在STAR法则中,S()情景、t(task)任务、a()、r()结果。在简历制作中我们可以采用他进行信息的扩展补充。
例如:面试岗位为新媒体运营,但是缺乏相关工作经验。采用STAR法则我们可以寻找之前的经历中是否有相关的经历,比如社团活动、讲座、相关课程等,扩大了范围我们寻找相关情景非常方面。找到后我们将其融入到经历中去进行撰写,简历上如果只有干巴巴的经历是难以让HR对我们满意的,所以我们采用数据补充法。
数据可以充实简历,让我们的举例更加有可信度。举例:曾在XX学院文学社从事新媒体运营1年。经过数据补充后为:曾在XX学院文学社进行新媒体运营工作1年,期间开拓新媒体渠道2条分别是XX、XX,为学院文学社综合引流人次,共招收广告费用元,年服务人次达人次。
对比之下,第二种引用了数据不但可以使我们简历充实,还能突出我们的成绩,一箭双雕。以上就是针对简历中无料可写的情况。
简历当中的信息梳理中难点当属自我介绍部分,这常常也是简历扣分人数最多的地方。我们先挖掘一下自我介绍的作用和当中必要的写作要素。
自我介绍是基于基础信息上,对自己的优势和亮点进一步的展示。必要的写作要素为:核心优势、优势证据支持。往往许多求职者扣分就扣在只写了核心优势,缺缺乏证据支持。
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