招聘周期长是很多HR头疼的问题,在现有的招聘方式下,每个岗位成功招聘一个人才需要多长时间?从岗位发布到人员入职,整个流程需要多长时间?下一阶段应该招多少人?人力资源应该清楚地知道这些信息,以便改善现状,提前做好准备。各个招聘渠道的投入产出比是多少?每个渠道的贡献率是多少?现有的招聘渠道是否足够?这些数据也是HR需要关注的重点,所以需要对各个渠道的招聘效果做一个分析图,进行对比观察。根据该分析方法,可以确定要获取的数据。
招聘数据一般有四类:关键业绩、招聘流程、渠道效应、招聘成本。不同的指标有不同的计算方法,参考下图即可。原始数据来自数据收集。有钱任性的可以试试贝森、SHL等第三方数据库,没钱少样本的也可以用EXCEL达到效果。比较重要的指标有投递简历数量、到达率、招聘完成率、人均招聘成本、平均招聘周期等等。很多公司把面授率作为HR考核的KPI。当我们得到密集的数据时,我们经常不知道如何开始。
数据处理是大多数人力资源的短板,所以很多人力资源公司都需要数据分析人才和IT部门的协助。但是,随着分析工具的发展,现在不懂技术的HR可以自己分析数据了。以主流数据分析工具FineBI为例。其主要特点是专业、易用、好用。它不会通过显示整个屏幕的数据让你眼花缭乱,但它会引导你一步一步走向你的目标。此外,你可以通过鼠标操作进行各种数据处理,而无需键入代码。比Excel更容易使用,对非技术组友好。要处理好数据,就要按照原来的模型进行分析。以FineBI为例,金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型。