HR接觸很多數據：每個求職者、面試官、員工都會產生很多數據，未來的人才管理是數據驅動的管理，數據能幫我們修正很多東西、看到背后的一些真實事情。那怎么有效地利用數據為招聘做管理輔助呢？
一、人力資源數據決策對企業的價值
對于人力資源的數據決策，對數據的不同應用深度會產生不同效力。把數據應用的深度越深，帶來的商業價值就越大。
每個HR每天都能接收到很多數據。傳統的做法是對數據結果進行分析，比如今年招了多少人、入職了多少人、走了多少人。這些數據告訴你什么事情已經發生了，就是結果數據。比如今天來了10個人，走了5個人，離職率就是50%。
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如果把數據應用的層次更深一點，就是過程性分析。比如招聘周期是15天，在招聘廣告的發布、簡歷篩選、面試、offer等階段分別用了多少天？這就要依賴過程數據。
往上會應用到跨流程、跨體系的數據。比如我們常會把新員工招聘的數據跟績效數據連接起來分析，會看到新員工一年后的績效怎么樣？也常會分析新員工在6個月內的離職率怎么樣？假設我招了一個很好的新員工，他在6個月內流失了，這是一個比較差的招聘，這些就要用到跨流程數據分析。
再往上會應用到對標數據，比如我們覺得招聘周期是15天，在企業里還不錯，但這個行業的招聘周期是多少天？就要用到對標數據。
過程數據、跨體系數據和對標數據的分析可以讓我們知道問題在哪里，為什么發生。如果我們可以把數據做得更準確，基于很多模型做很多預測，未來就能從事后分析變到事前。例如想招一個技術工程師，在發送招聘廣告時就預測發到哪個招聘渠道上最有效，這是預測分析。
數據對企業的價值就如上文呈現，那么對于招聘領域來講，數據重要嗎？
Linkedln發布的《中國人才招聘趨勢報告》中可以看到，中國乃至全球對大數據在招聘領域的應用開始出現很多理解，需求涌現茂盛。如下圖所示，超過55%的企業認為用大數據預測未來需求是非常重要的話題，超過60%的招聘者認為數據的應用對于未來的招聘管理是非常有用且有效的。在應用領域，預測未來人員需求、候選人職位匹配程度等，都能通過數據呈現。同時很多人對未來大數據是重塑行業和招聘領域持樂觀態度。
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每個招聘專員每天經手非常多的數據，這些數據如何分析呢？把數據分為兩塊，一塊是基礎運營數據，另一塊是數據產生的價值。比如每天做的日常招聘工作，對于數據的有效之處可以從最基礎的招聘工作開始跟蹤；比如分析崗位空缺情況、招聘周期等，基于這些數據分析，可能會發生一些問題；又如，招聘周期很長，招聘某一類型的崗位很難，再往上基于這些問題診斷原因，是因為給的薪酬達不到競爭水平，還是招聘渠道選擇得不對？再往上就是基于這些問題產生的結果，做一些決策性的分析、調整，調整更有競爭性的行程、選擇更好的招聘渠道，或者建立雇主品牌形象。
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我們所做的改善，或角色的改變，都是為了產生更大的商業價值，更好的招聘成果、更低的招聘成本、更高的招聘效率，這是基于數據驗證的整體分析方法和分析理論。
二、招聘速度是戰役制勝的關鍵
在大量數據的基礎上分析發現，超過一半的企業在面試安排上都在一到三天之內完成。招聘時人才競爭很激烈，特別是在特定的行業，比如互聯網、高科技行業。晚接觸到候選人一天，這個候選人可能就接受其他offer了�？焖俳o候選人一些反饋，對候選人接受offer的影響很大。
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北森HRVP剛到公司時，想看一看整個公司招聘的運營數據情況。此時我們就想到底怎么得到并呈現這些數據？我們把公司所有招聘平均周期拉出來，發現公司的招聘周期是36.9天，但是到底是好還是壞，不能給一個明確的結果。然后我們把這些數據和同行業數據做對比，發現了一些問題�；ヂ摼W行業平均錄用速度是23.8天，我們有10天左右的差距，發現時間差距后，差距差在哪？要怎么提高招聘速度、提高效率？需要更深層次的分析和數據呈現。
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基于招聘端到端的流程，構建招聘速度的分析模型。招聘廣告發布、候選人簡歷投遞、簡歷初篩、面試安排、面試反饋、發offer、錄用，每一個流程結點的時間間隔分別拉出來，就可以發現問題到底在哪，哪個環節能提高那10天的效率。最終呈現給HRVP的圖表和報表，把HR處理簡歷速度、安排面試速度、面試官反饋速度、發送offer速度等每個環節都體現出來。
