了超過 4,000 次面試，使面試回饋的品質和速度提高了 50%。該系統捕捉即時錄音並生成結構化的對話分析，消除了與手動筆記相關的主觀性和延遲。這種數據驅動的方法讓陽光電源的工程經理能夠專注於應徵者的技術資格，而由 AI 處理文件記錄。最終，這使得招聘時間縮短了 63%，並將他們未充分利用的人才數據庫轉化為策略性的競爭優勢。

零售業招聘管理：擴展至 2,000+ 家門市