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【德国】HRTech初创公司Peopleix 获得 230万欧元种子轮融资，用于解锁组织洞察并为员工决策提供信息
HRTech概述：德国科隆的 AI 人才智能平台 peopleIX 宣布完成 230万欧元 的种子前融资，本轮由 Earlybird-X 领投，neoteq ventures、TS Ventures 及多位 HR 科技领域的投资人 参投。本轮融资将助力 peopleIX 扩展产品功能，并进一步拓展欧洲市场。随着 HR 数据分散于多个系统（HRIS、ATS、绩效管理、薪酬、业务系统），企业难以获取全面的人才洞察。peopleIX 通过 AI 驱动的无代码平台，将零散数据整合为一个智能决策层，为 HR 及业务团队提供实时数据分析，优化招聘、员工保留及整体工作效率。 全球最新HR科技资讯，请关注HRTechChina
总部位于科隆的人工智能人员智能平台 peopleIX 今天宣布成功完成其 230 万欧元的种子前融资，以扩大其产品能力并加强其在欧洲的市场地位。
该投资由 Earlybird-X 领投，neoteq ventures、TS Ventures 和 HRTech business angels参与。
“人力资源不再是一个支持职能——它们是推动人力资本优化的战略业务推动者，”peopleIX 的联合创始人 Nick Stodt 说。
“通过为人员数据构建智能层，我们为 CHRO 和商业领袖提供了他们所需的工具，以释放员工的全部潜力并产生真正的影响，”peopleIX 联合创始人 Georg Schaal 博士补充道。
peopleIX 成立于 2022 年，是一个人工智能驱动的人才智能平台，使组织能够整合、分析和处理关键的劳动力数据。通过专注于直观、无代码的分析，peopleIX 希望帮助企业提高生产力、保留率和招聘率。
他们受到 d.velop、rebuy、Koro、simplicity 和 OMR 等公司的信任。
据 peopleIX 称，迫切需要 AI 驱动的人员智能。如今的人力资源领导者正在努力应对分布在多个工具中的断开连接的数据——人力资源信息系统（HRIS）、申请人跟踪系统（ATS）、绩效和参与工具、薪资和业务系统等。
peopleIX 认为，这些孤岛阻碍了组织回答关键的劳动力问题，例如：
我们如何在不影响候选人质量的情况下加快招聘速度？
哪些劳动力杠杆推动了最大的生产力提升？
我们如何主动减少员工流失率？
PeopleIX 希望通过将人力资源系统中的数据整合为单一来源来解决这一问题，提供实时洞察，而无需数据科学专业知识。
主要优势包括：
预测性劳动力洞察 – AI 驱动的分析可帮助组织预测趋势、优化招聘并防止流失。
无缝数据管理 – 连接不同的 HR 和业务系统，以创建统一的劳动力智能平台。
战略决策 – 为人员、团队和业务领导者提供实时分析，以推动业务成功。
根据 peopleIX 提供的数据，从 2023 年到 2030 年，People Analytics 市场预计将以 14.8% 的复合年增长率增长，组织越来越多地转向数据驱动的战略。尤其是欧洲公司，面临着劳动力管理不善和人口结构变化等挑战,。
关于 PeopleIX
PeopleIX 成立于 2022 年，总部位于德国科隆，是一个人工智能驱动的人员智能平台，帮助企业整合、分析劳动力数据并采取行动。该平台通过实时、无代码分析，帮助人力资源团队优化招聘、留住人才并提高生产力。peopleIX得到了d.velop、rebuy、Koro、simplicity和OMR的信任，并获得了Earlybird-X、neoteq ventures、TS Ventures和HR Tech创业天使的支持。
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突发：美国HR科技巨头 Rippling起诉Deel涉嫌企业间谍活动：商业机密盗窃与“蜜罐”陷阱引发行业震动
HRTech概述：HR科技圈爆出重大诉讼！市值120亿美元的Deel被控策划商业间谍活动，长达4个月秘密窃取竞争对手Rippling的客户信息、销售数据及内部培训资料。据诉讼，Deel通过安插在Rippling的“间谍”进行6000多次非法查询，精准掌握竞争动态，甚至在客户考虑切换供应商时提前干预，阻止客户流失。Rippling通过“蜜罐”实验发现，Deel高层及法律团队均涉入，证据确凿！当法院强制要求提供证据时，该间谍竟然锁进洗手间，拒不配合。Rippling表示，这种系统性商业间谍行为已严重破坏市场公平竞争，将全力追究责任。
该案件可能成为HR SaaS行业最重磅商业机密诉讼，影响深远。更多全球HR科技动态，请关注 HRTechChina
2025年3月18日，科技和人力资源行业一片哗然。人力资源软件公司Rippling正式对竞争对手Deel提起诉讼，控告其通过培养内部间谍实施长达四个月的商业机密盗窃和企业间谍活动。这一诉讼不仅揭露了B2B SaaS领域激烈竞争的暗流涌动，还因其戏剧性情节和创新调查手段（如“蜜罐”操作）迅速成为科技圈的热点话题。
诉讼核心：Deel被控策划系统性间谍活动
根据Rippling联合创始人兼首席执行官Parker Conrad在3月17日发布的X帖子及随附的50页诉讼文件，Rippling指控Deel在其内部培养了一名间谍（代号D.S.，疑为一名爱尔兰员工），以窃取Rippling的敏感商业信息和战略数据。这名间谍被指控平均每天在Rippling的系统内搜索“Deel”23次，访问超过1300次敏感Slack频道，下载包括客户定价建议、销售额会议记录、产品演示和竞争策略在内的关键文件。
诉讼文件详细描述了间谍如何利用Rippling的内部工具（如Slack、Salesforce和Google Drive）获取信息，并将这些数据传递给Deel的高级领导层，包括Deel董事会主席兼首席财务官Philippe Bouaziz、美国法律负责人Spiros Komis以及外部法律顾问。Rippling声称，这些行为构成了“蓄意攻击”，旨在破坏其市场竞争力和客户关系。
“蜜罐”陷阱揭露真相
Rippling的调查采用了创新的“蜜罐”（honeypot）策略，成为本案的亮点。Rippling创建了一个虚假的Slack频道“#d-defectors”，并在2025年3月3日向Deel的三名高层发送一封法律信函，暗示该频道包含可能对Deel不利的信息。信件发送后几小时，间谍立即搜索并访问了这个空频道，这一行为被Rippling视为“确凿证据”，证明Deel的高级领导直接或间接指挥了间谍活动。
戏剧性一幕：间谍锁卫生间拒交手机
诉讼中披露的另一戏剧性细节发生在2025年3月14日。当爱尔兰高等法院指定独立律师试图执行法院命令，获取间谍的手机以保存数据时，该间谍将自己锁在Rippling都柏林办公室的卫生间内，拒绝交出手机，并声称“我愿意承担违反法院命令的风险”。随后，他逃离现场，试图删除证据。这一行为进一步加剧了案件的复杂性和公众关注。
