如何用数据驱动招聘效能提升.doc

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1、如何用数据驱动招聘效能提升　　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。　　　　　　　　“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，Re如何用数据驱动招聘效能提升　　关注招聘过程中的数据，追踪并

2、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。　　　　　　　　“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

3、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HR的价值　　一、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

4、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。　　二、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

5、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　　一、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

6、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。　　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

7、接受率数据分析的推导模型　　二、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、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

8、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