【理论学习】如何通过招聘数据分析，提升招聘效果？

如何判断一个HR的招聘价值？一看公司规模和背景；二看招聘数量和层级；三看做过的招聘相关项目和对招聘的理解。有多少HR，就有多少人做过招聘，只是绝大多数HR做的基本只有两件事：发布职位，然后收集和搜索简历、走过场面试。这种没有任何技术含量的招聘，即使数据分析做得再细致，也无法提升招聘效果。

招聘是个低门槛、高天花板，看似简单，想做好却不容易的工作；招聘也是个很重要，却很不容易体现出价值的工作；招聘还是个很辛苦，却又常常被人吐槽的工作；如何改变现状，如何真正发挥价值，是每个招聘HR都要考虑的问题。

很多HR开始对招聘数据进行记录和分析，目标是提高招聘效果。这是典型的运营思维在招聘中的应用。为什么要在招聘中导入运营思维，这不得不提到招聘的红海与蓝海。

平时我们经常在“已离职或即将离职”的圈子中争夺。我们花高额的招聘费用宣传，抢占C位，尽力把求职者吸引到自己公司，这就是招聘的“红海”。

如果我们的招聘对象是“红海”，无论如何分析，都是事倍功半，因为“红海”的人才重复竞争严重，稳定性差。因此运营成为招聘的必要手段，我们不再被动招聘，而是分析定位，不拘泥于“红海”，而是看向“蓝海”，未雨绸缪，提供更有效的招聘服务。

做招聘数据分析，离不开招聘价值链。按照价值链，招聘相关活动分成两类：主要活动包括从需求、策略、渠道、甄选、offer和辅导六个环节；支持活动包括战略与经营目标、编制与招聘流程、招聘计划与预算、面试官能力提升四大类；最底层的是一些看不见但又很重要的影响因素，包括企业文化和用人理念，领导力和管理技能。

我们说的对招聘数据进行记录和分析，绝大多数HR集中在统计新发布岗位的简历投递量，统计面试邀约量，初试量，复试量，直到最终的录用人数……通过这样的统计，我们很容易发现招聘中存在哪些问题。

如果是简历投递量问题，那么我们会从招聘信息的编写、薪酬的竞争力、企业的综合实力等方面评估；如果是面试邀约量问题，我们会从简历挑选水平、面试邀约技巧等方面分析，然后提出具体的改善计划……

这样的统计以及分析数据，让我们很清楚看到与招聘环节相关的转化率，任何人在招聘中的作用或缺点都一目了然。但是，这样的弊端也显而易见，因为招聘工作仍然只局限在渠道和甄选环节，只是为了分析而分析，提升相对有限。

HR要清楚，公司提出招聘需求，并不是一定需要“招人”，而是需要在“人的层面”解决公司出现的问题。这个问题可能是完成业绩目标、可能是解决管理问题、可能仅仅是有人离职。解决问题，最佳方案不一定就是招聘。比如可以通过工作重新分配、工作外包、调整目标等方式解决。招聘，是成本最高的解决方案。

我们将运营思维运用于招聘，一定是明确定位，立足“客户”，把招聘放到企业战略和人资规划的方向下。这时候招聘思路应该是这样的：企业—市场—产品与服务—客户—价值—需求与人资价值。把数据分析放到整个招聘环节，我们的对比才更有价值。

如分析人才招聘需求，必然要用到存量与增量的概念，分析各个层级的人员需求。在此基础上，我们通过分析确定细分市场，关键是把握全局而非某些数字。另外，我们分析，不仅从招聘价值链入手，也会从时间维度考虑，如分析公司整年度的招聘淡旺季，结合竞争对手的招聘特点，制定差异化的招聘策略。

用运营的思维看待招聘，你会发现真相往往不是想的那么回事。如果企业的重心在成本控制，我们会分析招聘预算的执行情况，挖掘低成本招聘渠道，做好招聘成本的过程管理。如果我们的目的是提升招聘效率，我们会从招聘价值链入手，提升每个环节的效率。通过一系列的数字分析，我们要的是如何增加招聘中的黏性，从而提高招聘转化率，找到到底要怎么做，才能让结果越来越好的途径。