法律指控：多重罪名指向Deel
Rippling在加利福尼亚北区美国地方法院提起的诉讼涵盖了多项严重指控，包括：
违反《反勒索和腐败组织法》（RICO）：指控Deel通过有组织、系统性的行为实施商业机密盗窃和非法竞争，构成“勒索和腐败组织”的模式。
商业机密盗窃：根据《防不正当竞争法》（DTSA）和加利福尼亚州《统一商业机密法》（CUTSA），Deel被控窃取Rippling的客户数据、销售策略和内部通信。
非法竞争：Deel通过间谍活动不公平地干扰Rippling的市场运营，试图招募其员工和锁定其客户。
协助和教唆违反信托义务：Deel被指控教唆Rippling员工违反对公司的信托义务。
侵权干涉：Deel的行动非法干涉了Rippling与客户和员工的关系。
Rippling寻求经济赔偿、惩罚性损害和禁制令，禁止Deel使用或披露窃取的信息，同时强调他们不愿轻易诉诸法律，但面对这种“违法行为”必须采取行动。
Deel的回应：否认一切不当行为
面对Rippling的指控，Deel迅速发表声明，否认所有法律不当行为，并称Rippling的诉讼是“耸人听闻的指控”，试图转移对其自身法律问题（例如俄罗斯制裁违规）的注意力。Deel表示将提出反诉，但未提供具体细节。这一回应表明，双方之间的法律战可能旷日持久。注意的是Deel的回应主要通过第三方媒体报道，目前还没有直接的声明。
行业影响与公众反应
作为估值均超过100亿美元的人力资源科技公司，Rippling和Deel在全球人力资源管理市场竞争激烈。此次诉讼不仅暴露了行业内数据安全和商业机密的脆弱性，也引发了广泛讨论。X上的用户将此事件比作B2B SaaS领域的“肯德里克对德雷克”戏剧，称其为“企业间谍电影般的情节”。一些评论者甚至开玩笑说，LinkedIn和Netflix可能会对此感兴趣。
Rippling的诉讼文件还显示，Slack活动日志和“蜜罐”操作成为关键证据，凸显了现代企业依赖数字化工具的脆弱性。业内专家指出，此案可能促使人力资源技术公司加强内部控制和数据保护措施，以防止类似事件的发生。
背景与竞争格局
Rippling成立于2016年，总部位于旧金山，估值高达135亿美元，提供整合人力资源、信息技术与财务管理的平台，服务于全球2000人以下的企业。Deel成立于2018年，估值超过120亿美元，专注于全球员工管理、薪资支付和合规服务。两家公司目标客户重叠，竞争激烈，此前已因俄罗斯制裁问题和市场策略发生公开争执。
Rippling声称，他们更希望通过打造优秀产品获胜，但面对Deel涉嫌的“违法行为”，必须诉诸法律系统。Deel则否认指控，称Rippling的行动是竞争中的“恶意攻击”。
未来展望
这场诉讼的最终结果尚不明朗，但它无疑将对人力资源科技行业产生深远影响。法院将如何评估“蜜罐”操作的合法性、Deel是否真的参与了间谍活动、以及双方在数据安全和竞争伦理方面的责任，都将成为关注的焦点。无论结果如何，此案已为科技行业敲响警钟：企业在激烈竞争中，必须在合法与道德的边界内行动。
Rippling和Deel的高管均未对进一步细节置评，但科技界和法律界将继续密切关注这一备受瞩目的企业间谍案。
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围绕人工智能重新设计工作：工作智能工具问世
让我提出一个重要的问题：如果您的 CEO 或 CFO 要求您使用人工智能来提高生产力，您会怎么做？
你会采用“电锯”效率模型并裁掉 10% 的员工吗？还是会深思熟虑地围绕人工智能重新设计工作岗位？
本周我与数十家公司讨论了这个话题，所以我想分享我们所学到的知识。
公司为何变得官僚主义
让我们从原因开始：官僚主义是如何产生的。其实很简单：随着组织的发展，管理人员不断招聘新员工，通常是支持或行政职位。突然你醒来，发现公司里到处都是“项目经理”、“分析师”和“项目经理”。
我们最近研究了一家大型科技公司的职位结构，其中近三分之一的职位似乎是员工职位、分析师或项目经理。虽然我确信这些人很忙，但管理层很清楚，其中许多职位可以集中、共享、自动化或取消。
我们正在与一家大型媒体公司合作，他们一直在分析“媒体经理”的工作。该职位有近 7,000 名员工，这些人执行的任务和活动数量之多令人震惊。他们的核心工作是为客户购买广告空间，但实际上他们从事创意设计、账户管理、分析，还必须跟上人工智能的发展。
我认为这份工作是一个“关键角色”（能够带来巨大价值的角色），但在今天之前并没有标准化，而团队现在知道他们的新人工智能平台可以改变这一功能。
我们如何重新设计工作：蓝图
工作设计已经进行了几十年，其中很大一部分始于“工作任务分析”。在人工智能（以及 Reejig、Draup 和 Gloat 等工具）出现之前，我们会进行调查，了解人们在做什么，然后找出重叠、效率低下或自动化潜力的领域。
但在人工智能时代，这可能还不够。如今，人工智能实现了从招聘到需求分析再到内容开发等所有工作的自动化，理想情况下，我们应该采取更广泛的方法。而这正是我看到公司所面临的困境。
考虑以下蓝图，这种方法可以防止您将 AI 用作“寻找问题的解决方案”。
首先，你要对公司进行基准测试，看看哪些地方效率低下。Reejig 和 Draup 等工具可以让你轻松完成这项工作，它们可以让你全面了解工程、销售、营销或个人角色，看看哪些地方人员过多。
我上面提到的媒体公司的收入和利润率都在下降，因此他们把重点放在面向客户的角色上，目标是提高增长。
IBM 在过去十年中一直使用人工智能来自动化公司中的许多人才和绩效流程，现在拥有一个充当人力资源业务合作伙伴的代理。人工智能决定薪酬范围以保持薪酬公平，还为管理人员提供绩效评估的深入数据。结果是增加了信任度，减少了偏见，并提升了人力资源团队的设计作用。
麦格理银行的规模在过去六年中扩大了一倍，因此他们正在合理化大量面向客户的职位。利用 Reejig，他们发现了数十个集中、自动化或重新设计工作流程的机会，以实现规模化。
安联多年来一直在优化其理赔流程。他们了解这项工作在盈利能力方面发挥的关键作用，现在他们已经构建了一个“数字孪生”，以实现大部分工作的自动化和标准化。
正如你所见，这些项目可能不是“自下而上”的，而是“自上而下”的。在很多情况下，比如当 CEO 想要裁员时，这就是要走的路。
其次，你现在必须“分解工作”来弄清楚人工智能可以发挥什么作用。在某些情况下，你会看一看 SeekOut Spot 或 Paradox（最先进的招聘代理）等工具，然后“实施”并重新考虑工作。但这会造成很多恐惧和阻力，所以系统化工作往往更好。
分析任务（或活动）
想象一下，你在医院工作，负责清洁地板：你的“技能”从“扫地”变成了“操作清洁设备”。如果你是一名软件工程师，你的技能将从“编码”转变为“使用 Github Copilot”。营销专业人士正在从“创建活动”转变为“操作 AI 创意平台”。教学设计师正在从“构建课程”转变为“提示 AI 和策划内容”。
