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    HR招聘要分析哪些数据、如何分析、有何价值?.doc

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    HR招聘要分析哪些数据、如何分析、有何价值?.doc

    HR 招聘要分析哪些数据、如何分析、有何价值?前言前言“人越来越难招了!”这是广大 HR 们近两年真实的内心写照。对于那些招聘需求量大、用人部门多的企业来说,更是如此。所有部门、所有层级加起来动辄上百个职位,还要区分关键职位,不同职位的招聘难度又各不相同,业务部门刚提完需求,领导就开始催问招人进度;用人部门一边急着要人,一边又频繁变更招聘需求想想真让人绝望!在这个凡事讲求效率和价值的时代,Recruiter 们越来越体会到数据分析的价值:只有超越简单的招聘工作汇报,透过日常招聘数据,提炼总结,及时发现问题,深入挖掘原因,才能真正让招聘工作摆脱例行公事似的糊涂泥沼,不断得到优化,实现更高的效率。招聘数据分析对招聘数据分析对 HR 的价值的价值1 以过程化数据展现招聘工作效果,赢得信任HR 们每天置身于繁琐、重复的招聘工作中,忙得焦头烂额,却不清楚投入了多少,取得了哪些成果?于是,一旦招聘效果不理想,面对用人部门的诘问时,HR 往往理屈词穷,百口莫辩。由此可见,招聘过程数据化、招聘成果可视化是何等重要!对于核心岗位的招聘更是如此。关键人才招聘难已成为普遍现象,招贤纳士不再只是 HR 的一己之任也成为共识,用人部门在招聘过程中的配合度极大影响着招聘结果,如果用过程化的数据记录用人部门的投入与贡献,就可以有理有据地检视 HR 与用人部门的待改善之处,从而明确责任、理清改善方向,赢得领导的信任与支持。2 提炼总结日常数据,发现招聘规律随着数据时代的来临,招聘分析已不仅仅停留在记录过程、撰写总结报告的层面。成功招到一个核心职位的员工需多长时间?哪个环节效率最低?各职位的需求趋势如何针对这一系列问题,持续的日常数据追踪可以给出完美答案,而一旦发现这些规律,必将为优化未来工作带来巨大的价值。比如,虽然有经验的 HR 看到收取的简历量,就能判断此职位的招聘周期,看到面试通过率,就可判断面试官的用人标准。但感性的经验难以全面指导和干预招聘进程,当从数据中发现规律后,规律就可指导整个招聘过程。招聘数据分析的统计指标招聘数据分析的统计指标招聘数据统计与分析主要包括四大类指标:关键绩效、招聘过程、渠道效果和招聘成本。各类指标都有相应的计算方法和展现方式,当然,不同企业的取值方式和展现形式也不尽相同。招聘数据分析示例招聘数据分析示例一一.招聘漏斗分析招聘漏斗分析每个 HR 都希望快速为企业找到足够合适的人,但近年来,大范围的人力资源缺口逐步增大。广告发布后收不到简历、面试通知发出去等不来人、接受了 offer 最终未入职再加上入职后在试用期内被淘汰的人,完成招聘任务谈何容易?到底是哪个环节出了问题?要让招聘环节的效果有所改善,就需要深入分析招聘过程,这就要用到招聘漏斗分析通过实时跟踪过程数据,第一时间发现问题,以便采取相应举措。招聘漏斗是指通过招聘流程各阶段的状态,逐渐淘汰不合适的应聘者,把合适的应聘者层层筛选出来的过程。基于招聘漏斗分析,可以统计各个环节转化率,例如:基于招聘漏斗分析,可以统计各个环节转化率,例如:简历有效率=【电话面试】/【简历初筛】初试到场率=【初试到场人数】/【初试人数】复试通过率=【复试通过人数】/【复试人数】Offer 接受率=【接受 offer 人数】/【发送 offer 人数】转化率直观反映了招聘过程的效能和效率,让招聘过程关键环节的问题一目了然。例如,当招聘完成率不达标时,可追查 offer 接受率的情况。如果发现拒绝 offer 的人数较多、offer 接受率明显低于标准时,就需进一步分析放弃 offer 的原因,以更好地洞察问题,支持决策。Offer 接受率数据分析的推导模型二二.招聘周期分析招聘周期分析核心职位的招聘周期过长,是很多 HR 深感头疼的问题。在现有招聘方式下,成功招到一个关键人才需要多长时间?从发布信息到人员入职,整个流程要多久?下一个阶段大概要招多少人?HR 要明确了解这些信息,才能改善现状并提前准备。三三.招聘渠道效果分析招聘渠道效果分析常用的招聘渠道是否足够有效,不仅涉及到渠道的贡献率,也涉及到各渠道的投入产出比,这些数据也是 HR 亟需关注的。科学的招聘数据分析,可以帮助企业在整个招聘流程中及时了解各职位的招聘进度。对于特别重要的职位,有经验的 HR 通常能够根据数据预判完成情况。这样一方面可全面把握招聘情况,另一方面能够尽早推进和干预招聘过程中的重点与难点环节,从而保证整个招聘活动的顺利进行。应用已有的数据支持决策,需要一套科学的理论基础:HR 要想更好地完成招聘工作,只盯着眼前的任务、被动接受指示是远远不够的。关注招聘过程中的数据,追踪并深入分析数据背后的规律,直至用数据指导行动决策,才能从招聘困局中解放出来,把问题控制在可预期的范围内。富有创造性的变化,就从关注招聘数据开始。本文作者:产品经理黎彦

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