京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何通过招聘数据分析来挖掘商业洞察
人越来越难招了!”这是广大HR们近两年真实的内心写照。对于那些招聘需求量大、用人部门多的企业来说,更是如此。所有部门、所有层级加起来动辄上百个职位,还要区分关键职位,不同职位的招聘难度又各不相同,业务部门刚提完需求,领导就开始催问招人进度;用人部门一边急着要人,一边又频繁变更招聘需求……想想真让人绝望!
在这个凡事讲求效率和价值的时代,Recruiter们越来越体会到数据分析的价值:只有超越简单的招聘工作汇报,透过日常招聘数据,提炼总结,及时发现问题,深入挖掘原因,才能真正让招聘工作摆脱例行公事似的糊涂泥沼,不断得到优化,实现更高的效率。
招聘数据分析对HR的价值
一、以过程化数据展现招聘工作效果,赢得信任
HR们每天置身于繁琐、重复的招聘工作中,忙得焦头烂额,却不清楚投入了多少,取得了哪些成果?于是,一旦招聘效果不理想,面对用人部门的诘问时,HR往往理屈词穷,百口莫辩。由此可见,招聘过程数据化、招聘成果可视化是何等重要!
对于核心岗位的招聘更是如此。关键人才招聘难已成为普遍现象,招贤纳士不再只是HR的一己之任也成为共识,用人部门在招聘过程中的配合度极大影响着招聘结果,如果用过程化的数据记录用人部门的投入与贡献,就可以有理有据地检视HR与用人部门的待改善之处,从而明确责任、理清改善方向,赢得领导的信任与支持。
二、提炼总结日常数据,发现招聘规律
随着数据时代的来临,招聘分析已不仅仅停留在记录过程、撰写总结报告的层面。成功招到一个核心职位的员工需多长时间?哪个环节效率最低?各职位的需求趋势如何……针对这一系列问题,持续的日常数据追踪可以给出完美答案,而一旦发现这些规律,必将为优化未来工作带来巨大的价值。
比如,虽然有经验的HR看到收取的简历量,就能判断此职位的招聘周期,看到面试通过率,就可判断面试官的用人标准。但感性的经验难以全面指导和干预招聘进程,当从数据中发现规律后,规律就可指导整个招聘过程。
招聘数据分析的统计指标
招聘数据统计与分析主要包括四大类指标:关键绩效、招聘过程、渠道效果和招聘成本。各类指标都有相应的计算方法和展现方式,当然,不同企业的取值方式和展现形式也不尽相同。
招聘数据分析示例
一、招聘漏斗分析
每个HR都希望快速为企业找到足够合适的人,但近年来,大范围的人力资源缺口逐步增大。广告发布后收不到简历、面试通知发出去等不来人、接受了offer最终未入职……再加上入职后在试用期内被淘汰的人,完成招聘任务谈何容易?到底是哪个环节出了问题?要让招聘环节的效果有所改善,就需要深入分析招聘过程,这就要用到招聘漏斗分析——通过实时跟踪过程数据,第一时间发现问题,以便采取相应举措。
招聘漏斗是指通过招聘流程各阶段的状态,逐渐淘汰不合适的应聘者,把合适的应聘者层层筛选出来的过程。
基于招聘漏斗分析,可以统计各个环节转化率,例如:
1、简历有效率=【电话面试】/【简历初筛】
2、初试到场率=【初试到场人数】/【初试人数】
3、复试通过率=【复试通过人数】/【复试人数】
4、Offer接受率=【接受offer人数】/【发送offer人数】
转化率直观反映了招聘过程的效能和效率,让招聘过程关键环节的问题一目了然。例如,当招聘完成率不达标时,可追查offer接受率的情况。如果发现拒绝offer的人数较多、offer接受率明显低于标准时,就需进一步分析放弃offer的原因,以更好地洞察问题,支持决策。
Offer接受率数据分析的推导模型
二、招聘周期分析
核心职位的招聘周期过长,是很多HR深感头疼的问题。在现有招聘方式下,成功招到一个关键人才需要多长时间?从发布信息到人员入职,整个流程要多久?下一个阶段大概要招多少人?HR要明确了解这些信息,才能改善现状并提前准备。
三、招聘渠道效果分析
常用的招聘渠道是否足够有效,不仅涉及到渠道的贡献率,也涉及到各渠道的投入产出比,这些数据也是HR亟需关注的。
科学的招聘数据分析,可以帮助企业在整个招聘流程中及时了解各职位的招聘进度。对于特别重要的职位,有经验的HR通常能够根据数据预判完成情况。这样一方面可全面把握招聘情况,另一方面能够尽早推进和干预招聘过程中的重点与难点环节,从而保证整个招聘活动的顺利进行。应用已有的数据支持决策,需要一套科学的理论基础:
HR要想更好地完成招聘工作,只盯着眼前的任务、被动接受指示是远远不够的。关注招聘过程中的数据,追踪并深入分析数据背后的规律,直至用数据指导行动决策,才能从招聘困局中解放出来,把问题控制在可预期的范围内。富有创造性的变化,就从关注招聘数据开始。
为帮助HR以数据驱动招聘工作,人才管理软件云服务领导者北森上线了国内首款人才管理SaaS软件的报表分析平台BTI(BeisenTalentInsights),已全面嵌入北森招聘管理系统,重新定义数据分析模式。系统提供任意拖拽海量数据、自定义计算字段、移动端报表订阅等功能,覆盖招聘全业务流程的数据字段,进行人才全生命周期的分析与预测,满足企业对招聘数据的统计、分析及灵活配置。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11