一旦我们知道这些“任务”或“活动”是什么，我们就可以预测或决定要实施多少自动化。在我们讨论的每个案例中，这分为四个步骤。
首先，这个团队效率低下是因为他们正在开发我们根本不想做的产品、销售流程或其他计划吗？我曾在许多效率低下的销售团队工作过，问题在于没人想买的产品，而不是销售流程本身。
第二，这些工作任务是否常规且易于外包？我们能把它们集中起来吗？他们的易用平台是否已经到位？
第三，如果我们找到一个可用的人工智能工具，那么构建、优化和训练它会有多难？可能有一些现成的产品已经准备好了，但在某些情况下，你可能需要 IT 支持来构建所需的系统。
第四，如果我们确实将这些任务外包或自动化，人们需要学习哪些新的增值功能？例如，如果营销专业人员突然被 CRM 工具取代，他或她是否准备好成为一名战略家并在此基础上增加价值？
再回到媒体公司。您的员工会制作创意活动、购买广告空间并管理电子商务和活动指标，以不断提高客户的品牌和销售业绩。这涉及数百项“任务”，包括从客户管理到活动管理再到各种形式的创意工作、管理活动、进行 SEO 分析等等。
随着“代理”的出现，您的代理机构不想落后，因为您的竞争对手之一可能会突然以低于您的出价在客户方面胜过您。因此，您会对“我们可以自动化哪些任务和活动？”非常感兴趣。
现在最大的问题是：我们是否有工具可以帮助我们将工作分解为任务并找出需要重新设计的内容？是的，这就是接下来要做的事情。
Reejig、Gloat、Draup 等推出的全新工作智能平台
如果你回头思考这个问题，你会发现这也是一个“大数据”机会。如果我开发一个工具，扫描世界上的每一份招聘信息，寻找“任务”而不仅仅是“技能”，然后将这些“任务”与职位描述进行匹配，我实际上就会拥有一个巨大的“工作任务库”，可以实时更新。这就是Reejig所做的。
你可以使用Reejig 平台查看公司中的职位，它会为你提供“人们正在执行哪些任务”的准确信息。微软、麦格理集团和 WPP 现在都在这样做，他们都告诉我，准确度令人惊叹。换句话说，虽然你的公司与其他公司并不完全相同，但人们在每个业务领域所做的实际工作却惊人地相似。
我从自己的职业生涯中了解到这一点。在我的职业生涯的六个主要阶段，我从事过销售、营销、产品管理、业务开发和行政工作。每次我去一家新公司，我都会发现他们做的事情和其他公司完全一样，但有些事情被忽略了。这是因为我们还没有人工智能驱动的任务分析工具，所以我们根据经验“弥补”我们需要做的事情。
2000 年代我在 Sybase 工作时，我们根据地点和公司规模进行营销。我们利用直邮和活动来接触人们。并不是每个营销经理都完全了解“受众分析”这一步骤。
如果您有一个平台，可以基于这个庞大的 AI 数据库将“活动策划”一词分解为步骤（活动），会怎么样？它会将您的计划分解为一组 10 或 15 个步骤，并确保不会忘记任何事情。然后，一旦确定了这些步骤，系统就可以向您展示每个步骤所需的技能，甚至可以找到公司中擅长这些事情的人！这就是Gloat 的新 Mosaic平台所做的。
我第一次看到 Mosaic 时惊呆了。多年来，我一直从事销售、营销和研究，依靠自己的经验来了解该做什么。Gloat 可以告诉我需要考虑的每一个步骤。如果我对其中某个步骤不熟悉，Gloat 可以帮我找到一个具备所需技能的人。
这是一件大事。虽然我们公司的每个业务流程看起来都很相似（例如“订单到现金”或“销售线索到销售”），但这些流程中的细节一直在变化。想想保险公司处理索赔的复杂流程。你能想象当你的房子被烧毁，他们想给你寄一张支票时，他们需要多少验证步骤、基准测试、质量检查和欺诈检测流程吗？Travellers 的员工告诉我，他们有“模拟房屋”，他们实际上用火烧毁厨房，以确定在火灾中他们应该承担哪些承包商、供应品和费用。
我们在商业中所做的一切都是由任务和活动组成的，这些“工作步骤”正在以光速实现自动化。因此，这些新的“工作智能”工具在未来的世界将非常有用和重要。
从很多方面来看，Reejig、Gloat、Draup等工具都是我们需要的新型工作智能工具，取代了我们过去所做的大部分“工作任务分析”。
如何使用这些新的工作智能平台？
那么现在最大的问题是：这些工具是万能药吗？或者它们只是“咨询加速器”。
这些都是突破性的新产品。
Reejig 是一个人工智能驱动的工作任务分析平台，它可以显示重点关注的地方。Gloat Mosaic 帮助管理人员分解工作、寻找有才华的员工并确定平台和技能。而 Draup 可以对您的生产力进行基准测试并确定您拥有的平台（以及您的竞争对手使用的平台），以便您评估您的技术成熟度。
这是一个新市场，而且才刚刚起步。未来会有更多此类工具出现。
最后的想法：思考业务重新设计，而不仅仅是工作重新设计
“超级员工的崛起”计划既是一个商业项目，也是一个工作设计项目：我们正在将多个工作职能整合到数据驱动的代理中。
例如，我们的一个客户最近来找我们，说“我们觉得我们的员工太多了，我们想在不雇佣任何新员工的情况下将公司规模扩大一倍。”（“人才密度”策略。）
我们查看了基准（每位员工的收入等），发现他们可能人手过多了 10-15%。但在我们深入研究职位结构之前，首席人力资源官提到“我认为我们的销售人员太多了，因为我们向错误的客户销售产品。我们的许多小客户都没有续约。”无论多少职位重新设计都无法解决这个问题！
换句话说，工作重新设计既是自上而下的工作，也是自下而上的自动化项目。因此，请记住蓝图并考虑以下四件事：
是否有一些产品、市场和客户群体需要我们削减、改进或重新考虑？我们是否在打造正确的产品并服务正确的市场？
我们是否可以通过培训、共享服务或组织整合来解决技能和“错位”问题？
是否有可重复、常规、低价值的任务我们可以立即实现自动化和简化？我们能否使用现有平台快速实现自动化或简化？
当我们转向自动化代理时，是否存在跨职能的机会来同时改善多个角色？
如果您考虑招聘，您可以轻松找到用于构建职位描述的工具。但如果您考虑整个流程，多功能代理可以帮助进行职位分析、职位描述、采购、评估和入职。（Paradox、Maki People、Eightfold 目前正在这样做。）
不要让人工智能成为寻找问题的解决方案
我参加会议后得出的最后一个想法是，一些公司对人工智能如此着迷，以至于他们感觉自己就像一个在寻找问题的解决方案。
新的自动化解决方案需要时间来实施，因此请慢慢来，并确保专注于高回报领域。这样，您将获得资金和 IT 支持。
最后一个故事。
客户是一家拥有全球人力资源组织的大型科技公司。他们拥有出色的人力资源技术，生产率已经很高。他们追求的“问题”是随着业务转向全人工智能产品模式，如何能够超强地促进员工增长，他们希望 HRBP 能够领导这项工作。
人力资源团队以这一重点为中心，检查了这些业务合作伙伴的询问、互动、任务和活动。果然，通过 Reejig 的分析，他们发现多达 40% 的时间都花在了管理上。现在，为了实现高水平的目标，该团队正在研究自动化（包括Galileo）来自动执行这些任务。
