KR100477552B1 - 온라인 추천 채용 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 온라인을 통한 추천 채용 방법을 제공하는 것을 목적으로 하며, 상기 추천 채용 방법은 기업에서 서비스 업체에 채용 공고를 등록하는 단계; 서비스 업체에서 상기 등록된 채용 공고를 서비스 업체와 제휴된 제휴사 및 커뮤니티 사이트에 자동으로 분배하여 게시하는 단계; 제휴사 및 커뮤니티에 접속한 사람이 상기 채용 공고를 보고 채용에 지원하거나 다른 사람을 추천하는 단계; 상기 추천된 사람이 서비스 업체의 회원으로 가입하여 채용에 응할지 여부를 입력하는 단계; 채용에 응하는 경우에 서비스 업체에서 채용 공고를 낸 기업에 통보하는 단계; 상기 기업에서 최종 채용확정 결과를 서비스 업체와 지원자 또는 추천된 사람에게 통보하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 이를 통해 광범위하고 효율적인 채용이 이루어질 수 있도록 한다.

Description

온라인 추천 채용 방법{Method for the employment and recommendation through on-line}

본 발명은 온라인을 통한 추천 채용 방법에 관한 것으로서, 기업의 채용 공고가 서비스 업체와 제휴된 제휴사 및 커뮤니티의 사이트에 자동으로 분배되어 게시되도록 함으로써, 제휴사 및 커뮤니티의 회원이 자신 또는 지인을 추천할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

구인, 구직에 대한 수요가 커지고 있고 다양화되고 있는 현대 사회에서 적절한 인재가 얼마나 적합한 자리에서 일을 할 수 있는지 여부는 개인적인 만족도를 높일 뿐 아니라 업무의 효율성 및 국가 경쟁력을 증대시키기 위한 가장 중요한 관건이 되고 있다.

현재 채용 제도의 가장 일반적인 형태는 개인적인 추천 형태와 공개 채용 방식에 의한 것으로서 아직까지 채용 정보의 유통 및 기업의 채용 결정에 있어서 가장 강력한 영향력을 끼치는 요소는 지인으로부터의 개인적인 추천이라고 할 수 있다. 따라서, 구인 구직이 합리적이고 객관적으로 이루어질 수 있는 환경이 조성되지 않아 필요한 분야에 적임자가 채용되는 데에는 한계가 있었다.

한편, 최근에는 헤드헌터에 의한 채용 방식이 도입되었는데, 헤드헌터란 고급인재를 찾아서 스카우트하는 사람이나 회사를 의미하며, 헤드헌터 업체에 회원으로 가입하여 채용 정보를 얻고, 이를 통해 취업을 하는 사람들의 수도 늘어나고 있다. 하지만, 오프라인상의 헤드헌터들은 개별 프로젝트 단위로 소규모 거래에만 포커스가 맞춰져 있다는 문제점이 있다.

유능한 직원을 구하고자 하는 기업도 많고 직업을 구하는 사람들도 많지만 이와 같이 현재의 채용 방법들은 여러 가지 문제점이 있으며, 이에 대한 정보는 일반적으로 좁은 범위에 한정되어 있어 구인 구직이 효율적으로 이루어지지 않고 있다. 특히, 기업에서는 고급 인력을 확보하기 위해서는 노력과 비용을 상당히 투여하고 있으나 실제 적절한 인력을 찾아내기에는 어려움이 많은 것이 현실이다.

본 발명의 온라인을 통한 추천 채용 방법은 기업의 채용 공고를 제휴사 및 커뮤니티의 사이트에 자동으로 분배하여 게시함으로써, 이 사이트에 접속한 사람이 채용에 지원하거나 다른 사람을 추천할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

또한, 본 발명은 인터넷상의 커뮤니티 사이트에 채용 공고를 게재함으로써, 커뮤니티의 속성인 친화성을 매개로 하여, 단순한 친목 도모 차원에서 이루어지고 있는 커뮤니티를 구인 구직에 대한 인적 정보가 유용하게 활용될 수 있는 실질적인 공간으로 개선하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은 채용을 원하는 기업으로부터 서비스 업체와 제휴사 및 커뮤니티 회원이 일정한 수익을 분배받을 수 있도록 함으로써, 채용 정보 활용을 통해 수익을 창출하고, 이를 통해 적극적인 추천 동기를 부여하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

그 밖의 발명의 다른 목적들은 후술하는 실시예를 통해서 좀 더 분명하게 알 수 있을 것이다.

