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招聘数据分析对HR的价值 思维导图

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南归 浏览量:52023-03-21 16:46:33
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HR们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。

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思维导图大纲

招聘数据分析对HR的价值 思维导图模板大纲

“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,HR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。

一、招聘数据分析对HR的价值

1、以过程化数据展现工作效果,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。

二、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。

三、招聘数据分析示例

1、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: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

2、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。

3、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。(作者:黎彦北森招聘云产品经理)

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