将工作设计工作重点放在业务目标上。Gloat（将工作分解为项目、任务、技能和才能）、Reejig（任务分析和组织任务基准测试）和 Draup（企业范围基准测试、工作量分析和技术平台基准测试）等新工具可帮助您加快工作速度。
我们不要为了人工智能而迷恋它，从一开始就要务实。当今的经济现实要求我们这样做。
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【旧金山】AI招聘平台OptimHire完成500万美元融资，加速全球市场扩张
近日，总部位于美国旧金山的人工智能招聘平台 OptimHire 宣布完成 500万美元 的融资，本轮由 Mucker Capital 领投，SparkLabs、Citta Capital、Pitbull Ventures 和 VSC Ventures 等多家投资机构跟投。本轮融资将用于优化平台技术，进一步拓展全球市场。
OptimHire：AI驱动的招聘革新者
成立于2019年的 OptimHire 以人工智能技术赋能招聘流程，旨在提升企业寻找技术人才的效率。其核心业务包括：
全球化候选人数据库：OptimHire 拥有超 1600万 名技术人才的数据库，并通过深度推荐网络精准匹配候选人。
AI智能招聘代理：其自研 AI 代理 OptimAI Recruiter 能够自动完成候选人筛选、初步面试安排、面试调度等任务，大幅减少人力招聘流程的时间成本。
成果付费模式：OptimHire 采用“成功入职付费”模式，仅在候选人成功入职后向企业收取固定 6% 的费用，相比行业平均 20% 的招聘费用，极具成本优势。
加速全球招聘效率，挑战传统猎头模式
OptimHire 通过AI技术革新招聘流程，帮助企业将招聘周期从传统的2-6个月缩短至约12天，并大幅降低招聘支出。据悉，2024年，该平台已协助全球 500+ 企业完成 8000+ 招聘。
Mucker Capital 领投人 Omar Hamoui 认为，OptimHire 结合 AI 技术与高效运营模式，将对传统招聘行业带来深远影响。“我们相信，AI招聘平台的崛起将重塑企业与人才之间的连接方式，OptimHire 的增长潜力十分可观。”
融资用途：强化AI技术，拓展全球市场
本轮融资资金将主要用于：
优化AI招聘代理，提升筛选精准度和匹配效率；
扩大市场布局，计划进军更多国际市场，拓展企业客户群；
强化数据能力，进一步扩大候选人数据库，优化人才推荐算法。
随着全球企业对技术人才的争夺日益加剧，AI驱动的招聘模式正成为行业变革的重要方向。OptimHire 的成功融资，也彰显了资本市场对 AI 招聘解决方案的高度认可。对于中国HR科技企业而言，OptimHire 的创新模式或将提供新的思考方向，推动本土AI招聘市场的进一步发展。
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【美国】小时工巨头JobGet收购餐饮小时工平台Seasoned，扩展其在小时工招聘市场的领导地位，引入AI与自动化提升餐饮行业招聘效率
美国的小时工巨头JobGet宣布收购Seasoned，进一步巩固其在小时工招聘市场的领导地位。这次收购紧随JobGet对Snagajob的并购，使其触及的求职者数量突破1亿，成为各行业（餐饮、零售、医疗、运输等）最大规模的招聘平台。Seasoned是一家专注于餐饮行业的招聘和社交平台，其AI驱动的招聘自动化技术能够极大地提高招聘效率，减少雇主的时间和成本。这次整合后，JobGet的客户将能够利用Seasoned的智能候选人匹配、自动安排面试、深度数据分析等功能，使招聘流程更快、更精准。
总部位于波士顿的全球领先的小时工招聘平台 JobGet 今日宣布成功收购 Seasoned，进一步巩固其在小时工招聘市场的领导地位。这一收购紧随其对 Snagajob 的并购，使其招聘网络扩展至超过1亿求职者，成为覆盖餐饮、零售、医疗、仓储、制造、运输等多个行业的最大小时工招聘平台。
本次收购将帮助餐饮行业雇主获得更强大的AI驱动招聘自动化技术，实现更快速、更精准、更高效的招聘流程。Seasoned 作为专注于餐饮行业招聘的智能平台，其技术可以帮助雇主降低招聘成本，提高员工留存率，同时简化整个招聘流程，使雇主能够在最短时间内找到合适的员工。
AI与自动化如何重塑餐饮行业招聘？
招聘不再只是“海投简历”，而是要精准找到高质量人才，确保他们不仅快速上岗，还能长期留任。Seasoned 的 AI 驱动招聘技术将为雇主带来以下核心优势：
✅ AI驱动智能匹配 —— 快速筛选最匹配的候选人，提高招聘成功率✅ 自动安排面试 —— 省去繁琐的人工安排，候选人与招聘经理可快速匹配时间✅ 无缝集成 ATS 系统 —— 直接对接主流人才管理系统（ATS），如 Paradox、TalentReef 等，优化招聘流程✅ 降低招聘成本，提高员工留存 —— 通过数据驱动优化招聘决策，减少人员流失
JobGet CEO Tony Liu 表示：“Seasoned 在降低招聘成本和提高员工留存率方面的表现已成为行业标杆。JobGet 很高兴将这一强大的技术引入更广泛的招聘市场，帮助我们的客户更快、更精准地找到合适的求职者。”
Seasoned CEO Ware Sykes 也表示：“我们的使命一直是帮助雇主快速、高效地解决招聘难题。加入 JobGet 后，我们能够触达更广泛的求职者群体，尤其是餐饮行业的专业人才，推动整个行业招聘流程的智能化发展。”
JobGet + Seasoned + Snagajob，如何赋能 HR？
🔹 JobGet：美国最大的移动端小时工招聘平台，提供高效的求职与招聘匹配，覆盖多个行业。🔹 Snagajob：此前被 JobGet 收购，覆盖零售、客户服务、制造业等多个领域，拥有深厚的求职者基础。🔹 Seasoned：专注于餐饮行业招聘，拥有AI 自动化招聘技术，帮助餐厅雇主提升招聘效率。
AI招聘技术正加速成为行业新标准
随着越来越多求职者从传统招聘网站转向移动端，JobGet 以**“移动优先（mobile-first）”**的模式正在重塑招聘流程，使求职和招聘变得像“点按+滑动”一样简单。
此次整合后，JobGet 的招聘网络将进一步覆盖Whole Foods、KFC、UPS、Uber、Taco Bell、Little Caesars等众多知名品牌。这不仅有助于企业提高招聘效率，同时也能帮助求职者获得更快捷的求职体验。
AI 招聘技术正在成为行业新标准，企业的招聘流程正向更高效、更低成本、更精准的方向发展。
📢 AI招聘新时代已至，你的企业准备好了吗？
📌 JobGet：JobGet 是美国领先的移动端小时工招聘平台，致力于通过AI 技术和智能匹配算法，让求职者和雇主快速连接，简化招聘流程，优化用工体验。其平台覆盖多个行业，包括餐饮、零售、医疗、仓储、制造、运输等。
📌 Snagajob：Snagajob 是美国历史悠久的小时工招聘平台，专注于零售、客户服务、制造业等多个行业。2024 年底被 JobGet 收购后，其1亿+求职者网络被整合进 JobGet 生态体系。