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招聘数据分析，有效招聘的润滑剂

文|蔡振锋

PDCA作为一种备受关注的管理思想和工作方法，在招聘工作的开展中同样具有积极的实践运用价值。招聘活动有计划、有执行、同样也需要有检查、有新的行动。也就是说想让有效“招聘之轮”良好运转，每一环节都不可忽视。在检查环节中，如果想知道招聘活动中存在什么问题，那些方面需要改进，则需要进行招聘数据的分析，才能发现问题及需要改进的方向。有效招聘数据分析，是有效招聘的润滑剂。

数据分析的基础是要有数据，所以HR应当在日常的招聘活动中，制定招聘过程的记录表格，每次招聘活动开展完毕之后，都抽出时间及时对当次招聘的情况进行记录，如：面试岗位、通知面试人数、简历来源、实际参加面试人数、面试录用人数、实际到岗人数、面试小组成员组成、面试形式、是否完成岗位招聘、待招聘人数、待改善流程等数据进行记录。有了这些基础数据的记录，才能定时或者不定时的进行各类招聘数据的分析。

1.招聘完成率分析：

是否在要求的到岗时间内完成招聘工作，这是招聘活动的成果性考核指标。对招聘完成率进行分析，通过掌握各岗位招聘完成率的高低，从而及时把握招聘进度，张弛有度的开展各岗位招聘工作。

2.招聘周期分析：

对不同岗位、不同职级招聘的平均周期进行分析，从而更加清楚什么岗位、什么职级招聘难度大，需要的招聘周期长。什么岗位、什么职级在短时间内就可以轻松完成招聘等。从而为未来即将开展的招聘争取更加合理的招聘时间。

3.招聘基础数据分析：

日常工作中，我通常会做招聘数据分析，计算筛选通过率、到面率、初试通过率、接offer率，到岗率，等数据，倒推各环节影响因素并进行优化，从而使招聘更高效。招聘漏斗中上一项数据到下一项数据都存在着一定的转化率：即从简历合格人数、到面人数、初试通过人数、收到offer人数、到岗人数等数据之间的比率。这些数据像一个漏斗一样是逐级转化，最终产生合适的录用者。当招聘目标未达成时，可以进一步关注是哪个环节不足，根据不足分析从而有针对性的提出招聘流程等优化，不断提高录用效率，降低招聘成本。

4．招聘渠道与招聘成本分析：

分析各个招聘渠道的投入和产出情况。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。比如可以将网络招聘、校园招聘、内部推荐、招聘会、人才市场等渠道进行分析对比，分析每一个招聘渠道招聘的优劣，以便不同的招聘岗位选择不同的招聘渠道。也可以对同时使用的多个招聘网站，进行分析，看到不同招聘网站投入的招聘费用和产出（简历投递量、有效简历数、参加面试人员、到岗人数）之间的比值，就可以看出哪个招聘渠道效果更好。

5.其他综合分析：

有人会说，招聘就分析招聘过程数据就可以了。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、性格类型等的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、再对比，逐步完善更符合公司的任职资格条件及招聘标准。另外，对离职员工的原因定时进行分析，得出不同岗位、不同职级的离职原因，有利于在后期的招聘面试中提问、评价都更具有针对性。当然招聘流程是否合理及最优化、招聘小组成员搭配是否合理等也都可以通过面试的实际反馈进行相应的分析。

作为HR的你，在招聘活动的开展中，如果能运用PDCA的招聘思维方式，抱有持续改善、提升的心态，那么值得记录和分析的数据还有很多。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，可能在某一时刻会水落石出，让你豁然开朗。同时也不至于在所有人都将招聘效率低下归结于是HR的原因时，你却拿不出数据，进行合理的解释，并进行有针对性的改进了。