본 발명에 따른 온라인 채용 방법은 구인 클라이언트로부터 채용 공고 데이터를 접수하여 등록하는 단계와,상기 등록된 채용 공고 데이터를 분류하여 제휴 서버 시스템에 자동으로 분배하고 서버 시스템 및 상기 제휴 서버 시스템에 게시하는 단계와,상기 게시된 채용 공고 데이터에 대한 추천 클라이언트의 추천 데이터를 접수하고, 추천 정보 테이블을 작성하는 단계와,상기 추천 데이터에 따른 구직 클라이언트의 지원 데이터를 접수하고, 상기 구인 클라이언트에게 전송하는 단계와,상기 구인 클라이언트가 상기 지원 데이터를 처리한 결과 데이터를 접수하여 채용 결과 데이터를 작성하는 단계를 포함한다.본 발명은 제3자의 추천 데이터를 이용하여 구직 클라이언트와 구인 클라이언트를 중계하는 서버 시스템에서 이루어진다. 이러한 서버 시스템을 명세서에서 '서비스 업체'라 표현한다. 한편, 구직 클라이언트와 구인 클라이언트의 중계는 모두 서버 시스템 내에서만 이루어지는 것이 아니라 제휴 서버 시스템을 통해서도 이루어질 수 있으며 이러한 제휴 서버 시스템을 명세서에서는 '서비스 업체와 제휴된 제휴사 및 커뮤니티 사이트'라고 표현한다. 또한, 추천 데이터를 서버 시스템 또는 제휴 서버 시스템으로 전송하는 클라이언트를 '추천 클라이언트'라 한다. 본 발명에서 서버 시스템과 제휴 서버 시스템 및 구직 클라이언트, 구인 클라이언트, 추천 클라이언트는 정보처리 기능을 갖는 컴퓨터 시스템을 포함한다.

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이하 본 발명의 실시예를 통해 온라인을 통한 추천 채용 과정을 구체적으로 살펴본다.

먼저, 직원 채용을 원하는 기업에서는 본 서비스 업체에 채용 공고를 등록한다. 그 다음 상기 서비스 업체는 채용공고 분배 프로그램을 이용하여 채용 공고를 등록한 기업이 원하는 직종, 업종 및 사이트를 자동으로 선정하여 상기 채용 공고를 분배한다. 상기 채용 공고를 게재하는 제휴사들은 직종별, 업종별로 나누어져 있어서, 예를 들어 화학관련 채용 공고의 경우에는 사이트 분류에 따라 주식회사 00화학 또는 그 직종과 관련된 사이트에 채용 공고를 게재하게 된다.상기 채용공고 분배 프로그램은 채용 공고가 본 발명에 따른 추천/보상이 적용되는 채용 공고인지 아닌지를 구별하기 위해 채용 공고에 플래그를 부여할 수 있다. 예컨대 본 발명의 채용공고 분배 프로그램은 아래의 표 1과 같은 채용 공고 테이블을 사용할 수 있다.

채용 공고 테이블
공고 번호	플래그
111111	1
222222	0

상기 제휴사 사이트에 채용 공고가 게시되면 이 제휴사의 회원이나 이 사이트에 접속한 클라이언트가 상기 채용 공고를 보게 되고, 자신이 채용에 응하거나 다른 적합한 클라이언트를 추천할 수 있게 된다.

추천은 예를 들어 전자 메일로 서비스 업체와 제휴사 모두에 전송되어, 추천 로그 관리 서버에 저장된다. 추천 로그 관리 서버는 예컨대 아래 표 2와 같은 추천 정보 테이블을 가질 수 있다.

추천 정보 테이블
공고 번호	추천클라이언트 ID	피추천클라이언트 ID	제휴사 코드
111111	Rec 1	App 1	77

이러한 추천 정보 테이블은 추천클라이언트가 서비스 업체의 웹 사이트에 직접 접속하여 데이터를 입력할 수도 있고, 추천클라이언트가 전자 메일을 통해 메시지를 서비스 업체에 전송함으로써 작성될 수도 있다.

추천을 받은 클라이언트는 서비스 업체를 통해 회원 가입을 하고, 채용 공고를 낸 기업에 지원을 하게 된다. 물론 지원은 서비스 업체를 통해 이루어지며 기업에서 채용 의사가 있는 경우에는 지원클라이언트와 서비스 업체에 채용 확정 통보를 하게 된다. 본 발명의 온라인을 통한 추천 채용 방법을 이용하는 서비스 업체의 데이터베이스에는 추천, 채용 의사, 채용 확정, 채용 통보 등의 기록이 저장된다. 예컨대 서비스 업체의 데이터베이스는 아래 표 3과 같은 채용 결과 테이블을 포함할 수 있다.

채용 결과 테이블
공고 번호	추천클라이언트ID	지원클라이언트ID	제휴사코드	채용의사	채용확정	채용통보
111111	Rec 2	App 2	66	1	1	1
111111	Rec 3	App 3	00	0	0	0

위 채용 결과 테이블의 채용 의사, 채용 확정, 채용 통보에서 '1'은 긍정을 표현하고 '0'은 부정을 표현한다. 즉, Rec 2라는 추천클라이언트 ID가 제휴사 코드 '66'인 제휴사를 통해 추천한 지원클라이언트 App 2는 채용 공고를 낸 기업에서 채용이 확정 통보된 것을 의미한다.