📌 Seasoned：Seasoned 是一家专注于餐饮行业招聘的技术平台，提供AI 驱动的招聘自动化，帮助餐厅快速匹配、筛选和招聘人才。其核心技术包括智能匹配、自动面试安排、招聘数据分析等，支持与主流 ATS 系统集成，如 Paradox、TalentReef 等。
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收藏：100+HR关键指标（Top 100+ HR Metrics）
人力资源的数字化和数据驱动管理，已成为企业在新商业环境中制胜的关键。根据最新的调查显示，超过80%的企业领导者表示，在过去几年充满挑战的环境中，如果没有HR科技工具和数据分析的有力支持，他们的企业很难实现有效运转。
深入理解并有效运用HR指标，可以帮助我们在人才招聘、员工保留、敬业度提升、继任规划、多元化与包容性建设、培训发展等领域作出更加智慧且精准的决策，为组织创造显著的战略价值。
为此，我们特别整理出“100个HR关键指标（Top 100 HR Metrics）”，全面涵盖指标定义及计算公式，助您精准掌握组织的人才状况，制定切实可行的战略决策。希望这份指标指南，能帮助您及所在组织释放人力资源数据分析的全部潜力，提升HR工作的战略影响力。
无论您是HR新手还是资深从业者，相信本指南都能助您更精准地将数据转化为行动，驱动组织成功。
下面，让我们一起探索这些关键指标，开启数据驱动的人力资源新篇章！
Workforce Metrics（人员结构指标）
Headcount（员工总数）
Headcount Growth（员工增长率）
FTE Growth（全职员工增长率）
Average Age（员工平均年龄）
Aged 60+%（60岁以上员工占比）
Average Years in Position（平均在职年数）
Average Years in Service (Tenure)（平均任职年限）
% Full-Time Employees（全职员工占比）
% Part-Time Employees（兼职员工占比）
% Contingent Workers（合同工占比）
Talent Acquisition Metrics（人才招聘指标）
Number of Hires（招聘人数）
Hire Rate（招聘率）
Failed Hires（失败招聘人数）
Hire Fail Rate（失败招聘率）
Time to Hire（招聘时间）
Time to Fill（职位填补时间）
Time to Start（入职周期）
Recruitment Costs（招聘成本）
Hiring Costs（入职成本）
Cost per Hire（每次招聘成本）
Source Channel Cost（招聘渠道成本）
Average Hire Pay（平均入职薪资）
Average Hire Age（平均入职年龄）
Number of Vacancies（职位空缺数量）
Vacancy Fill Rate（职位填补率）
Retention Metrics（员工保留指标）
Number of Leavers（离职人数）
Overall Turnover Rate（整体离职率）
Voluntary Turnover Rate（主动离职率）
Involuntary Turnover Rate（非自愿离职率）
Retention Rate（员工保留率）
Stability Index（稳定指数）
Average Tenure at Exit（离职员工平均任职时间）
% Regrettable Loss（遗憾流失比例）
Cost to Replace Employees（替代员工成本）
Cost of Turnover（离职成本）
Retention (Flight) Risk Score（离职风险评分）
Impact of Loss Score（员工离职影响评分）
Internal Mobility Metrics（内部流动指标）
Number of Promotions（晋升人数）
Promotion Rate（晋升率）
Time to Promotion（晋升所需平均时间）
Lateral Moves（横向调动数量）
Lateral Move Rate（横向调动率）
Time to Lateral Move（横向调动所需时间）
Demotions（降职数量）
Demotions Rate（降职率）
Time to Demotion（降职所需时间）
Build Rate（内部填补职位比例）
Buy Rate（外部招聘比例）
Performance Metrics（绩效表现指标）
% High Performers（高绩效员工比例）
% Low Performers（低绩效员工比例）
% High Potentials（高潜人才比例）
% Talent（人才比例）
Learning and Development Metrics（培训与发展指标）
Learning Completion Rate（培训完成率）
Total Training Hours（培训总时长）
Total Training Cost（培训总成本）
Cost per Employee for Training（人均培训成本）
Time to Productivity（员工达成生产力的时间）
Skill Gap Percentage（技能差距百分比）
Organizational Structure Metrics（组织结构指标）
Reporting Layers（报告层级数量）
% Managers（经理比例）
Direct Span of Control（直接管理幅度）
Indirect Span of Control（间接管理幅度）
Rewards Metrics（薪酬激励指标）
Total Base Pay（总基本薪酬）
Total Bonus（奖金总额）
Total Fully Loaded Labor Cost（员工完全负担成本）
Average Base Pay (Full-time)（全职员工平均基本薪酬）
Average Base Pay (Part-Time)（兼职员工平均基本薪酬）
Target Bonus（目标奖金）
Actual Bonus（实际奖金）
% Bonus Achieved（奖金达成比例）
Fully Loaded Cost per Employee（每名员工的综合成本）
Relative Salary Position（相对薪资水平）
Compa Ratio（薪酬比率）
Time to Salary Raise（薪资提升所需时间）
Diversity and Inclusion Metrics（多元与包容性指标）
Diverse Employees（多元员工数量）
% Diverse Workforce（多元化员工比例）
% Diverse Managers（多元化经理比例）
% Diverse Leadership Team（多元化领导团队比例）