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      我们目前正处于数据大爆炸的时代，尤其是如今5G正在大兴，重视与使用数据是硬性需求，可谓时代要求，那么我们如何利用数据做好招聘工作呢？

      年底时间都是我们做各种总结报告的时间节点，各种数据，是我们各种总结报告的基础，没有数据，只有苍白的文字并不能取得老板的认可与满意，老板更愿意看的是数据。而对于人力资源部门来说，虽然不想生产上数据那么多，但也是有一部分关键核心数据的，比如招聘方面，实例说明。

      每年年底总要做第二年的招聘预算，而招聘预算的大部头预算金额在各网站合作及现场招聘会的策划费用，当然如果用猎头的话，那么绝对是猎头岗位费用首屈一指。负责招聘的同事问我今年咱们某某公司还是否续签合同？我说：把各合作网站的简历用量、招聘面试人数、实际入职人数做一个统计给我看下。当数据被统计出来后，结果一目了然，个别网站效果真的很差，几乎毫无作用，这种情况跟定是被终结的对象。网站客户经理也是打电话沟通，求通融，但咱把招聘数据一说，她们自己都不好意思了。任何时候，工作一定做到平时，到了年底统计结果时，再说别的，是不是晚点了？

      那么我们如何利用数据做好招聘工作呢？

      首先来看看我们招聘工作中有哪些数据吧！第一，肯定是需求数据，有需求才有招聘展开的前提。一般每年都要汇总招聘需求，这是一个原始基本数据，可能不一定太准，但是这是开展一年招聘工作的大纲。第二，就是所需岗位的分析数据，数据可不一定就是数字哦！分析精准后，才能招聘到合适的人才，也才能适应岗位，也才能提升招聘成功率，否则都是无用功。第三，就是个网站这个岗位的情况数据，确定我们以哪个网站或者方式进行招聘展开；最后就是结果数据，搜索多少简历，多少人来面试，多少人通过初次面试等等。至于那些总结性的周招聘数据、月度招聘数据以及季度招聘数据等就不赘述了。

       其实，我们应该学会利用数据。数据是最真实的结果，不会骗人。这对我们修改招聘方向，确定招聘结果有着举足轻重的作用。当我们的招聘任务很重时，比如一个月内招聘管理层10多个，普工职员十多个，普工100以上，这些都要由一个人在一个月内有结果的话，那么数据就是你拿出结果的重要法宝。下面说说具体办法。

      先来说普工吧，普工招聘如果招聘方向以本地及周边为主，那么优先使用招聘方式是本地为主的一些网站以及自媒体公众号，现在来看，自媒体公众号更好一些，还有就是当地电视台及电台等，这些是确保一个月内招聘入职100名以上员工的基础与保证。这时，负责招聘的亲们就需要打破现有合作模式，从新寻找新的自媒体，实行广撒网，而选择过程必须有数据支持，自媒体必须影响广大，也就是足够出名。否则，效果很难保证。这个应该用一上午搞定并签订合作协议，第二天开始执行。并根据第一周的报名数据，实时调整侧重点，确保结果。

       再来说说普通职员，普工职员是公司行政的主体，也算是比较重要的。选择招聘方式，就不能全靠自媒体，而是辅以网站招聘，可能某种程度上要和各大学联系下，看看有无合适的毕业生推荐，每年总有毕业班的。职员肯定不可能完全在一个月内到位，但到位大部分还是应该问题不大。这就要求招聘当事人有数据概念，比如了解目前市场大概有多少这种岗位的人，情况如何，这些都是数据，心中有数据，结果才有根本保证。所以说，平时手机这些数据，孰知这些数据也是招聘人员的重中之重。

