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招聘之47——数据分析对招聘的指导作用

作者 阿东1976刘世... 2020-01-08 21:00 34823 阅读 68 评论 90 收藏
彩工网_[官网首页]HR数据分析是一个比较热门的词,但是却很少有企业能够做到位。例如招聘工作,除了筛选简历做好候选人的面试外,如果能还需要对招聘数据进行记录和分析,那么就能更好的帮助我们提高招聘效果。

文|刘世东

招聘之47——数据分析对招聘的指导作用


话外音:数据是人的懒惰所催生


就象说人类自行驾驶汽车没有系统无人驾驶更安全一样。也如我在昨天的“【职场指路】面试迟到,会影响面试结果吗?”话题分享中于《招聘之46——应聘中态度是否等同工作态度?》一文中分析的一样:

人会因不同的时间、环境、人际等原因,产生自我情绪的变化,因而会对当前的事或物生产观感或者思考的变化。彩工网_[官网首页]从而影响事件的最后结局。


因此,为了避免或减小这些主观因素对事或物的影响,人们一直在追求着将所有的东西都转化为数据化,争取所有的东西都能用0和1来代替。就此可以实现全方位的智能化。以此解决因人的情绪带来的各种变化。彩工网_[官网首页]从而在指标库中有客观的数据比对,就可以快速的完成既定标准的配对。

通过数据化,让工作完成得更快了,人类也可以更好的休息或想其他的了。但也同样让人失去了在一项工作上追求更为极致的机会。

试想一下,借用飞机上天,与人类自身能飞上高天的感觉是一样的吗?

当然不一样。这也是为什么当那些飞天大侠抱着自己爱人飞天与太阳比肩时能收获的尖叫了。


然而,事实上人之所以成就为人,就是因人的情绪多变,才带来如今多彩的社会进程。但同样,也因此让人们对数据的进化,产生了越来越多的恐慌和担心。有一天,如果数据因智能能自我演化,那时人的地位在哪?


回话题:招聘中的数据分析有益于指导招聘工作的改进


无论以后如何发展,如何从数据与机器中找回人类的自我。至少现在使管理进行数据化,确实还是能有效的提升现阶段的管理效果。

而招聘同样可以借用数据的分析来进行招聘工作的改进。只是我们需要找到数据与需求的相适点。

要知道无论什么工作,只要想其实都能从其中找到若干的数据。(可看徐宁老师的分享,那么多的数据,如果全部罗列,岂不是眼花,真的需要电脑来分析了)


一、招聘工作如人体要进行适时体检。——有意义才会认真


彩工网_[官网首页]1、要赋予招聘数据分析以意义。——有数据才会有指导


我们时常在生活中会发现很智慧很脑残的人生四问:

我是谁?从哪来?到哪去?要干什么?

其实这是一个大而小的问题。大处来说,现无人能说服自己的理解就是正解。从小的方面来说,我就是我,想做啥都由我。彩工网_[官网首页]生活的意义或生命的意义,其实都在于自我的赋予。当我们将自己所做的事,赋予意义,他就有了意义。

而在招聘中进行数据分析。同样如此,将我们搜集的数据进行分析,找到其背后存在的意义。彩工网_[官网首页]就能看到我们通过数据分析,可以借古鉴今,指导我们今天的招聘工作。

数据,就是指导我们进行改变的铁证。


2、招聘工作不能只凭经验,还需要数据。——经验主义要辩证使用。


就象我们现在的就医会有中医与西医的区别一样。中医更在于经验,而西医更在于数据。

但中医生,不一定都要象神农一样,全部靠自己去尝试,分析药效。我们也同样可以借鉴前人所学来变为自己的经验,从而更快速的实现自己经验的增加。

在招聘中,同样如此。

虽因同样是做人的工作,但也要学会总结和借鉴其他人的招聘经验。但也不能象西医一样,真的只能拿数据到指标库里的配对。不然,有一天没有了电,指标库用不了,不是就连感冒都开不了药了?(而这可能完全存在。)

因此,在招聘中除了用自己的经验来判断,加上工具和数据的分析,也是完全必要的。


二、要找到招聘数据收集的方向。——有方向才会有追求


在招聘中,我们时常会有不满意的现象发生。不是自己不满意,就是服务部门不满意,或者是应聘方不满意,或者是企业方的不满意。

而这四方就是我们搜集招聘数据的方向。


1、自己:对招聘的效果负责。在于工作的有效度与KPI


这是数据的绝对大头,也是我们分析的关键。俗话说,所有的错的根源都在于自己。因此,从自己身上出发来找数据是首要。

简要罗列下这些指标项目(部分来自网络,其实大部分时候,我们不一定需要全部数据进行罗列分析):


关键绩效指标

招聘计划完成率实际报到人数/计划招聘人数人均招聘成本总招聘成本/实际报到人数平均招聘周期、、总招聘时间/总招聘人数


过程管理指标

简历初选通过率人力资源部初选合格简历数/收到的简历总数有效简历率部门选择合格通知面试的人数/HR初选合格简历数初试通过率初试通过人数/面试总人数复试通过率复试通过人数/初试通过人数录用率实际录用人数/面试总人数报到率实际报到人数/发出录用通知人数


分类统计指标

招聘渠道分布不同招聘渠道录用的人数占录用总人数的比率录用人员分布不同性别、学历、层级、职类、区域的录用人数占录用总人数的比率入职异动指标招聘转正率转正人数/入职人数招聘离职率离职人数/入职人数