% Diverse Promotions（多元化晋升比例）
% Diverse Hires（多元化招聘比例）
% Diverse Turnover（多元化员工流失比例）
Inclusion Index（包容指数）
Inclusion Net Promoter Score (iNPS)（包容性净推荐值）
Pay Gap Across Diverse Groups（不同群体间的薪酬差距）
Absenteeism Metrics（缺勤指标）
Absence Rate（缺勤率）
Absence Cost（缺勤成本）
Absence Frequency（缺勤频率）
Absence Duration（缺勤时长）
Bradford Factor（布拉德福德系数）
Succession Management Metrics（继任管理指标）
Coverage Ratio（继任候选人覆盖比例）
Listed Successors（列出继任候选人数）
Available Successors per Position（每职位可用继任者数量）
Succession Readiness（继任准备度）
Employee Engagement Metrics（员工敬业度指标）
Employee Net Promoter Score (eNPS)（员工净推荐值）
Employee Engagement Participation Rate（员工敬业度活动参与率）
其他重要指标（Other HR Metrics）
Average Revenue per Employee（人均创造收入）
Time to Productivity（员工达到生产力的平均时间）
Skill Gap Percentage（技能差距比例）
Total Training Cost per Employee（每位员工培训成本）
Time to Salary Raise（获得薪资提升的时间）
Build Rate（内部培养率）
Buy Rate（外部招聘率）
Number of Listed Successors（被列为继任者的员工数量）
Available Successors per Position（每个职位的可用继任者数量）
Promotion Rate（晋升率）
Demotion Rate（降职率）
Reporting Layers（组织结构报告层级）
Direct Span of Control（管理人员直接管辖人数）
Indirect Span of Control（管理间接范围）
Skill Gap Percentage（技能缺口比例）
Total Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
% Absenteeism（缺勤率）
Average Bonus Percentage（平均奖金比例）
Training Cost per Employee（每名员工的培训成本）
上述总结涵盖了HR领域最关键的100项指标，提供清晰定义与作用，便于快速查阅与决策参考。
硅谷
【纽约】AI招聘初创公司HeyMilo获得220万美元融资，加速AI智能面试变革
纽约，2025年3月3日—— HeyMilo，一家专注于人工智能（AI）驱动的候选人筛选平台的公司，宣布成功完成220万美元的种子轮融资。本轮融资由Canaan Partners领投，Alumni Ventures和Entrepreneurs Roundtable Accelerator等知名投资机构共同参与，进一步印证了AI技术在招聘领域的广阔市场前景。
在招聘市场日益竞争激烈的背景下，HeyMilo的AI代理（AI Agents）提供了一种创新的解决方案，使企业能够在短时间内筛选、面试和评估大量候选人，显著提升招聘效率，同时确保高质量的招聘决策。
AI驱动的招聘变革：HeyMilo如何改变人才获取方式？
HeyMilo的核心产品 是一个AI驱动的招聘自动化平台，能够模拟招聘人员进行实时面试，并根据候选人回答动态调整问题。其核心能力包括：
1. AI智能面试官：
HeyMilo的AI代理能够完全替代人工筛选的初步面试过程，候选人可以通过语音、视频、电话或短信等多种渠道与AI互动。AI代理不仅能够执行标准化面试问题，还能基于候选人的回答进行个性化追问，深入评估其语言能力、技能匹配度以及岗位适配性。
企业优势： 高效筛选大规模候选人，减少招聘团队的工作负担
候选人体验： 可随时随地进行面试，无需等待招聘人员安排
2. AI数据分析和评分系统：
HeyMilo不仅仅是一个“问问题”的AI，它还能智能分析候选人回答内容，生成详细的技能评分、面试转录、适配性建议，并直接与企业的申请人追踪系统（ATS） 无缝集成，让招聘人员能够在同一平台上完成所有筛选工作。
自动转录和分析面试数据，提供可量化的招聘决策依据
候选人评分系统，帮助企业快速筛选最佳候选人
3. 快速部署和无缝集成：
HeyMilo可以与现有招聘系统（如Greenhouse、Lever等主流ATS）无缝对接，不需要企业更换已有的工作流程，从而最大化提升HR团队的生产力。
无需额外开发成本，直接对接现有HR工具
定制化面试体验，匹配不同岗位需求
投资人看好AI招聘趋势，HeyMilo未来可期
Canaan Partners的合伙人Rayfe Gaspar-Asaoka表示：“AI正在改变招聘行业，而HeyMilo正站在这场变革的前沿。 他们不仅仅是在提升招聘效率，而是在创造更公平、更智能、更人性化的招聘流程。通过HeyMilo，企业可以触达更广泛的候选人，同时提供个性化的面试体验。我们相信HeyMilo将在全球范围内推动AI招聘的普及。”
HeyMilo的CEO兼联合创始人Sabashan Ragavan表示：“传统的招聘流程已经无法满足企业的增长需求。 在高容量招聘市场中，企业常常因人手不足而错失优秀候选人。HeyMilo的AI代理可以24/7全天候进行候选人筛选，几小时内完成数百次面试，极大提升招聘速度。”
企业客户如何使用HeyMilo？
HeyMilo的客户包括招聘机构、BPO（业务流程外包）公司、企业HR团队等，尤其适用于高容量招聘场景。
BPO Labs（外包服务商）：“HeyMilo让我们的10人招聘团队的效率提高了3倍，相当于扩充到了30人。候选人申请后可以立即开始面试，我们能迅速评估他们的语言能力、技术匹配度，整个招聘流程缩短了数周。”—— Laura Pacheco，BPO Labs招聘负责人
Alpine Home Air（快速招聘企业）：“有些岗位一天就能收到3000份简历，传统招聘方式根本无法及时处理。HeyMilo的AI代理让我能快速筛选候选人，不仅提升了候选人体验，也让我更轻松地找到最合适的人才。”—— Wendy Sergot，Alpine Home Air HR负责人
AI招聘市场的增长趋势