      最难的应该是管理层及专业技术人员招聘，一个月内有结果，并不是说一个月内招聘入职就位，这是不可能的，除非碰准了有合适的正好待岗的人。但这种情况太少太少了，招聘工作不能寄希望于这种小概率事件的。那么这种情况，知晓那种途径是招聘这些人才的最佳方案就尤为重要了，而这还是靠数据。比如招聘的专业技术及管理人员入职中猎聘网站占有很大比例，但从广度来说，前程是覆盖面很大的。那么我们就主要重点对这两个网站下手就是了，这样，可能我们会在同样的时间里，搜罗到更多的合适面试人选，然后一一沟通有意向者，最终确定可以来面试者，这时也算是基本有初步结果了，如果月内面试完成，通过面试的人员，定好入职时间，这个招聘任务基本算是完成百分之六十了。为何是百分之六十呢？因为如果当事人因为个人原因来不了呢？而且专业技术人员与管理人员离职期一般都是一个月以上，这一个月内招聘还是需要跟踪的，比如一周一次交流是很必要的。最好不要完全放弃此岗位的招聘，有合适的还是要沟通的。

      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！                                                                                   

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数据会说话，你要听得懂

2020年徐宁个人分享   第4篇

HR数据分析越来越热，这既有人力资源发展进步的必然，也有全社会大数据推动的成效。数据分析已然成了人力资源工作成果量化的一种表示，另一方面，通过数据也有助于提升人力资源工作水平和效率。现在不缺数据，就像没个企业都人员饱满，但那些数据是关键这个要命，就像老板和企业永远缺少合用哪一个一样。我们要能听懂数据背后的声音，要么，万千数据只会让我们眼花缭乱不胜其扰。

一、HR面对的数据越来越多

HR现在面对的数据真心是越来越多，我们一起数一数：

全员管理：本月总人数、男性员工数量及比例、女性员工数量及比例、本月离职人数、本月入职人数、上月工资总额、本月工资总额、变动数量、变动原因.......

员工管理：入职日期、试用期、劳动合同签订日期、劳动合同到期日期、员工年龄、生日、入职年限、本月合同尚有一个月到期人......

考勤请假管理：谁迟到、几次、累计几次；各假虽请假人数；有无异动

招聘管理：收到简历人数、合格简历人数、发出面试人数、实际到面人数、发出offer人数、实际到岗人数、招聘费用、渠道费用、宣传费用、差旅费用、完成招聘比率......

薪酬福利管理：工资总额管理各个细分项内容及变化、福利项目及内容、费用、人均工资、社保费用、各类员工薪酬占比......

劳动合同管理：本月签订劳动人员名单、提前一月要到期合同人员名单、本月合同到期人员名单、本期合同到期解除人员名单、本月合同管理通知金、本月合同到期赔偿金、本月发生劳动仲裁......

培训管理：本月培训课程时长、培训参训人数、本月培训费用、累计培训时长、累计培训人数、累计培训费用、培训费用占比工资总额百分比......

二、数据分析必须深入，要能明白其中的关键点

数据分析肯定是越来越多，而且我们人力资源终究会学会通过数据掌握人力资源发展状况的。但是“数据渐欲迷人眼”，我们还是要学会掌握其中关键。

1、数据分析深刻化。透过男女比例，你要能够分析背后的变化，对企业意味着什么。

2、抓抓数据关键点。数据那么多，抓住关键最重要。比如，我们要重点关注关键人才离职流失率和原因，而不仅仅只看离职率。

三、数据如何助力招聘效果提升

本案例主要还是想解决提升招聘效果的问题，所以我们最后还是要做个回归，解决好这个问题。个人经验，觉得以下三个指标比较重要和相对价值比较高。

个人在工作实践中，觉得比较有价值的可以助力招聘效果提升的经验还有：

1、坚持工作记录。对于应聘人员情况作电子表格进行记录。数据可以不断扩充，我从最初的姓名、性别、手机号码、应聘岗位、年龄、毕业院校、学历、专业名称，扩展到第一学历院校、专业、第二学历院校、专业、毕业时间、资格证书、获奖情况、身份号码、简历投递日期、约面日期、面试结果.....大家会发现电子表格会非常好用。

