無接觸招聘，先讓數據“說話”

梁談

每年春節過后，企業都會通過校招或社招來補充新鮮血液和接納新生力量。然而，受當前新冠肺炎疫情的影響，多數企業更傾向于選擇通過線上空中宣講會和遠程面試等方式來取代傳統的面對面招聘。

數據采集常見難點

企業在分析提煉招聘業務數據的過程中，普遍面臨著以下難點（見圖1）：

●難點一：數據采集困難

由于不同職位通常由不同的HR負責，招聘數據往往都儲存在各自的電腦中，數據比較分散，匯總起來也比較耗時；可能還會由于部分HR的離職，導致他所負責的崗位招聘數據丟失。

●難點二：制作報表費時費力

因為即使數據采集完畢，數據的篩選、整理也需要花費大量的時間。即使有了數據，在進行報表制作時也可能會產生無從下手的情況，從而花費大量時間和精力。

圖1

●難點三：數據反饋滯后

由于制作費時費力等原因，企業一般每月、每季度甚至每年度進行一次報表分析，這就導致了管理層只能在月末、季度末甚至年末才能洞悉招聘中的問題，所以數據反饋會存在一定的滯后性。

●難點四：延續性、擴展性差

人員更迭可能會造成招聘體系延續性差、數據延續性差等問題，使得HR難以洞察數據的價值，對業務決策的支持性較低。

四項分析化解難題

為了幫助企業在當前形勢下順利展開招聘工作，并對招聘數據進行深度的洞見、分析和預測，北森的No Face to Face招聘方案就可以為客戶提供了四種常見的業務報表分析方式，其中包括招聘進展分析、渠道效果分析、招聘績效分析和招聘成本分析，借此全面詳盡地覆蓋整個招聘流程。

●招聘進展分析

北森的招聘軟件系統可以幫助企業統計招聘規模、簡歷收取量、有效簡歷量、面試量、錄用量等數據，并通過大數據的支持，對招聘完成情況是否符合預期及招聘過程中是否存在潛在問題進行全面分析。例如進行招聘漏斗的轉化率分析（見圖2），通過數據洞察發現，該企業招聘流程共有七個環節，錄用速度長達51.4天，考慮到招聘第六環節終試的通過率高達97%，最終將終試合并至復試，招聘流程變更為六個環節，能將公司的錄用速度縮短為37.8天，從而達到優化流程，提升招聘效率的目的。

圖2

圖3

●渠道效果分析

公司的招聘渠道包括獵頭、招聘門戶、招聘網站和內部推薦等。通過大數據對公司的整體、部門、職位多維度地進行招聘渠道方面的效果分析，并根據分析結果進行渠道優化建設。例如，某企業通過渠道轉化率進行深度洞察，結合大數據分析得出內部推薦、人才庫和HR人脈的篩選通過率遠超其他渠道，企業將后續加大這三個渠道上的投放，從而提升招聘效能（見圖3）。

●招聘績效分析

平臺主要通過招聘數據分析HR的招聘速度、面試官的反饋速度、職位的招聘周期、HR的工作量等，企業可以借此洞察業務本身是否出現問題，并根據數據的分析情況適時調整工作重點和彌補薄弱環節，提高和改善招聘運營的流程效能和協作體驗。面試官協同數據分析可以對面試官的協同反饋情況一目了然，企業據此對協同反饋良好的面試官或BU進行嘉獎，能使業務部門更好地融入到招聘過程中，提升BU的參與度，改善應聘者體驗，提高雇主品牌的正向效應（見圖4）。

●招聘成本分析

平臺通過大數據分析各部門/職位的招聘成本、渠道成本、人力成本、單人錄用成本等，可以使企業了解到成本最高的指標、部門和關鍵職位，并針對問題進行深入分析，尋找可優化的空間。

圖4

圖5

圖6

圖7

●客戶成功解決方案

與此同時，為了幫助企業在遠程招聘中進行深度的分析預測，直擊企業面臨的痛點，可以從管理關注、業務改善以及HR日常進度這三個方面提供數據分析的解決方案，使得企業在無接觸招聘的過程中破局而出。

●管理關注

高層管理者以大數據為基礎，制定相應的企業人才吸引策略。高管以招聘達成和效能為牽引，梳理具有管理時間的招聘看板或報表建議。此外，為管理者提供訂閱式的數據匯報，也能同時滿足實時數據的獲取和自動報表的生成（見圖5）。

●業務改善

通過量化數據，對渠道效益、面試官協同效率、內推運營效果等分析，進行招聘運營過程中關鍵指標的提升，協作體驗的優化以及運營流程的改善（見圖6）。

●HR日常進度

通過相應數據分析HR的工作量、招聘進度、驅動招聘指標達成以及優化效能。此外，通過HR的日常進度分析以終為始地提煉出關鍵環節，通過系統操作培訓宣貫業務規范以及操作要求，確保關鍵業務環節的數據輸出，讓HR能夠整體掌握自己的招聘進度（見圖7）。

數據驅動企業招聘業務升級

數據分析，可以幫助企業診斷人才結構，助力企業轉型。通過招聘進展、渠道效果、招聘績效和招聘成本的分析，改進和提高企業整體的招聘效能，為企業用戶定制數據分析模式，通過數據讓企業用戶進一步進行趨勢預測，幫助企業提前布局，決勝于未來。