HeyMilo的成功融资，正值AI招聘市场迎来爆发式增长之际。根据MarketsandMarkets的研究，全球AI招聘市场预计将在2025年前增长至48亿美元，年均增长率超过30%。随着**大语言模型（LLMs）和自然语言处理（NLP）**技术的快速进步，越来越多的企业开始采用AI面试解决方案，以降低人力成本、提升招聘精准度。
HeyMilo的竞争优势：✅ AI自动化招聘 —— 让招聘团队扩展数倍的生产力✅ 多渠道面试支持 —— 语音、视频、短信、电话，全方位筛选候选人✅ 智能数据分析 —— 候选人评分、面试转录、技能匹配度分析✅ 无缝ATS集成 —— 兼容主流HR系统，不改变企业现有流程
220万美元融资的用途和未来发展
此次融资将用于：
进一步优化AI面试技术，提升自然语言交互能力
扩大研发团队，推动产品创新和市场拓展
增强市场营销和客户支持，加快全球市场的渗透
HeyMilo的愿景 是让AI成为招聘团队的一部分，帮助企业在更短时间内找到最佳人才，推动全球招聘市场的智能化升级。
关于 HeyMilo
HeyMilo是一家风险投资支持的AI招聘科技公司，专注于自动化候选人筛选、面试和评估。HeyMilo的AI代理通过语音、视频、短信等方式，为招聘团队提供高效、可扩展的面试解决方案。公司成立于2023年，并获得了Canaan Partners、Alumni Ventures和Entrepreneurs Roundtable Accelerator的战略投资支持。
硅谷
【旧金山】AI招聘助手Vovana获YC 50万美元投资，加速一线员工招聘自动化
Vovana，一家专注于一线岗位招聘的AI技术公司，近日获得Y Combinator的50万美元投资。这笔资金将用于优化其AI招聘助手，帮助企业自动进行电话筛选并安排面试，从而大幅缩短招聘周期，并提升候选人体验。
Vovana的核心技术能够在求职者提交申请后立即拨打电话进行个性化筛选，并自动为合格的候选人安排面试。使应聘者从申请到面试的整个过程在 15 分钟内完成。这一自动化流程不仅减少了招聘经理在筛选环节耗费的时间，还确保每位求职者都能迅速获得反馈和互动，提升候选人的体验和转化率。
AI招聘助手Vovana宣布获得Y Combinator（W25批次）50万美元投资，致力于用AI技术革新**一线员工（Frontline Workers）**招聘流程。Vovana的智能招聘助手能够自动进行电话和短信筛选，并即时安排面试，大幅缩短招聘周期、提升候选人体验，并降低企业招聘成本。
AI如何革新一线员工招聘？
Vovana的三位联合创始人Corey Anderson、Charlie Maki 和 Cameron Hake均有一线工作经验，曾担任收银员、台面安装工、上门销售等职位，深知传统一线招聘流程的低效与痛点：✅ 招聘经理耗时过多——简历筛选、电话面试、面试安排等繁琐任务占据大量时间；✅ 候选人体验不佳——缺乏即时反馈，导致转化率低、流失率高；✅ 企业招聘成本高——由于招聘流程冗长，导致企业招聘成本居高不下。
Vovana的AI招聘助手能够在求职者提交申请后立即通过短信或电话进行互动，自动完成初步筛选，并在15分钟内安排面试。这一自动化流程让企业招聘速度提升40%，同时有效降低招聘成本。
早期客户案例：招聘效率显著提升
Vovana的产品已在多个行业落地，帮助企业优化一线员工招聘流程。轮胎零售商RAW Wheels and Tires每年收到1万多份求职申请，需要雇佣超过1000名员工。在引入Vovana后，该公司实现了更高的候选人转化率、缩短了招聘时间，并减少了高达40%的招聘成本。
融资后计划：拓展团队，加速市场渗透
本轮融资后，Vovana将专注于扩大工程团队、增强AI招聘技术，并拓展零售、餐饮、酒店、物流等高需求行业。随着一线员工招聘需求的增长，Vovana希望通过AI技术，帮助更多企业实现招聘自动化，优化人才获取策略。
Vovana官网：https://www.vovana.com
关于VovanaVovana是一款专为一线员工招聘打造的AI招聘助手，提供自动化电话筛选、短信互动及面试安排等功能，让企业以更低成本、更快速度招聘到合适的人才。Vovana隶属于Y Combinator W25批次孵化企业，致力于提升一线员工招聘的效率和体验。
硅谷
硅谷AI招聘平台 Mercor 完成1亿美元B轮融资，估值20亿美元
AI招聘初创公司 Mercor，由三位21岁的Thiel Fellows（蒂尔奖学金获得者）创立，近日宣布完成1亿美元B轮融资，公司估值达到20亿美元。本轮融资由Felicis领投，Benchmark、General Catalyst和DST Global等投资机构跟投。这家成立于2023年的公司通过AI技术自动化简历筛选、候选人匹配、AI面试和薪酬管理，号称能提升招聘效率并减少人为偏见。
目前，Mercor的客户包括OpenAI等顶级AI实验室，其业务已扩展至印度、美国、欧洲和南美。随着AI技术的进步，Mercor正在推动“项目制+自由职业”的招聘模式，公司年收入已达7500万美元，估值增长至营收的27倍。尽管有人担忧AI招聘可能加剧就业淘汰，Mercor CEO认为AI经济将提高人类工作的价值，并加速企业从长期雇佣转向按需聘用。
全球AI招聘领域再添重量级玩家。由三位21岁的Thiel Fellows（蒂尔奖学金获得者）创立的AI招聘初创公司 Mercor 近日宣布完成 1亿美元B轮融资，公司最新估值达 20亿美元，比2024年2500万美元的估值暴涨 8倍。本轮融资由 Felicis 领投，Benchmark、General Catalyst、DST Global等知名投资机构跟投。Mercor的投资人还包括科技界大咖 Peter Thiel、Jack Dorsey 和 Adam D’Angelo。
这家成立于 2023年 的公司，致力于用AI技术革新招聘流程，提供 智能候选人筛选、AI驱动的面试系统以及自动化薪酬管理。Mercor的愿景是“用AI匹配全球人才，让人类的技能得到最高效利用”，目前已为 46.8万名求职者提供评估，服务范围涵盖 软件工程、内容创作、产品开发、运营、咨询、法律、医学 等多个领域。
从程序员到医生，AI招聘加速扩张
Mercor最初专注于 软件工程师招聘，如今已扩展至更广泛的专业领域，包括 咨询师、博士、银行家、医生、律师，以满足市场对高端人才的需求。该平台采用 20分钟AI智能面试 评估求职者的技能，随后将其匹配到最合适的全职、兼职或临时岗位。
“我们的目标是让AI更精准地预测候选人的未来表现，而不是仅仅依赖传统简历筛选。”——Mercor CEO Brendan Foody 表示。
AI招聘的核心优势在于 高效、精准、规模化，但其去偏见（de-biasing）能力仍然存疑。目前，OpenAI等顶级AI实验室已经在使用Mercor的招聘工具，该公司也声称其AI算法比人工筛选更能发现高质量候选人。
印度和美国是Mercor的主要人才来源，但该公司正在积极拓展欧洲和南美市场，以迎合全球企业对灵活用工模式的需求。
7500万美元的 ARR，AI招聘进入“高估值时代”