团队管理指标

招聘人员胜任率胜任工作的招聘人员数/招聘团队总人数招聘服务优良率服务优良的招聘人员数/招聘团队总人数内部客户满意度对招聘工作满意的内部客户数/内部客户总人数


2、服务部门:对招聘结果的直接感受者。在于工作的及时度与有效度。


招聘工作的满意度、到岗及时性、员工的匹配度、新员工工作效率、新员工效率赶上老员工效率的时间、离职后到新招正常后的时间成本、效益比率等。


3、应聘劳方:招聘工作的直接对象。在于感受的满意度与真实度。


对招聘工作的满意度、回答疑问的有效率、业务指导的到位率和有效率、学习培训的满意度和有效率、招聘条件的达成率与满意度等。


4、企业资方:以更高层次的领导或老板。作为主要成本的资方。在于人才性价比。


要通过招聘预算的节约、工作效率的提升、企业效益的提升、人才能力的效益转化率、等去搜集。

总之,在招聘中有所关联的数据还会有许多。但并不是我们每次招聘都必须要搜集完全。其实工作除了冰冷的数据,还有我们多年磨合的热血经验。

所以,数据的细致不一定重要。重要的是方向准。


三、招聘数据中的主要分析方向


人类做体检,主要观察的是什么?是脑、心脏、肝、肾等五脏六腑。而不是我们的手指、脚指等末稍关节。

在招聘中,我们同样要找到关键的方向来分析。

即:

招聘的最终目的是什么?——招来人才,给企业创造效益。关键绩效

招聘应该如何实施才最有效?——链接企业、部门、对象、自己HR多方面。招聘过程

在哪里招聘才会更容易?——人以群居,讲究招聘的达成速度。直达目标。渠道效果

这样招聘的性价比如何?——如果花10万元的招聘费用来找一个小工或一个总经理。其性价比肯定不一样。所以要讲究招聘成本。

当我们将这四样给搞定的时候,我们自然就能发现自己在招聘工作的基本情况为何。

问题在哪?改进的方向在哪?有无落实措施?是否需要资源引进?是否能落实到位?是否能转化为下一次招聘工作的改进?

一次又一次的PDCA,招聘不提升都难。


小结:


招聘工作中的数据,只要我们肯定名,数据就非常的多。只要我们想定义,就能赋予其不同的意义。

但只要我们能抓到影响我们招聘结果的四大关键,数据就不会再那么迷人眼。而机器系统,也就不一定能比人更厉害。


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海尔兄弟56646

68楼 海尔兄弟56646

招聘过程中最重要数据分析

2020-01-16 17:37:23 回复 赞(0)
Karl49985

67楼 Karl49985

我觉得很在理

2020-01-16 17:33:53 回复 赞(0)
盖聂39099

63楼 盖聂39099

按累计收入减累计扣除费用计算个人所得税的,如果累计年不超过6万是不产生个人所得税的。

2020-01-16 16:05:30 回复 赞(0)
尼弥西斯65671

62楼 尼弥西斯65671

数据分析才是招聘过程中最重要

2020-01-15 17:51:34 回复 赞(0)
涅索斯37281

60楼 涅索斯37281

数据分析

2020-01-15 17:44:26 回复 赞(0)
海尔兄弟56646

59楼 海尔兄弟56646

招聘的最终结果支撑,仍然是数据

2020-01-15 17:43:18 回复 赞(0)
忒勒玛科斯39143

58楼 忒勒玛科斯39143

学习了,感谢分享

2020-01-15 17:42:42 回复 赞(0)
香无尘80845

57楼 香无尘80845

学习了。

2020-01-15 17:41:17 回复 赞(0)
Bob40448哪儿

56楼 Bob40448哪儿

对于招聘来说,数据分析才是招聘过程中最重要

2020-01-15 17:40:35 回复 赞(0)
高达85725

55楼 高达85725

非常好。

2020-01-15 17:34:48 回复 赞(0)
Betty98157

54楼 Betty98157

学习了。对于招聘来说,数据分析才是招聘过程中最重要的

2020-01-14 17:56:56 回复 赞(0)
阿童木51016

53楼 阿童木51016

非常感谢。很有用。

2020-01-14 17:56:09 回复 赞(0)
w430430

52楼 w430430

综上可知,其实招聘的最终结果支撑,仍然是数据, 对于招聘专职人员的工作业绩衡量也只能靠入职人数及岗位匹配度来评估,这还是离不开数据支持。因此,从事招聘工作的人,请搜集及利用好数据!

2020-01-14 17:30:54 回复 赞(0)
Peter21148

51楼 Peter21148

学习了。

2020-01-14 16:29:36 回复 赞(0)
遇春23609

50楼 遇春23609

数据背后的意义的落实是目的啊。

2020-01-14 16:28:27 回复 赞(0)
Julie63702

49楼 Julie63702

特别认同数据懒惰化,就是人为的。所以有的时候会失去再推动的心。很对。

2020-01-14 16:27:04 回复 赞(0)
项少羽40594

48楼 项少羽40594

66

2020-01-14 16:25:44 回复 赞(0)
俄里翁37632

47楼 俄里翁37632

学习了。

2020-01-14 16:25:39 回复 赞(0)
俄里翁37632

46楼 俄里翁37632

非常喜欢看到如此实际的分享。有指导有意义。

2020-01-14 16:25:21 回复 赞(0)
温实初23138

45楼 温实初23138

在招聘中要显成绩,要找问题,是需要用数据来进行分析的。

2020-01-14 16:24:17 回复 赞(0)

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