2、工作记录会提示的一些招聘小秘密。如果招聘应届毕业生。会发现十月、十一月简历最多。来年的三月、四月简历数量次多。另外，能够投递简历的，如果是外地院校，基本上意味着很大程度上TA已经认可这个地理位置的选择，可以着重关注他们的背后原因，以此判断入职率的高低，比如说他们说另一半朋友已经在当地入职，那么他们入职的概率就会加大。

3、面试过程表现可以通过表格进行打分和评价。便于做出调整，也便于累积数据。

最后，做招聘的HR一定要记住的最重要的一句话就是，通过招聘我们为企业输送能够创造价值的人才，我们和CEO一样重要。换句话，要像CEO一样做招聘就对了。

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首先，我个人认为招聘数据分析是有效，毋庸置疑我们可以通过数据分析来提升招聘效果。那为啥有人说我们做了招聘数据分析，可招聘效果仍不尽如人意。今天让我们一起来探讨下招聘数据分析的正确打开方式到底是什么样的呢？

一、          

招聘渠道分析，工欲善其事必先利其器。根据我们的招聘岗位，作为HR必须知道哪些招聘网站或通过什么渠道才是找到合适人选的最佳途径。比如技术人员应该去什么网站效果会更好，而一般行政人员或销售人员又该适合什么平台发布广告。招聘渠道选择，我们倾向于广撒网，但同时又要根据不同岗位有所侧重。比如中基层人员和高层管理人员招聘渠道肯定会有所不同。

附上线上、线下渠道参考

（1）线上：

  招聘网站（如前程无忧、猎聘、拉勾网、58赶集、大街网等）

  社交平台（脉脉、领英、Boss直聘等）

  QQ群、微信群等

  微信微博（企业微信、微博）

  公司官网

（2）线下：

  招聘会

  内部推荐

  HR活动交流会

  行业沙龙、聚会

二、          

招聘时间，职场经常会有听说金九银十、金三银四的说法。虽然不尽相同，可大体上还是可以作为一定参考。通过不同时间段招聘结果来分析，得出最佳招聘时间。通过招聘数据分析不同时间段招聘数据差异，从而更好做好招聘效果预测。比如人才供应旺季时候，招聘周期可以适当缩减，而当面临人才短缺时候，招聘周期需要留足够时间。

注：有些企业会有实习生需求，实习生招聘又会涉及到校招。因此，对于实习生毕业前实习期的了解也需提前知晓做好准备。

三、招聘指标对比，通常我们会通过简历通过率、面试到达率、面试通过率、实际到岗率、试用期离职率等等来分析招聘哪些环节有待提高，从而提高招聘效果。比如如果简历通过率低，我们得分析是否招聘渠道不对从而导致简历合格率偏低或者是因为招聘广告不够吸引人导致投递人数量不够等等。如果面试到达率不高，我们是否应该分析面试通知时候是否有做好充足沟通，对于面试时间地点是否通过邮件事先详细告知，面试当天或面试前一小时是否再次跟进候选人情况并与之确认能否准时出席面试。如果是面试通过率偏低，看看是否是简历筛选标准需要调整或者用人需求需再次与部门确认。如实际到岗率低，看看是否是什么原因导致放弃入职，客观原因还是主观原因居多，如是主动放弃是否是因为薪资偏低或低于市场平均水平导致人才流失等等。

四、招聘成本分析，比如不同渠道招聘成本对比，比如线上和线下哪个成本更低效果更好。比如除了传统的面试，我们是否可以对于异地候选人采取电话面试或视频面试，并对比其和面对面面试得招聘效果。根据不同岗位选取性价比做高得招聘渠道和方式。花同样钱取得更好得招聘效果，或者花小钱办大事不少不可能只是需要我们更多去用心挖掘。因为一般企业得老板大多希望成本优先，能不花钱就不花钱，能少花钱就不多花钱。（弱弱说下不是所有公司都动不动有几十万或上百万的招聘预算你的）