随着企业对 灵活就业、远程办公 的需求增加，Mercor的业务迎来了爆发式增长。其主要 收入模式 是向企业按小时收取人才匹配费用。
2024年9月，Mercor月增长率高达50%，当时的年收入运行率（ARR）已达 数千万美元。
目前，Mercor的ARR已达7500万美元，其中大部分收入来自 AI实验室。
按 27倍 ARR 估值计算，Mercor的20亿美元估值相对合理，而一些AI初创公司甚至能获得 50倍 ARR 的溢价。
Foody认为，未来企业 更倾向于按需雇佣专家，而不是依赖传统的长期雇佣关系。“AI招聘的核心趋势是让每个岗位都匹配上最合适的人，而不再只是雇佣身边可用的人。”
AI招聘的机遇与挑战：自动化 vs. 就业危机？
AI招聘的崛起，也伴随着争议。
招聘去偏见？ Mercor声称AI能减少人为偏见，但AI模型本身的偏见问题仍未完全解决。
AI会抢走招聘人员的饭碗？ 一些人担忧AI会削弱HR的价值，Foody则认为 AI不会取代人类，而是让人类的工作更具价值。
“如果AI自动化了90%的经济，那么剩下10%的工作就变得更加重要。企业需要最强大的人才来填补关键岗位，而AI招聘就是要解决这个匹配问题。”——Foody
随着Mercor的融资加速，AI招聘是否能真正取代传统人力资源模式，仍有待市场验证。但可以确定的是，HR科技正在进入一个由AI驱动的智能匹配时代。
硅谷
自由职业者平台Fiverr 发布2024年财报：全年营收 3.91 亿美元，服务收入翻倍增长，AI 与高端市场助推增长
Fiverr（NYSE: FVRR）发布财报，全年营收达3.91亿美元，同比增长8.3%，其中Q4营收1.04亿美元，同比增长13.3%。财报发布后，股价大跌8%！
2025 年 2 月 19 日，纽约 —— Fiverr International Ltd.（NYSE: FVRR）发布了 2024 年第四季度及全年财报，展现出强劲的增长势头。全年总营收达到 3.91 亿美元，同比增长 8.3%，而第四季度营收 1.037 亿美元，同比增长 13.3%，超出市场预期。尽管核心市场交易收入略有下降，但 Fiverr 通过 AI 赋能、服务收入增长以及企业级客户扩展 实现了盈利能力的提升，并为 2025 年奠定了稳健的发展基础。
🚀 业绩亮点
全年营收 3.91 亿美元，同比增长 8.3%
Q4 营收 1.037 亿美元，同比增长 13.3%
全年调整后 EBITDA 7,420 万美元，同比增长 25.3%
Q4 服务收入 3,020 万美元，同比增长 102.1%
Q4 活跃买家 363 万，同比下降 10%，但人均消费提升至 302 美元
Q4 调整后 EBITDA 利润率 20.0%，较 2023 年 Q4 提升 2.4%
营收增长：服务收入贡献显著，高端市场扩展驱动
2024 年，Fiverr 的增长驱动因素发生了显著变化。传统的 Marketplace 交易收入（Marketplace Revenue）在 Q4 略微下降 4.0%，至 7,350 万美元，全年总额为 3.03 亿美元，同比下降 1.3%。然而，Fiverr 在 服务收入（Services Revenue） 方面取得了突破，第四季度达到 3,020 万美元，同比增长 102.1%，全年增幅 62.5%，这一部分已成为 Fiverr 重要的收入增长引擎。
这一趋势反映了 Fiverr 从单一的交易撮合平台向更深度的企业级服务提供商 转型。特别是 Fiverr Pro 订阅、企业团队账户（Team Accounts）等高端产品的推出，使 Fiverr 在吸引高价值客户方面取得实质性进展。相比依赖中小型企业（SMB）和个人客户，Fiverr 逐步渗透至更高端的市场，获取更高客单价及稳定的长期收益。
AI 创新与自由职业者赋能
在 2024 年，Fiverr 加大了对 人工智能（AI）和自动化技术的投资，并推出了 Fiverr Go——一个结合 AI 和自由职业者的平台。这一创新使得创作者可以创建、管理和定价自己的 AI 模型，从而更有效地利用 AI 提升工作效率，而不是被 AI 取代。Fiverr Go 利用其海量第一方交易数据，实现更加精准的智能匹配，使企业能够更快、更精确地找到所需的自由职业者，优化供需匹配效率。
此外，Fiverr 还宣布推出 自由职业者股权激励计划（Freelancer Equity Program），行业首创地向高收入增长的自由职业者提供 Fiverr 股票奖励。该计划不仅提升了核心卖家对平台的忠诚度，也增强了 Fiverr 作为全球领先自由职业平台的竞争优势。
盈利能力增强，自由现金流持续改善
在实现营收增长的同时，Fiverr 的盈利能力持续增强。第四季度调整后 EBITDA（息税折旧摊销前利润）达到 2,070 万美元，同比增长 28.6%，全年调整后 EBITDA 为 7,420 万美元，同比增长 25.3%，显示出公司在业务扩张的同时保持了盈利纪律。
尽管 GAAP 毛利率小幅下降至 80.5%，但非 GAAP 毛利率仍保持在 84.0%，反映出 Fiverr 在运营效率上的优化。此外，自由现金流（Free Cash Flow）在 2024 年第四季度达到 2,960 万美元，同比增长 8.1%，全年自由现金流达到 8,160 万美元，为公司未来投资 AI 和市场扩展提供了充足的资金支持。
2025 年展望：AI、企业客户和生态系统构建
Fiverr 对 2025 年的业绩持乐观态度，预计全年营收将在 4.22 亿至 4.38 亿美元 之间，同比增长 8%-12%。2025 年的增长战略主要围绕以下三个核心方向：
第一，AI 及智能匹配优化：Fiverr 计划进一步提升 Fiverr Go 的 AI 能力，使其成为自由职业者更强大的赋能工具，助力更精准的订单匹配。
第二，企业级客户拓展：随着 Fiverr Pro 订阅计划的多层级升级以及 Team Accounts 的全面推广，公司将继续向更高端的 B2B 市场渗透，增加高客单价客户群体。
第三，优化自由职业者生态系统：Fiverr 计划进一步优化 Freelancer Equity Program，鼓励核心卖家长期留在平台，并推动更优质的服务供给，以提升买家体验和复购率。
Fiverr 的 CEO Micha Kaufman 在财报电话会议上表示：“2024 年是 Fiverr 迈向未来工作的关键一年，我们在 AI、自主定价、企业客户拓展等方面取得了重大突破。2025 年，我们将继续深化 AI 赋能、推动高端市场扩展，并进一步加强自由职业者的生态体系建设，以持续创造价值。”
总结
Fiverr 2024 财年的表现反映了其战略转型的初步成功，从传统的交易撮合平台向 AI 赋能的全球自由职业生态系统迈进。随着 Fiverr Go、企业客户服务的拓展以及自由职业者赋能计划的推进，Fiverr 预计将在 2025 年实现稳定增长，并在全球自由职业市场保持领先地位。
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