社交招聘的真正价值在于，通过与社交网络用户的互动，人才招聘双方可以获得更多更全面更真实的信息。求职者可以了解企业的文化、需求偏向、实时动态等，可以更加准确的判断企业需求与自身条件是否匹配。用人单位通过求职者在社交网络上的活动可以获得全面、真实的求职者信息，而不再局限于一张简历，这样才能招到更高质量、更符合企业要求的人才。
未来的发展趋势：大数据精准招聘
当然，最新的技术不是社交网络了，而是大数据，这个技术趋势将会再次彻底商业环境和人们的生活方式。现在是一个电子设备和虚拟网络的时代，每个人都会接触网络，并在网络上留下自己的痕迹，这些痕迹其实就是数据，这些数据记录了你的喜好，记录了你的经历，记录了你的思维水平，记录了你的社交网络，记录了你的行为风格，当这些数据越来越多时，它就能预测你的可能性，这些数据将会充满智慧。
招聘的根本目的是什么?就是要通过简历和面试来预测你是否适合岗位的要求，试想一下，如果每个人都自带一个数据包，这个数据包里是自己过往的一切经历(当然是不可更改的)，雇主通过数学模型构建了一个人和岗位的匹配算法，你一旦将数据包分发给公司用来测试，也许几分钟的时间就能得到你和这个岗位的匹配度分数。以后HR也许就不会再面试了，直接通过调用各个申请人的数据包去匹配岗位的需求模型，得分最高的那个人就是最合适的，选他应该没什么问题。
举两个具体的例子：
案例一、全球客服的呼叫中心Transcom，由于公司的人员流动率过高，在2012年下半年使用大数据进行员工行为分析。在分析“诚实”这一品质时，员工会被问到，是否能够进行简单的快捷键操作，如复制粘贴。如果答案是肯定的，他们将会被要求在键盘上进行实际操作。结果，负责收集和分析数据的Evolv公司发现，哪些在“诚实”方面得分高的员工，稳定性会比其他员工高20%-30%。因此，Transcom改变了招聘管理的策略，优先雇佣这些有着同类型“特质”的员工，这让他们雇佣员工的数量下降20%，因为团队的稳定性更高，也节省了培训新员工的成本(新员工培训成本约为1500美元/人)。
案例二、去年，IBM还用13亿美元收购了Kenexa，一个线上的招聘培训服务机构，它的问卷调查每年能够覆盖4000万的工作申请者和管理者。纽约时报分享了其中一个细节，IBM发现，一个成功销售员的特质并不在于他的外向内向性格，而在于自我鼓励的强度，也就是被拒绝后继续坚持的品质。而其他公司，如甲骨文，SAP也正在跟进大数据人才招聘这个领域的服务。
是不是还是觉得匪夷所思，但是未来就是一种可能性，让我们拭目以待吧。
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