五、招聘技巧分析，同样职位为啥有的招聘人员可以在同样调节下招聘到更多合适人员，分析其招聘技巧和经验更到其他人借鉴学习。

六、招聘广告效果分析，同样是招聘广告，随着时代变化，一成不变的形式或内容不会引起候选人太多兴趣，要想有效吸引候选人。我们得除了纸质海报广告和网站招聘广告，也可以考虑抖音、视频，设置通过晒公司福利等形式来吸引优秀人才加入。马上过年了，很多公司都会举办年会，福利好的公司这时候发发朋友圈秀一把年会福利，妥妥得也是招聘广告卖点。不然BAT那些大公司，那些我们眼里别人家得公司动不动年终发金条、海外游送房送车得告诉，不都是引得我们很多人纷纷问还招人吗？

最后，我想说的招聘从来不是一蹴而就的事情，好的招聘经验和技巧是值得我们不断去更新和积累的。时代在进步，员工年轻化，我们的招聘也不是一成不变的。要想提高招聘效果，需多管齐下，认认真真对待每位候选人，以相对平等客观角度去评判最终招聘结果。而作为公司和老板永远是希望我们拿结果说话，当我们说招聘遇到困难或招人难得时候，我们仅仅凭一己之言，是很难打动部门和老板的。说多了，人家会以为我们在推卸责任找借口，而作为HR人员招聘是我们义不容辞的职责，而只有做好数据分析，分析利弊积极寻求解决之道才是明智之选。招聘的确不仅仅是HR一个部门的事情，公司从上到下都需要行动起来。（比如很多公司有内推制度，可是否真正执行有效呢？还值得我们深思）比如公司口碑、公司内部工作氛围、企业文化等等都是我们需要共同努力，而这些都会或多或少影响我们的最终招聘效果。

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现代企业的竞争归根到底是人才的竞争，这个大家都懂。招聘就是招聘合适的人到公司，这个大家也都懂。

但是如何招聘合适的人员、如何判断某位候选人是否胜任岗位工作，这个该如何操作呢？

我们要知道，招聘的人员与岗位不匹配，可能会造成工作效率低下、打乱团队工作节奏、对公司企业文化带来影响等，如果把这可能的影响不断积累，最终会给企业带来危机，这时候我们把HR定位为影响企业发展的重要因素也是非常有道理的。

所以如何招聘到合适的人才，就成了HR一直以来研究的一个课题，它是HR不断攀登的高峰。

通过简历筛选、面试直观判断等方法是很多HR来判断某位候选人是否胜任岗位的方法，招聘的成效体现在人员是否招聘到位，而并不是来判断人员是否具备完全匹配的技能和很好的文化契合度。HR招聘方面技能的提升是经验式的提升，而每个人因学历、经历、知识、技能等因素不同，对人员招聘及面试的理解和认知也不同，必然存在对同一个候选人有不同的评价情况。

基于这种情况，招聘工作需要有量化的分析，通过数据的差异来检验我们的工作是否存在问题以及在哪里提升，甚至可以通过数据来进行预测性分析，判断候选人是否匹配工作岗位。

一、招聘数据分类

招聘数据的分析，需要考虑各个维度的对比分析，例如各岗位的人均招聘成本、各公司的报到度、各招聘渠道的录用率、同一指标同比环比等。一般而言，没有进行多维分析的数据，是很少能分析出问题、提升工作效果来的。

二、描述类数据

描述类数据是HR经常用到的数据分析方法，主要是展现某些工作的数字情况，我们也要结合不同维度来展示和对比，以便从数字中发现问题。

例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，通过描述类数据与数据的对比分析，可以发现招聘团队成员的工作情况。

三、分析类数据

分析类数据主要是事后进行的分析，以过去的数据来指导未来自己需要做什么。一般这种数据分析起到效果，我们需要三个招聘周期，第一个招聘周期是收集数据和分析数据，第二个招聘周期是根据上个招聘周期的数据分析情况来提升工作效果，第三个招聘周期是和第二个、第一个招聘周期的数据进行对比分析，检验当初数据分析的角度和提出的问题建议是否合理。