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下面兩個圖把HR處理簡歷的數量和速度放到一個維度上看，HR每天要處理很多簡歷，簡歷怎么樣？簡歷處理速度怎么樣？都可以清晰地呈現出來。
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每個面試官處理簡歷、候選人的數量和速度都可以清晰地通過上圖呈現出來，就像打開了招聘的黑箱子，可以看到每個細節，這樣對于未來面試官、簡歷處理、offer發放等環節的優化，都能做到有數據可查、有理可依。招聘是一個唯快不破的活，但是快在哪里，還需要很多數據支撐。
三、選擇正確的招聘渠道
企業招聘時，有很多渠道，招聘網站、獵頭和其他渠道，招聘渠道的分析對招聘效率、招聘成本都會產生直接影響。
招聘渠道因行業和地域不同有很大差異�；ヂ摼W行業在招聘渠道的選擇上偏向于智聯、51、獵頭和內部推薦，但汽車、金融行業的渠道會不一樣。金融行業的HR做招聘時，會把官網做得更好一點，體驗更優一些，這樣才更能吸引候選人投遞簡歷。但這個數據只能呈現一定問題，不能呈現所有問題，舉例來說，分析了每個渠道的首輪簡歷貢獻量，這個渠道貢獻簡歷多，但是不是有效的簡歷，就要打問號了。
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進一步分析，下圖是對某行業的分析，發現選用的渠道沒有大的差別，還是傳統的三大招聘網站、內部推薦、獵頭等。但是這些簡歷進入offer階段的比例完全不一樣，大家都知道，各渠道的簡歷轉化率中，最好的大多是內部推薦，內部推薦是企業內部非常重要的招聘渠道。
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有時候在簡歷漏斗的上端留下了大量簡歷，比如某個渠道貢獻了10萬份簡歷，但是它流不下去。那么這些簡歷對招聘工作并未產生積極效果，只能帶來冗余的工作量，這種簡歷不是好的簡歷。所以在做招聘渠道分析時，既要分析該渠道的簡歷數量，還要分析質量，分析這個渠道的轉化率。
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我們做過一些分析：互聯網行業內推占招聘渠道比例40%以上，北森的內推比例也在40%左右，想要玩好內部推薦，就需要做更多思考。如果內部推薦現在只占百分之二十甚至百分之十幾，還是有很大提升空間的。
o 如何提升內部推薦的數量和效率
●過程化
所謂過程化激勵，就是不管錄用與否，推薦的人過一面，給積分或紅包，過了二面給一些打賞、小激勵，這樣可以把整個內推激勵化做起來。所以如果想把內推做好，要把激勵變成過程化激勵，而不是簡單的結果化激勵。
●競爭化
告訴大家截至目前公司里內推前五名是誰，假設第一名推了10個，有人已經推薦了9個，那么再推薦1個，他也可以拿獎�？梢园褍韧谱龀蓛炔康母傎�，讓內推變得競爭化。
●游戲化
內推不僅要給一些現金或紅包獎勵，可以更游戲化。比如把內推和春節聯系起來，回家的機票就可以作為獎勵。
基于數據分析，把某些渠道更加有效利用起來時，可以通過很多手段落地想法。下圖中，企業可以基于自己的數據把所有渠道呈現出來，每個渠道的簡歷轉化率是怎樣的，通過這種呈現可以更直觀看到應該用哪個渠道，把哪個渠道建設得更好，未來要不要調整一些渠道，采用更有效的渠道，基于行業、地域等都可以做較深的洞察分析。
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四、利用大數據找準人才
未來怎么利用大數據找對人才，也是一個大課題。在招聘漏斗的頂端可以有多種渠道，比如在招聘網站、獵頭、企業門戶、內推、流行的社交媒體等留下了大量簡歷，這些簡歷怎樣利用，怎樣用大數據技術對職位和候選人等進行匹配，這里就應用到人才庫技術的模型。
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當人才庫中有大量簡歷時，Recruiter是很難主動挖掘的，通過人才挖掘技術對人才庫進行分層，用打標簽、搜索行為等技術，利用機器在背后主動挖掘庫里的幾十萬份簡歷，把相應的候選人推到前端。
