年末，大家一定被各种总结搞得焦头烂额。制作并整理各种年终报表，已经成为HR年末工作的一项重要工作，而在人力资源管理中，目前应用数据分析最常见的领域要属招聘管理。

01

招聘数据分析的价值

► 找准来源——人才迁移地图

越来越多的企业用营销思维做招聘，HR要了解市场行情，人才迁移地图可以追踪人才的迁移状况：

➀ 了解市场上的人才从哪里来、到哪里去和普遍的留存期;

➁ 挖掘目前企业积累的招聘数据，与行业、地区、职位的数据进行对标分析;

➂ 根据人才供给状况、关键人才的市场动态等情况，来分析人才的流动趋势。

► 找准渠道——分析渠道效果

北森今年年初发布的《北森2018-2019中国企业招聘指数(BRI)报告》显示，从渠道价值来看，在线渠道贡献最大，占比为83%，其次分别为内推7%、猎头5%。

▲ 数据来自《北森2018-2019中国企业招聘指数(BRI)报告》

渠道多元化趋势下，HR对于各招聘渠道定位和效果是否有清晰认知，是否能够制定渠道综合的多渠道策略，同时进行多渠道的管控优化，就显得尤为重要。

► 找准方向——行业对标

行业对标数据，包括平均录用速度、对简历处理的速度、安排面试的速度、发offer的速度。对标分析，就是要把企业自身的分析结果与行业内的状况相比较，看到自身与外部竞争对手的差异，从而找到改进的方向。

除此之外，招聘数据分析能够帮助HR实现招聘工作的跟踪，能够实时看到招聘进度、招聘效果，从各种底层数据中，我们可以发现问题、诊断问题、解决问题。

举例说明，我们通过招聘数据分析发现某个岗位的offer接受率低，通过问题诊断，发现原因可能是由于薪酬不具有竞争力，然后通过对标行业同等岗位薪酬进行调整，最终获得更好的招聘成果。

02

通过数据分析关注哪些招聘问题

大数据革命正使招聘过程越来越科学，但是，以大数据驱动招聘，其含义绝不仅仅在于处理数字，更是要求招聘人员能够根据业务需求，提出有价值的问题。

在这个数据运营的时代，企业需要建立什么样的运营数据?领导、用人部门想看什么数据?HR进行招聘管理时需要看什么数据?

► 总体概览

在对具体的各指标进行分析前，我们需要对整体的数据有个大致的了解，便于对本年度的招聘情况有个初步判断。

▲ 招聘情况总览(北森招聘系统示例图)

在对招聘全年数据有了整体认知之后，我们还应该从招聘漏斗、渠道有效性、面试官协作、HR全年工作量分析等几方面进行更具体的分析。

招聘各环节健康度分析

► 招聘漏斗分析

招聘漏斗报表主要分析：各阶段简历数、简历转化率、关键状态简历数。那我们应该如何分析相关数据呢?

健康的招聘漏斗，各环节的通过率应该是越来越高的。若数据并非如此，我们就要思考是否是某些环节出了问题，是筛选标准不统一，还是HR和面试官的前期沟通不够充分等。

▲ 招聘漏斗报表(北森招聘系统示例图)

以上图招聘漏斗示例：

➀ 初筛的通过率仅为9.8%，说明有效简历少，建议选择更有效的广告渠道。

➁ 初试通过率仅为34%，低于上一阶段的电话面试，建议电话邀约时加入候选人意向沟通，降低初始成本。

建议公司通过招聘需求推导涉及各个环节的通过率，以保证offer环节有充足的人才资源，掌握招聘的主导权。

招聘渠道效果分析

► 渠道简历量分析

▲ 各渠道带来简历量及占比(北森招聘系统示例图)

每个渠道收取的简历量、渠道录用人数、各部门或职位表现出的渠道特点是评估渠道效果的关键指标。

➀ 从渠道简历贡献量统计来看，前两个招聘网站占比70%。

➁ 从渠道类型来看，92%简历来源为招聘网站。

➂ 后续可以持续优化招聘门户、内部推荐等自建渠道的应用，深化雇主品牌。

► 渠道有效性分析

▲ 渠道有效性分析(北森招聘系统示例图)

▲ 各渠道有效简历及offer占比(北森招聘系统示例图)

➀ 渠道入库量：主流三网占据主要位置。

➁ 面试环节：排名第一的招聘网站虽然简历投递量大，但是有效简历占比其实不如后面几位网站。

➂ 正式录用：offer率最高的是内部推荐而非招聘网站。说明建设自有渠道，如：内部推荐、人才库是大势所趋。

其他招聘数据分析

► 核心流程应用活跃度

▲ 核心流程应用活跃度(北森招聘系统示例图)

➀ 排除春节及国庆假期影响，全年系统应用的活跃度整体较高，且核心流程的应用比较全面。

➀ 从时间分布来看，两季校招期间系统活跃度明显高于其他时间。

► 面试官协作

可以从两个维度进行分析：

➀ 面试情况总览，包括面试总数和总反馈量。

➀ 各面试官的工作量。

▲ 面试情况总览(北森招聘系统示例图)

从图中可以看到：

➀ 面试安排1989，面试反馈1444。

➁ 在招聘协调过程中面试反馈数持续低于面试安排量，在面试官应用方面可持续推广。

➂ 从面试安排量看，3、6月份为应聘人员异动高峰期，可提前做好准备工作。

▲ 各面试官工作量(北森招聘系统示例图)

► HR工作量分析

▲ HR工作量分析(北森招聘系统示例图)

如果建立起招聘数据的运营，就可以实时查看散布在全国各层级的HRBP的工作量，从而分析工作量的表现与投入的成本是否匹配。

除了以上数据，我们还可以从用人单位、应聘者、平均招聘周期等维度进行数据分析。

我们处在一个数据爆炸、快速创新的时代，在招聘数据运营上，外部导入的数据以非结构化的形式海量地录入，内部又产生了多维度、多模块、多时间的数据。

实际操作的时候，HR会遇到诸多问题，导致招聘数据分析不到位或者是无法实际支持业务，痛点如下：

数据采集困难，数据分散、汇总困难数据准确性受个体影响大，人员更迭带来的数据丢失。

制作报表费时费力，数据的清洗、整理需要花费大把时间。

数据反馈滞后，企业一般按月、季度、年度进行业务数据分析，这导致了管理层只能在月末、季度末甚至年末才能洞悉招聘中的问题。

延续性，拓展性很差。人员更迭带来的体系延续性差。数据延续性差，难以洞察价值。新增需求往往意味着重新来过。

这就需要所有数据都在一个平台上运行。

基于互联网提供的数据平台和云计算能力的北森招聘管理系统就能轻松地实现All in one，快速生成数据。

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