文件名称：招聘数据分析.docx
文件大小：870KB
文件格式：DOCX
更新时间：2022-12-23 22:43:10
文档资料
招聘HR要分析哪些数据、如何分析？ 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 招聘数据分析全文共6页，当前为第1页。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。 招聘数据分析全文共6页，当前为第1页。 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。 招聘数据分析对HR的价值 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 招聘数据分析全文共6页，当前为第2页。一、招聘漏斗分析 招聘数据分析全文共6页，当前为第2页。 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】 招聘数据分析全文共6页，当前为第3页。复试通过率=【复试通过人数】/【复试人数】 招聘数据分析全文共6页，当前为第3页。 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、招聘周期分析 招聘数据分析全文共6页，当前为第4页。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。 招聘数据分析全文共6页，当前为第4页。 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： 招聘数据分析全文共6页，当前为第5页。 招聘数据分析全文共6页，当前为第5页。 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。 招聘数据分析全文共6页，当前为第6页。 招聘数据分析全文共6页，当前为第6页。 招聘数据分析