“人越來越難招了！”這是廣大HR們近兩年真實的內心寫照。對于那些招聘需求量大、用人部門多的企業來說，更是如此。所有部門、所有層級加起來動輒上百個職位，還要區分關鍵職位，不同職位的招聘難度又各不相同，業務部門剛提完需求，領導就開始催問招人進度；用人部門一邊急著要人，一邊又頻繁變更招聘需求……想想真讓人絕望！
在這個凡事講求效率和價值的時代，Recruiter們越來越體會到數據分析的價值：只有超越簡單的招聘工作匯報，透過日常招聘數據，提煉總結，及時發現問題，深入挖掘原因，才能真正讓招聘工作擺脫例行公事似的糊涂泥沼，不斷得到優化，實現更高的效率。
招聘數據分析對HR的價值
一、以過程化數據展現招聘工作效果，贏得信任
HR們每天置身于繁瑣、重復的招聘工作中，忙得焦頭爛額，卻不清楚投入了多少，取得了哪些成果？于是，一旦招聘效果不理想，面對用人部門的詰問時，HR往往理屈詞窮，百口莫辯。由此可見，招聘過程數據化、招聘成果可視化是何等重要！
對于核心崗位的招聘更是如此。關鍵人才招聘難已成為普遍現象，招賢納士不再只是HR的一己之任也成為共識，用人部門在招聘過程中的配合度極大影響著招聘結果，如果用過程化的數據記錄用人部門的投入與貢獻，就可以有理有據地檢視HR與用人部門的待改善之處，從而明確責任、理清改善方向，贏得領導的信任與支持。
二、提煉總結日常數據，發現招聘規律
隨著數據時代的來臨，招聘分析已不僅僅停留在記錄過程、撰寫總結報告的層面。成功招到一個核心職位的員工需多長時間？哪個環節效率最低？各職位的需求趨勢如何……針對這一系列問題，持續的日常數據追蹤可以給出完美答案，而一旦發現這些規律，必將為優化未來工作帶來巨大的價值。
比如，雖然有經驗的HR看到收取的簡歷量，就能判斷此職位的招聘周期，看到面試通過率，就可判斷面試官的用人標準。但感性的經驗難以全面指導和干預招聘進程，當從數據中發現規律后，規律就可指導整個招聘過程。
招聘數據分析的統計指標
招聘數據統計與分析主要包括四大類指標：關鍵績效、招聘過程、渠道效果和招聘成本。各類指標都有相應的計算方法和展現方式，當然，不同企業的取值方式和展現形式也不盡相同。
招聘數據分析示例
一、招聘漏斗分析
每個HR都希望快速為企業找到足夠合適的人，但近年來，大范圍的人力資源缺口逐步增大。廣告發布后收不到簡歷、面試通知發出去等不來人、接受了offer最終未入職……再加上入職后在試用期內被淘汰的人，完成招聘任務談何容易？到底是哪個環節出了問題？要讓招聘環節的效果有所改善，就需要深入分析招聘過程，這就要用到招聘漏斗分析——通過實時跟蹤過程數據，第一時間發現問題，以便采取相應舉措。
招聘漏斗是指通過招聘流程各階段的狀態，逐漸淘汰不合適的應聘者，把合適的應聘者層層篩選出來的過程。
基于招聘漏斗分析，可以統計各個環節轉化率，例如：
1、簡歷有效率=【電話面試】/【簡歷初篩】
2、初試到場率=【初試到場人數】/【初試人數】
3、復試通過率=【復試通過人數】/【復試人數】
4、Offer接受率=【接受offer人數】/【發送offer人數】
轉化率直觀反映了招聘過程的效能和效率，讓招聘過程關鍵環節的問題一目了然。例如，當招聘完成率不達標時，可追查offer接受率的情況。如果發現拒絕offer的人數較多、offer接受率明顯低于標準時，就需進一步分析放棄offer的原因，以更好地洞察問題，支持決策。
Offer接受率數據分析的推導模型
二、招聘周期分析
核心職位的招聘周期過長，是很多HR深感頭疼的問題。在現有招聘方式下，成功招到一個關鍵人才需要多長時間？從發布信息到人員入職，整個流程要多久？下一個階段大概要招多少人？HR要明確了解這些信息，才能改善現狀并提前準備。
三、招聘渠道效果分析
常用的招聘渠道是否足夠有效，不僅涉及到渠道的貢獻率，也涉及到各渠道的投入產出比，這些數據也是HR亟需關注的。
科學的招聘數據分析，可以幫助企業在整個招聘流程中及時了解各職位的招聘進度。對于特別重要的職位，有經驗的HR通常能夠根據數據預判完成情況。這樣一方面可全面把握招聘情況，另一方面能夠盡早推進和干預招聘過程中的重點與難點環節，從而保證整個招聘活動的順利進行。應用已有的數據支持決策，需要一套科學的理論基礎：
HR要想更好地完成招聘工作，只盯著眼前的任務、被動接受指示是遠遠不夠的。關注招聘過程中的數據，追蹤并深入分析數據背后的規律，直至用數據指導行動決策，才能從招聘困局中解放出來，把問題控制在可預期的范圍內。富有創造性的變化，就從關注招聘數據開始。
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