大部分做不好招聘的HR,都缺乏这种思维!

 

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来源:HR从菜鸟到精英


我们都知道,现代企业的竞争,归根到底是人才的竞争。招聘的人员与岗位不匹配,可能会导致工作效率低下、打乱团队工作节奏,给企业带来不良影响。

所以,如何招聘到合适的人才,也是HR朋友们一直苦恼的问题。

今天我来教大家一招,不管是招聘小白还是HR大牛都能用到,用运营思维去做数据分析,达到提升招聘效果、降低成本、提升团队业绩等效果。

首先我们来了解一下,招聘数据都有哪些?

一份优秀的招聘数据分析报告,需要考虑各个维度的对比分析,大致分为三大类:描述类、分析类跟预测类。

第一类是描述类数据:很多HR都在用这种数据分析方法,主要是展现一些工作的数字情况,比如招聘团队中每位人员每天的电话邀约量、面试人数、有效简历率等。

我们可以通过描述类数据的对比分析,整体把握招聘团队成员的工作情况。

第二类是分析类数据:主要是事后进行分析,以过去的数据来指导我们未来该怎么做。

分析类数据一般可以细分为四种,分别是过程数据、结果数据、渠道数据和成本数据。具体来看:

分析类数据的第一种是过程数据:采用漏斗图进行不同维度的分析,例如招聘团队、公司、部门、岗位、时间等维度。

漏斗图真的非常实用,它可以直观地反映整个过程的数据情况,方便我们分析各个流程的数据转换情况,优化招聘流程,以提升工作效率。
分析类数据的第二种是结果数据:也就是我们说的招聘KPI。

它直接反映人力资源部门或者招聘团队的工作效果,甚至决定着人力资源部门或招聘团队能否跟上公司的发展节奏。

我们可以根据招聘计划完成率来调整招聘工作,或者对其它模块的工作提出改进建议。

例如通过分析,得出招聘计划完成率最低的5个岗位,我们可以重点建立几个岗位的人才库储备人员、通过一系列措施留人或开展师带徒项目等。

分析类数据的第三种是HR很熟悉的渠道数据:用来分析各个招聘渠道的优劣,什么情况下采用哪个渠道更有效。

例如我们可以来分析,各个招聘渠道录用人数占录用总人数的比率,结合岗位维度,我们会发现这个渠道是招聘这个岗位最好的渠道。

分析类数据的第四种是成本数据:通过实际支出与预算的对比,来分析招聘预算做的是否合理、年度招聘计划是否符合实际情况等。

通过分析成本数据,可以有针对性地提出改进性措施,降低招聘成本提高招聘效果。

看到这里,你可能会觉得,描述类的数据最常用,分析类的数据最好用。

先别着急下定论,咱们接着看第三类——预测类数据

科学地挑选人才,不能只靠简历筛选或者面试官的直觉判断。

HR要通过数据分析来预测某位员工是否能胜任岗位工作、某些条件设置是否合理等。

例如通过数据画出“高绩效销售人员”的人物画像,我们可能会判断出:对于销售岗位来说,毕业院校、名企工作经验这些招聘条件设置是非常没有必要的。

预测类数据与预测分析是完全具有公司属性的,各个公司需要不断地积累数据、不断地分析与调整招聘管理工作,在未来某一时刻,我们可以通过足够的数据积累来提升招聘效果、降低成本、提升团队业绩等。

这时候有朋友就会说了,这么复杂的数据分析,会不会很耗费时间呢?

其实不然,接下来,我手把手教大家快速地学会制作数据分析表格。

很多HR朋友都在使用招聘软件的数据分析,常见的四个分析维度有关键绩效、招聘过程、渠道效果和招聘成本。但,这些还不够。

一份有运营思维的数据分析报告,应该包括上面提到的描述类数据、分析类数据和预测类数据。操作起来也很简单,我们把它拆分成5步:

第一步,招聘完成率分析: 

我们开展招聘活动的成果性考核指标,就是在规定的时间内完成招聘工作。

通过掌握各岗位招聘完成率的高低,我们可以及时把握招聘的进度,有条不紊地进行各项招聘工作。

第二步,招聘周期分析:

分析不同岗位跟职级招聘的平均周期,可以更清楚哪些岗位、职级招聘难度大、周期长,哪些岗位跟职级在短时间内就能轻松完成招聘。

这样,以后在招聘的时候做到心中有数,也可以跟领导争取到合理的招聘时间。

第三步,招聘基础数据分析:

相对基础的(如:筛选通过率、到面率、初试通过率、接offer率等)数据,我们可以通过分析招聘漏斗图,直观地看出数据之间的关系,这些数据逐级转化,最终产生合适的录用者。

当招聘目标未达成时,关注是哪个环节不足,根据不足分析从而有针对性地优化招聘流程,不断提高录用效率,降低招聘成本。

前面介绍的三步,是比较直观的数据分析,下面介绍的两个步骤就很重要了,学会这两点,可以在招聘工作里更进一步。

第四步,招聘渠道与招聘成本分析:

就很多HR都吐槽,招聘成本太高了,其实是你不会正确分析各个招聘渠道的投入和产出情况。

我们可以在某一类招聘渠道内进行数据分析,也可以进行多个招聘渠道的横向比较。

比如对比网络招聘、校园招聘、内部推荐、人才市场等渠道的优势跟劣势分别是什么,分析不同招聘网站投入的费用和产出比是多少,比较出哪个招聘渠道效果更好。

第五步,其他综合分析:

有人说,招聘只需要分析招聘过程数据就行了。

其实不然,新进员工的结构,如:性别、年龄、学历、入职前工作经验等分析有利于与内部标杆员工的基本信息进行对比,并逐步跟踪、逐步完善更符合公司的任职资格条件及招聘标准。

对离职员工的原因进行分析,得出不同岗位、职级的离职原因,有利于在后期的招聘面试中提问跟判断更有针对性。

有朋友听完还是觉得无从下手,别着急,我已经把表格放在文中,需要的朋友可以去看一下。



回顾一下上面的内容:

把运营思维运用在数据分析里面,可以有效地提高我们的招聘效率,达到降低成本、提升团队业绩等效果。

一份优秀的招聘数据分析报告,应该涵盖以下三类数据:描述类数据、分析类数据和预测类数据。

我们可以通过分析招聘完成率、招聘周期、招聘基础数据、招聘渠道与招聘成本、其他综合数据等五个步骤去制作数据分析报告。

招聘数据分析是一个从无到有、从简单到复杂、从辅助决策到提供决策的艰辛过程,招聘数据分析的指标和维度也是非常多的,某项数据或指标是否有意义,需要结合管理环境来具体分析。

我们可以在招聘活动的开展中,坚持做工作记录,不断扩充数据,把运营思维运用在招聘当中,保持追求进步的姿态。

通过记录和分析,那些招聘中一直困扰你的、没有得到解决的问题,可能在某一时刻会迎刃而解,让你豁然开朗。
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