對于人才庫頂端的被動求職者，這些人很難在市場上或人才庫里找到，這時可以拓展招聘渠道了。很多高管都具有招聘職能，在找關鍵人員時，可以發動起來，（因為高管有很多參加行業會議、市場會議的機會，他們的交際面更廣，接觸到優秀人才的渠道也比較多），把高管的人脈作為外部人才庫，讓高管們與這些人才保持長期聯系，并不斷進行吸引動作。
總之，利用大數據技術可以讓候選人與職位得到更好的匹配。那么如何匹配呢？簡歷中有很多學歷、工作經驗等描述，利用大數據技術可以對簡歷中的關鍵詞做聚合，打上標簽。比如，某人簡歷中提到，他在之前的公司寫過Java，做過前端。利用大數據技術，為這份簡歷打上標簽。這些標簽有Java、工程師、前端的標簽，這樣Recruiter做簡歷篩選時，系統通過這些標簽自動挖掘沉睡在人才庫里的簡歷，實時推送出來。通過這個原理，就提升了效率。這是大數據在招聘中的深層次應用。
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此外，我們還做了一些探索，比如做人才地圖。市場人員都是流動的，特別是高精尖人才，知道Ta以前是哪個公司的，這樣可以看到人才遷移和人才流動情況，對未來更好地識別人才、找準人才有很大幫助�；谖磥砣瞬判枨�，找到市場中關鍵的人，要做好人才遷移技術。
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綜上，我們講了三個招聘領域中大數據深層次的應用和分析。其實招聘業務也需要用數據和關鍵指標來回答，將招聘業務問題呈現在四個方面：
招聘質量。一次招聘計劃的達成率如何，招聘漏斗的轉化率如何，錄用率和Offer接收情況如何等，是對招聘質量的分析。
招聘效率。不同崗位、地區、行業的招聘周期是怎樣的，在招聘周期中每個HR的工作效率如何，每個面試官的工作量如何等。
渠道效果。不同渠道對行業、地區、企業的效率如何，每個渠道轉化率如何，渠道貢獻簡歷的數量和質量怎樣等，都是招聘渠道方面的分析。
招聘成本。招聘到最后要落到成本上，每個渠道的招聘成本是怎樣的、每個部門每年的招聘成本怎樣、平均錄用一個人的成本、公司里的人力成本等，所有數據都可以構成招聘成本分析。
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因此，對招聘業務的分析無外乎從招聘質量、招聘效率、渠道效果和招聘成本這四個方向，但是構成這些分析不應該只是結果數據，過程數據、行為數據、跨體系的數據放到一起做集成分析，才構成招聘大數據的分析。
五、如何構建決策金字塔
在構建招聘系統和招聘平臺時，要從這幾個角度考慮。
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多渠道的 All in one。無論從招聘網站、所有的招聘渠道、企業官網、社交媒體、獵頭服務、內部推薦，還是內部招聘數據，都放在一個平臺上管理，這樣可以在一個平臺上采集所有渠道的數據，做更好的分析。
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全流程的All in one。從最前端的招聘計劃、職位發布、簡歷初篩、測評考試、一面、二面、offer發放、錄用管理等，都在這個平臺上進行端到端的數據管理，這樣就可以把所有過程數據完全體現出來。
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多角色的All in one。招聘需要協同，招聘專員協助業務部門做職位空缺分析，招聘人與候選人、招聘人與面試官的協同等所有數據、角色都放在一個平臺上�，F在協同工具越來越多，PC端、移動端等，把所有端口和協同角色放到一起分析。因此，要做大數據分析，就要采集很多數據，包括所有的過程數據。在招聘平臺上完成端到端All in one的流程，所有渠道的數據都可以在里面。在平臺上可以看到All in one產品渠道、協同角色的分析，我們期望協同角色可以在體系上All in one地完成，這樣大數據就不只是結果數據，還有過程數據。
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人力資源管理逐漸進入大數據時代，數據的威力和價值遠超我們想象，它可以為企業做更多決策。數據層次的應用，對于企業的未來價值越來越重要，希望各位能夠在未來的招聘管理中應用好數據，讓數據產生更多的價值、為招聘管理做服務。
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