易观分析：
Analysys易观分析认为，中国互联网招聘市场目前处于应用成熟期。
Analysys易观把中国互联网招聘市场的发展周期分为四个阶段，即探索期、市场启动期、高速发展期和应用成熟期。中国互联网招聘市场发展周期过程如下：
探索期（1997-2007）
招聘行业是最早被互联网化的领域之一，早在90年代中后期，招聘网站就已经出现。随着互联网的发展、中国经济的发展，就业人员流动现象的增加，互联网招聘渗透率逐渐升高，针对不同人群、不同行业、不同地域的招聘网站大量涌现。
启动期（2008-2009）
2008年至2009年初，受全球金融危机的影响，经济下滑导致招聘行业一度萧条，前程无忧等代表厂商的营收规模大幅度下滑，传统纸质招聘的下滑速度更是大于网络招聘。一些招聘网站也在此时未能承受重创而退出市场。
高速发展期（2009-2013）
2009年下半年开始，经济逐渐复苏，互联网的快速发展及金融危机时期企业对于招聘成本低廉的需求，使得在线招聘市场发展环境及前景开始向好。2010年起，中国经济的快速增长，企业用人需求的上涨，互联网的快速普及，使得互联网招聘市场进入高速发展期，市场竞争格局基本形成。
应用成熟期（2014-）
当前，互联网招聘市场处于相对稳定成熟的发展阶段，传统的综合招聘网站占据了绝大部分的市场份额，并因其自有的规模效应，获取单个用户的成本已经非常的廉价，网站活跃度仍处于不断上涨的趋势，综合招聘网站在一定时期内仍将是市场的主导者。
前程无忧、智联招聘等老牌招聘网站独霸市场的局面仍未改变。随着中国经济的发展和用工需求的转变以及移动互联网时代的到来，互联网招聘市场新一轮变革正在悄然发生。虽然市场份额仍然主要掌握在老牌招聘厂商手里，但其余厂商份额正在扩大，创新产品层出不穷。蓝领招聘、猎头招聘、垂直领域人才招聘、兼职招聘、社交招聘、职场点评分享等针对不同人群、不同方式的细分垂直招聘正在百花齐放。一些重视用户体验的创新型垂直细分招聘网站及应用开始涌现，试图分食传统互联网招聘市场。移动互联网的发展，使得互联网招聘市场移动端开发亦在不断前行，用户的痛点及诉求和新技术的不断驱动正在催生新一轮的市场变革。
从2017年中国互联网招聘市场发展状况来看，有以下3点值得注意：
对个人用户而言：
当前，移动互联网逐渐成为个人用户求职主要渠道，移动互联网招聘产品正在围绕提高用户求职招聘体验进行升级。对于个人用户在求职过程中一直处于相对弱势的局面，互联网招聘市场创新产品也制定了一系列规则来平衡企业与求职者的地位。大数据技术在互联网招聘过程中将发挥越来越重要的作用，通过数据分析精准向用户投递职位，使得招聘求职过程中个人用户不再是被动等待者。
对企业用户而言：
提升招聘效率是互联网招聘市场首要提升的关键之一，传统综合招聘平台是利用信息不对称来服务于企业用户，简历未能精准投放，导致企业用户在招人过程中效率相对较低。近几年出现的创新型细分招聘厂商，通过社交、大数据精准推荐等功能，实现了个人用户与企业用户双向选择、求职招聘效率双提升的局面。
对市场投资者而言：
2017年，关于互联网招聘领域的资本市场较为活跃，众多细分垂直类互联网招聘厂商获得了资本的青睐。在移动互联网、大数据等新技术的发展下，细分垂直类招聘平台创生出新产品和新模式得以提升用户体验。同时，职业社交、在线教育等众多相关领域也在向招聘领域扩充。另一方面，分类信息招聘网站在低学历、蓝领阶层的异军突起，表明虽然发展了10多年的在线招聘行业，仍存在众多蓝海区等待被挖掘，或将获得资本青睐。互联网招聘市场的变革或将来自边缘的长尾区，来自对用户需求有精准把握，能够有效利用新技术，在商业模式上有较大创新力的新型互联网公司。
市场典型企业——前程无忧：
前程无忧是中国最大的人力资源服务供应商，2004年即在美国上市。Analysys易观分析认为，前程无忧的发展见证了中国互联网招聘市场的发展历程，从线下招聘业务为主到大力发展网络招聘，再到业务拓展到整个人力资源服务链条，前程无忧多年积累的人才库和企业库，以及品牌与声望，是众多企业招聘中基层员工的首选之一，也是求职者的首选求职平台之一。
在大数据、人工智能向各个行业、各个领域加快渗透的时代，前程无忧预见到了可能到来的冲击，积极进行着应对的准备，在确保现有成熟业务继续稳定增长的同时，不断的开拓新业务、新领域，以降低未来市场变化所带来的风险。
Analysys易观分析认为，2017年，前程无忧对拉勾的投资，一方面是基于拉勾解决自身面临的成长发展困境的需要，另一方面也是基于前程无忧对更精细化、垂直化的业务和运营方面的需要。在平台化的跑马圈地战略进行到一定阶段的时候，更重视用户体验、更能准确跟踪细分市场动向的战术就成为了必不可少的一个环节。同时，具有海量数据基础的平台，具有个性化需求特征的独立站点，二者的结合，在打通数据的基础上，可使B端的用户数据与C端的用户数据实现更有机的结合，同时使数据体系的商业变现更加高效。
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