
大数据和雇主品牌将重塑招聘未来
人才招聘在高管工作中占有重要地位,在中国,超过 90% 的招聘负责人认为人才是公司的头等大事,他们相信自己的部门正在帮助塑造公司未来。近日,领英通过对近300名中国人才资源高管的调研,重点分析了当前中国企业招聘团队面临的挑战、主要诉求与预算投入现状,发布了《2017中国人才招聘趋势报告》。
报告显示,尽管人才招聘很重要,但大多数招聘团队规模将不会增长。在中国,有57% 的招聘负责人表示他们的团队规模将保持不变,这一点上,全球水平是 61%。仅3成中国招聘团队预计将有所扩大。
企业招聘速度放缓,质量和业务部门满意度成为关键。用人经理的满意度、招聘用时和新员工留任时间是评估招聘团队工作的重要指标。在完成招聘任务时,中国的招聘人员将用人经理满意度放在首位。美国的招聘人员则更侧重于新员工的留任时间,后者对公司的业务具有持久影响。
在人才争夺战中脱颖而出是招聘负责人最关心的问题,与世界其他地区相比,中国形势更加严峻,62%的招聘负责人表示团队的最大挑战在于争夺人才。“尤其对于互联网企业来说,要面临的不是“招人”,而是“找人”的问题。”途牛人力资源中心副总经理付刚表示,吸引人才至关重要,未来要考虑增加负责雇主品牌的人员,将公司好的一面展现给候选人。
获“2016领英中国最in雇主”的11家企业依次为华为、阿里巴巴、华晨宝马、大疆、复星集团、海航旅业、华特迪斯尼、乐视、通用电气、中兴通讯(16.840, -0.06, -0.36%)及凡普金科。
确实,要在人才争夺战中脱颖而出,雇主品牌建设是最有效途径之一。针对不同人才定制雇主品牌内容,将目标人才的诉求与贵公司的独特价值主张有机结合起来。做对这一点,就将吸引到合适人才,同时也可以保持较低跳槽率。候选人也认为,如果招聘企业谈论公司文化、价值观和福利,可以提高他们对公司的兴趣。
以2016领英最in雇主为例,阿里巴巴尝试以统一的价值观将每位员工培养为雇主品牌大使;大疆创造社交媒体互动打造雇主品牌,获得高科技人才关注;华晨宝马将客户价值主张与员工主张紧密结合,打造“悦”+“激情”的企业文化;华特迪士尼着力营造“快乐工作”氛围,让员工在“快乐”中成长等等。
值得注意的是,虽然有91%的中国人才招聘负责人都赞同雇主品牌对优秀人才的吸引力提升具有显著影响,雇主品牌建设才是他们希望加大投入的首要领域。但事实上,近73%的招聘预算都是花在求职网站、招聘代理机构和招聘活动等传统招聘渠道上的,被誉为最重要趋势之一的雇主品牌建设却是招聘团队投入最少的领域。
计划提高招聘数量和预算金额的招聘团队比去年减少。
这种矛盾主要是因为雇主品牌建设的投资回报率难以衡量,大多数团队无法证明提高人才输送渠道质量与加大品牌建设力度之间有着直接关联。“一个企业对雇主品牌的战略定位决定了它的行为和策略,如果一个企业对雇主品牌是短期的小投入,那我认为很难衡量雇主品牌的产出。对雇主品牌的投入应该是中长期、战略性、持续性的。”华为人力资源管理部副总裁吴伟涛表示,想明白这一点,对雇主品牌的预算和人力投入就会不一样。
大数据、招聘自动化、雇主品牌、人才多元化与公司使命将成为未来5-10年重塑招聘行业的五大趋势。鉴于招聘人力和预算有限,招聘团队正在寻找自动化方式来甄选候选人和消除偏见。使用“大数据”和创新的面试工具也顺理成章地成为关键。“我们高兴地看到越来越多的中国企业在雇主品牌建设方面开拓创新,拥抱社交时代,并不断挖掘和释放在人才招聘领域的创新潜能。”领英中国副总裁于志伟表示。
调研数据显示,在中国高达67%的被访雇主认为基于大数据进行招聘是未来趋势,而这一比例在全球仅为29%;而计划聘请雇主品牌代理机构宣传雇主品牌的中国企业占28%,也远超12%的全球平均水平;同时,约三分之一的中国企业表示将运用创新的面试工具、招募更为多样化的候选人,以及将公司使命作为独特优势。
作为中国企业国际化的领军者,此次最in雇主排名第一的华为率先在海外人才招募和管理中跨入社交时代,在全球人才市场建立雇主品牌,并于2016年10月成为领英平台上第一家拥有超过100万全球职场精英粉丝的中国企业。“大数据招聘是一种思维,我们(华为)也在建设自己的人才库,进行人才分析,这需要积累足量的数据,让量变转化为质变。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29