（一）过程数据

过程数据分析是对招聘流程进行优化和持续改进，过程数据的分析，我们可以直接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。

下图是我特别爱用的一个图，在多篇文章中出现过，招聘漏斗图可以直观的反映过程数据情况，从漏斗图里面我们分析各个流程的数据转换情况，然后持续的改进工作，提升数据转换效果，以提升工作效率。

如下图，可以通过两类人员招聘漏斗图的分析来调整工作时间和精力分配情况，或者找出问题针对性改进。我们可能认为生产基层及辅岗人员好招聘，但是从下图的分析来看，一般管理人员的录用率要比生产基层及辅岗的录用率高出12个百分点。

（二）结果数据

结果数据也是招聘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工作提出改进建议，例如通过分析，我们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、开展师带徒项目或后备人才项目提前储备人员等。

平均招聘周期决定着人力资源部门或招聘团队能否快速的把人员招聘到位，以便及时开展工作或接替离职人员工作。《劳动合同法》赋予员工提前30天提出解除劳动合同的权利，平均招聘时间越短，代表工作交接的时间越长，新入职员工越容易进入角色开展工作。而下图中我们发现，5个岗位招聘平均招聘周期最短的达56天，这严重的影响了公司和团队工作的开展与计划安排。

（三）渠道数据

渠道数据主要是分析各个招聘渠道的优劣以及在什么情况下采用何种招聘渠道最有效。渠道数据的分析主要是以招聘渠道维度来分析过程指标以及结果指标，同时可以结合部门、岗位、职级等维度来得到特定情况下最有效的招聘渠道。

例如我们可以来分析各个招聘渠道录用人数点录用总人数的比率，如果结合岗位维度，我们会发现招聘渠道1是招聘某岗位最好的渠道。

我们还可以通过各个招聘渠道的对比，来分析招聘成本支出情况。

如果再结合人均招聘成本情况，我们会发出使用最多的网络招聘成本最低，而现场招聘、校园招聘的成本是非常高的。再结合录用人数和录用率的对比，我们可以通过年度招聘计划来做一个最优招聘渠道组合，在这个基础上安排我们全年的招聘工作。

（四）成本数据

招聘工作并不是无休止的投入，如果不计成本的投入，相信招聘工作也就非常好做，所以招聘成本指标是我们必须要关注的一项指标。

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。

通过人均招聘成本的分析，可以有针对性的提出改进性措施，降低招聘成本提高招聘效果，结合公司、部门、岗位、职级、招聘渠道等维度可以有效的分析出问题。

四、预测类数据

预测类数据主要是通过各种数据来事先预测某位员工是否胜任岗位工作、某些条件设置是否合理等，而不是完全靠简历筛选或面试官直觉式的判断。谷歌公司通过数据分析得出，名校学历教育背景并不能保证职员的工作质量。我们通过数据的积累，可以来做一些预测，例如：

结构化面试与半结构化面试对招聘的准确性影响；

不同面试官与新入职员工工作绩效的对比；

新入职人员工作经历与工作绩效的对比；

新入职人员学历、学校、专业和工作绩效的对比；

面试测评结果与员工入职后工作绩效的对比；

面试测评结果与员工入职后岗位胜任模型的对比；

……

预测类数据与预测分析是完全具有公司属性的，所以各个公司需要不断的积累数据、不断的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。

例如我们通过数据画出高绩效销售人员人物画像，由此我们可能会判断出：毕业院校、名企工作经验等招聘条件设置是非常没有必要的。

招聘数据分析是从无到有、从简单到复杂、从辅助决策到提供决策的一个比较艰辛的过程，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。通过数据收集、数据整理、数据分析、提出建议、结果实施、实施结果检查、数据对比分析等一系列手段，不断提升招聘效果。

