发布于 2020-4-30 10:10:15   阅读次数：

每个HR都希望快速为公司找到足够合适的员工，但招聘的过程中总会遇到一些这样的问题： 很多优秀的候选人，在等待流程中就被其他公司半路抢走了；关键岗位，面试时间拉得很长，结果好不容易入职，试用一段时间后，又觉得员工不合适......

 

这其中有企业本身对人才的吸引力问题、市场匹配问题，当然也有HR在招聘过程中自身存在的一些问题，比如整个招聘流程效率不高，对于招聘中的某个环节做得不到位等等。这次，合协人力资源管理软件的小编和大家聊一聊如何通过分析招聘数据，从而来提高招聘效率。

 

有哪些招聘分析维度？

 

从分析用人部门需求到最终候选人入职，每个环节都可能影响到招聘的结果和状态。对于HR来说，如果想要把业务做得更加专业，对招聘流程更有控制，那HR就需要用数据​分析的思维去指导招聘工作，学会用数据指导招聘。

 

具体到招聘实践当中，招聘可以从这四个维度去分析：关键绩效、招聘过程、渠道效果和招聘成本。每一个维度都会有相应的计算方法和展现形式，企业不同，取值方式不同，展现形式也不完全相同。

 

当然，以上也只是部分内容。HR在招聘过程中，还有很多环节可以用数据进行分析总结，这里就不多列举。

 

招聘时要注重哪些数据？

 

1.成本数据

 

成本数据中，有2个数据要着重关注。

 

1.是获取一份简历的成本。

 

这个简历必须是有效简历，有效简历的定义是双方都认为合适且成功预约了面试。

 

如果用在线网络的渠道，预计一份有效简历的成本大多数得达到200元甚至更高，据一位知名的房产经纪招聘负责人介绍，他们获取一份有效简历的成本已经达到了1000元。

 

2.是招聘到一名合适的通过试用期的新员工的成本。

 

成本中又分为直接成本和间接成本。直接成本的定义是指为了招聘事项直接付出的金钱。常见的直接成本包括在线招聘的APP、网站的服务费、宣传品、内推奖金、场地费（现场招聘）、差旅费、电话费等。

 

间接成本的定义是指为了招聘事项间接花的钱，间接成本包括招聘人员的薪酬、各级面试官的时间成本、试用期不合格新员工人工成本、办公用品消耗成本等。

 

成本数据是一个结果性数据，我们光谈结果并不能改变结果，要想降低成本，提升招聘效率，我们要从另外2个数据入手——渠道的有效性和招聘环节的各项数据。

 

2.招聘渠道的有效性

 

有效的招聘渠道才能招到合适的人。而要分析什么是有效的渠道，数据才有说服力。

 

分析招聘渠道的有效性最常分析的是投入产出比。

 

在一年结束时，把所有的招聘渠道收集到的简历及最后入职情况做数据分析，来判断这些招聘渠道的投入产出比。根据单份有效简历的金额和入职人数的金额来分析判断招聘渠道的有效性。

 

但在这里会涉及到另外一个小问题，就是可能大家的企业目前在用的招聘渠道比较少，比较单一，或者大家投入资源的招聘渠道比较少，特别是在中小型企业，因为中小型企业的资源少，所以不可能像大型企业一样在每个招聘渠道上都有一定的投入。

 

中小型企业的知名度有限，可能大部分时候，还是得要依赖一些在线渠道来开展招聘工作。同时，这类企业的资源有限，通常是只会使用1-2个渠道。

 

那么如何选择合适的招聘渠道呢？那就需要我们日常做好数据的积累，比如，公司A为中小型公司，对于员工的需求主要是技术人员、销售人员以及偶尔会招聘的后勤人员。

 

通过数据，HR可能会发现某个岗位的人才，投递的面试率最高；某一个或者某几个平台的人才，入职率最高；某些岗位，在其他特定的渠道则入职率更高，那么根据这个分析，后期在招聘特定岗位时，就可以在特定的渠道投入更多的精力。

 

3.招聘环节的各项数据

 

招聘环节还要关注的数据有简历通过率、初试通过率、复试通过率、入职率及试用期通过率。

 

但HR要做并不仅仅是统计数据，重点是放在分析数据。数据需要HR用自己的思考和判断加以分析，没有经过分析的数据，不具备任何价值。

 

分析数据有三步曲

 

第一步：首先看数据的趋势

 

在一定的时间周期内，例如1个季度或半年内，总体的招聘完成率如何？各个单项数据的趋势如何？是否与总体的招聘完成率基本保持一致？是否存在某个环节的数据的下降趋势特别明显？

 

有效的数据趋势观察工作，对招聘目标的设置有很强的指导意义。

 

第二步：对数据进行详细分析

 

数据中体现了哪些问题？问题的根源是什么？要解答这些问题，需要HR通过沟通、现场观察等等有效方式去找出问题的根源，才能提出有效的解决方案。

 

第三步：针对数据作出改善

 

HR要找出最可能改善的环节是什么？我们的改善方案是什么？HR并不可能解决所有的问题，比如说企业知名度、雇主形象等，这些都是长期的综合性工程，HR很难在短期内通过一己之力去完成。

 

但HR可以通过对每个环节的观察、分析、判断来挖掘出HR最可能改善的环节是什么，并提出相应的解决方案。

 

数据化管理的招聘工作逻辑是：统计数据——分析数据——通过沟通、现场观察等等有效方式找出问题根源——排除无法解决的影响因素——在可以改善的环节作出优化处理——解决问题。

 

招聘工作是一项结果导向性特别强的工作。想要有好的结果，就必须得有好的过程，如何让我们的过程变好，数据分析只是手段，真正重要的是透过数据挖掘出问题的根源，分析出HR能做的是什么，做出一些力所能及的改变，让HR的工作更有成效和价值。

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