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如何通過分析招聘數據提高招聘效率

職場 發表時間:2018/10/10 10:36:13??

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每個HR都希望快速為公司找到足夠合適的員工,但招聘的過程中總會遇到一些這樣的問題:  


很多優秀的候選人,在等待流程中就被其他公司半路搶走了;關鍵崗位,面試時間拉得很長,結果好不容易入職,試用一段時間后,又覺得員工不合適...... 


這其中有企業本身對人才的吸引力問題、市場匹配問題,當然也有HR在招聘過程中自身存在的一些問題,比如整個招聘流程效率不高,對于招聘中的某個環節做得不到位等等。       

 

這次,我們就來和大家聊一聊如何通過分析招聘數據,從而提高招聘效率。 


有哪些招聘分析維度


從分析用人部門需求到最終候選人入職,每個環節都可能影響到招聘的結果和狀態。 

 

對于HR來說,如果想要把業務做得更加專業,對招聘流程更有控制,那HR就需要用數據分析的思維去指導招聘工作,學會用數據指導招聘。

 

具體到招聘實踐當中,招聘可以從這四個維度去分析:關鍵績效、招聘過程、渠道效果和招聘成本。每一個維度都會有相應的計算方法和展現形式,企業不同,取值方式不同,展現形式也不完全相同。 

 

下面就以表格的形式,給大家梳理一下各個維度指標:



當然,以上也只是部分內容。HR在招聘過程中,還有很多環節可以用數據進行分析總結,這里就不多列舉。  



如何通過招聘分析優化招聘


那統計這些數據,到底該怎么用?用處可不少! 


比如,招聘模塊各個環節可以通過下面這幾個數據來統計各個環節的轉化率:


簡歷有效率= 電話面試/簡歷初篩

初試到場率=初試到場人數 / 初試人數 

復試通過率=復試通過人數 / 復試人數

Offer接受率= 接受offer人數 / 發送offer人數 


這些轉化率很直觀的反映了招聘過程中的效率和效能,能夠把招聘的關鍵環節產生的問題看的一清二楚。 


下面以下方這個Offer接受率數據分析的推導模型為例,來說明問題。     



根據計算公式,當招聘完成率沒有達標時,就可以去研究offer的接受率情況。如果是拒絕offer的人數較多、offer接受率明顯低于標準時,HR就可以進一步分析候選人放棄offer的原因,從而提高招聘效率。        

 

再比如,以招聘崗位和人數為例,我們可以從每一個崗位的電話通知人數、面試人數、入職人數得出最終的面試率,入職率等等數據,從而計算出招聘專員的工作效率表和每個崗位的面試情況,通過這個數據結果,可以推算出下個月需要的面試量、通知量等等。作為招聘HR,如果要完成目標,就能夠從數據上得出一個有理有據的指標。     

 

另外,我們在統計每周每個崗位的投遞量、投遞渠道時,不同崗位不一樣的平臺會有不同的效果。比如,公司A為中小型公司,對于員工的需求主要是技術人員、銷售人員以及偶爾會招聘的后勤人員。通過數據,HR可能會發現某個崗位的人才,投遞的面試率最高;某一個或者某幾個平臺的人才,入職率最高;某些崗位,在其他特定的渠道則入職率更高,那么根據這個分析,后期在招聘特定崗位時,就可以在特定的渠道投入更多的精力。    


招聘好比一個生產線,如果想要提高招聘效率,就需要確保整個生產線每個環節的效率都是最高的,從而才能整體提高生產線的效率。  

 

作為HR,當我們發現招聘周期變長,招聘效率降低,招聘效果變差,就需要結合手里的招聘數據,把招聘這個模塊一點點優化和改進,從而提高招聘效率。  


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