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数据说话让招聘更有趣

文|知人晓静

年底事情多，今天工作结束已经很晚了。

大概说一些，对于HR来说，用数据分析的思维去指导招聘工作，甚至学会用数据指导人力工作确实是很重要的事情。

具体体现如下：

一、 一定要说的优化招聘工作流程

虽然人力资源基本工作已经是老生常谈，但还是要说，想把招聘工作做的更专业，基本功一定是要反反复复夯实的。比如“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、复试通过率=复试通过人数 / 复试人数、Offer接受率= 接受offer人数 / 发送offer人数”这些基础数据，虽然你的领导可能早都不看了，但如果人力主管扎扎实实地去记录和对比，确实能够一定程度提高基础工作人员的效度，比如“假如电话面试效果提高，那么根本不存在初试到场人数、或者初试合格率差的问题”，又比如“简历筛选合适的情况下，初试时间完全可以就考察点做简要了解，至于什么面试数量根本无需考虑”，等等，都是基础的功底，就不再赘述了。

常见的招聘软件会从四个维度去分析：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，企业不同展现形式也不完全相同。这些无非是为了提高招聘工作的转化率，设置招聘软件的“术”的手段。

这里想提到的不是基础功底，反倒是很重要的“招聘流程建设”，现今很多企业都在用猎聘、智联、北森等优异的招聘系统，作为甲方大家反倒忘记了如何自如地去建设和分析招聘流程的问题，通过数据和效度，去设计真正适合自己公司的特殊化、优质的招聘流程，是每个招聘经理确实要关注的细节和成长的关键。

二、优化人员结构，如本科率提升、优才百人计划等战略目标

很多企业，尤其是成长型或者是战略扩张型公司，往往业务发展到一定阶段时就会遇到瓶颈，追究其根本的原因，其实在“老板不换”的前提下，管理层、基层员工的人员素质提升，就到了迫在眉睫、不得不变的时候。这个时候，我们招聘团队的大数据就派上用场了，你的新进人员本科率、管理人员硕博率、甚至优化人员的非本科率都对快速优化人才结构的项目，起到关键的动态作用。

二、 分析市场人才存量质量，倒逼公司自身人才战略调整

针对招聘产生的人才地图大数据，我们可以有效地看到当前所在行业的人员流动数量、质量和人员特征。

这样有可以更有效地针对公司目前的战略去重构人力资源战略，以及分解到招聘、优化、重构的具体动作上。如：我们到底需要什么样的人才？以及如何建设这样的人才队伍？（这一点就可以从优秀人才的背景来源，比如什么样的公司输出的高级骨干人才最多？是国企、央企？还是成长型民企？）去重点分析适合本公司人才的胜任维度，以及制定相应的培训培养计划，你的格局就不仅仅是招聘模块了。

三、 降本增效 提高人效促进内部招聘

一说到降本增效，基层人力资源工作者往往会想到招聘成本、人力成本之类的数据列表，一说就头够大，往往也确实是业务部门算账的时候提到的数据流，然而近几年随着平衡记分卡使用的普及，我们财务指标的分解，除了成本节约维度的“人力成本”减少，又增加了“效能贡献”中的“人均效能”甚至是“元均效能”，这就给我们用人提出了更高的要求。

我们找到的人，付出相对应的人力成本后，是得到了更高的“总人力成本”，还是使用这样的人力资本使我们的年度“人均效能”“元均效能”显著提高，这成了标杆企业近几年追逐的人力目标。

我们用的人，到底是“三个人干了一个人的活拿两个人工资”？还是“一个人干三个人的活，拿两个人的工资”，这可是天壤之别！

另外也可以分析，究竟是社会招聘的人效高，人才留存时间长，还是内部招聘效果比较好，其实这些问题，500强企业早就通过大数据告诉我们了，也是内部盘活人才的拿来渊源。

最后总结下：数据是工具，怎么用好就是我们的本事了。

建议常用的人力仪表盘做成动态切片器形态，抖音里都有教。

祝有心人新年快乐！

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