본 발명의 온라인을 통한 추천 채용 방법을 이용하여 서비스 업체와 제휴사 및 제휴사 회원 등은 일정한 수익을 창출할 수 있다.

예를 들어, 채용 공고를 낸 기업과 채용에 지원하거나 추천된 클라이언트 사이에 채용이 확정되면 서비스 업체에서는 기업에 채용 성사금을 징수하고, 상기 금액을 각 참여자에게 분배한다. 즉, 제휴사 또는 커뮤니티, 채용 확정된 클라이언트를 추천한 클라이언트, 채용 확정클라이언트, 서비스 업체가 일정 비율로 수익을 나누어 가질 수 있다.

본 발명을 통해 최대한 많은 취업 희망자들을 검색할 수 있는 네트워크를 구축하고 각 사이트 및 개인이 자발적이고 적극적으로 채용 정보를 공유함으로써 광범위한 취업 대상자들에게 상기 정보가 도달될 수 있다.

인력 채용을 원하는 기업은 본 발명의 추천 채용 방법을 이용하여 서비스 업체와 제휴를 맺은 제휴사의 사이트 및 커뮤니티 네트워크를 통해 채용 정보를 공급하고 이에 접근할 수 있는 취업 희망자 및 주변 사람들을 매개로 하여 우수한 취업 희망자에 대해 좀 더 용이하고 신속하게 접근할 수 있다.

특히, 본 발명을 통한 추천 채용 방법은 우수한 능력을 가지고 있지만 종래의 1:1 추천 방식이나 헤드헌터 방식의 인재 추천 방식으로는 채용의 기회를 얻을 수 없었던 취업 희망자들이 우선적으로 접근할 수 있는 기회를 제공한다.

또한, 본 추천 채용 서비스 업체의 데이터베이스에 저장된 채용 관련 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 취업 희망자나 채용 계획을 가진 기업이 신속하게 대상을 검색하고 그 내용을 확인할 수 있다.

본 발명을 통한 채용 확정시 채용을 원했던 기업에게 대가를 지불하게 하고, 이를 제휴사 및 추천자 등에게 배분함으로써 실질적인 이익이 돌아가게 되어 추천이 활발하게 이루어질 수 있을 뿐만 아니라, 단순한 친목 도모 차원에 머무르던 커뮤니티를 채용 기회의 장으로 활용할 수 있다.

추천자는 지인들에게 취업 기회를 제공할 수 있을 뿐 아니라, 수익 분배를 통해 일정한 재정 보상을 받을 수 있으므로 이러한 실질적인 성과를 통해 적극적인 추천 동기를 제공하며, 기업과 제휴사 및 커뮤니티, 추천자, 취업 희망자 모두가 만족하는 효율적인 구인 구직이 가능하게 된다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 온라인 추천 채용 방법의 구성도이다.

Claims (4)

1. 온라인을 통한 추천 채용 방법으로서,

   구인 클라이언트로부터 채용 공고 데이터를 접수하여 등록하는 단계와,

   상기 등록된 채용 공고 데이터를 분류하여 제휴 서버 시스템에 자동으로 분배하고 중개 서버 시스템 및 상기 제휴 서버 시스템에 게시하는 단계와,

   상기 게시된 채용 공고 데이터에 대한 추천 클라이언트의 추천 데이터를 접수하고, 상기 접수된 추천 데이터에 따라 피추천 클라이언트에 대한 추천 정보 테이블을 작성하는 단계와,

   상기 추천 데이터에 따른 피추천 클라이언트의 지원 데이터를 접수하고, 상기 구인 클라이언트에게 전송하는 단계와,

   상기 구인 클라이언트가 상기 지원 데이터를 처리한 결과 데이터를 접수하여 채용 결과 데이터를 작성하는 단계,

   (i) 상기 중개 서버 시스템과 (ii) 제휴 서버 시스템, (iii) 피추천 클라이언트 중 채용이 확정된 피추천 클라이언트 및 (iv) 상기 채용이 확정된 피추천 클라이언트에 대한 추천 데이터를 제공한 추천 클라이언트 사이에 수익 분배가 이루어지는 단계를

   포함하는 온라인을 통한 추천 채용 방법.
2. 제1항에서,

   상기 채용 공고 데이터는 직종별, 업종별로 분류되며, 상기 추천 정보 테이블은 공고 번호 데이터, 추천 클라이언트 ID 데이터, 피추천 클라이언트 ID 데이터, 제휴사 코드 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인을 통한 추천 채용 방법.
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