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数据驱动招聘:如何改进招聘流程?

在过去,传统的招聘更多地依赖运气和直觉,而不是数据,这种积累和分析方式是很费时的。招聘人员和招聘团队只能假设他们的雇佣方法是有效的。但是现在,有了大量的软件和分析工具,任何人都可以创建一个数据驱动的招聘流程。

什么是数据驱动招聘?

数据驱动招聘就是从挑选应聘者到制定招聘计划的整个流程,企业运用实际情况和统计数据来做出招聘决策。使用数据的招聘团队可能更高效,也会降低成本并完善他们的招聘流程。

这是一则指南,关于为什么和如何使用数据驱动的招聘策略:

数据驱动招聘如何帮助招聘团队?

在招聘过程中使用数据可以提高招聘质量。数据驱动招聘也可以帮助你:

·分配预算。例如,为了明智地花费预算资金,你需要跟踪雇佣的来源,以确定哪些招聘渠道会带来最合格的人选。

·提高生产力和效率。例如,跟踪招聘团队中有多少人与应聘者交换邮件,看看是否在特定的阶段当中可以加快招聘时间。

·挖掘招聘问题。例如,检查你的申请表转换率,以确定是否需要调整问题或重新设计页面。此外,注意一下有关应聘者的统计数据,来确定是否在无意中歧视了受保护的群体。

·对你的招聘进行检测和预测。例如,招聘收益率可以显示你通常需要雇佣多少名应聘者。如果对本公司申请太少,考虑重新寻求雇佣来源或重新制作宣传广告。

·达成更客观的(和合法辩护的)雇用决定。例如,根据评估成绩和结构化面试结果选择最佳人选是一种有效的招聘方法。

·为招聘流程的改进做好准备。例如,如果你知道公司需要在推荐项目上进行投资,你可以提供数据来显示这种方法的有效性,从而巩固自身论点。

如何将数据合成到你的招聘中?

以下是关于如何转换为数据驱动招聘的方法:

选择正确的数据和指标

首先选择跟踪一些重要的雇佣指标。所有的公司都受益于衡量雇佣质量,因为此项指标显示了招聘流程的总体效果。

其他常见指标包括:

·聘用的成本·聘用所需时间·聘用来源·应聘者经验得分(例如,应聘换算率、应聘者反馈)·工作录用接受率

不同的公司可能会关注不同类型的数据。要确定什么是最重要的,我们需要与高层领导会面,并询问哪一项数据是他们最关心的。询问招聘负责人:

·你希望对自己的招聘流程有哪些了解?

·在招聘过程中,你会使用什么数据(或者想要使用)来提高效率?

·你经常看到哪些招聘问题/瓶颈?

·你信任哪种招聘来源/方法,但还无法用数据来证明他们的有效性?

·你认为哪些招聘来源/方法是不可靠的,但还未用数据来证实?

·什么招聘数据会帮助你为上司进行汇报?

·成功的招聘流程对你来说是什么样的?

有效的收集数据

数据收集通常非常耗时,为了缩短时间,以下是一些方法:

·使用软件是一大优势。你的应聘者追踪系统(ATS)可能已经告诉你那些将为你工作的员工的个人能力是怎样的。

·寻找不同的方式来收集数据。一些数据可以很容易地通过百度分析来聚集(如职业页面转化率)或通过简单的调查来收集。

按照数据行事

在收集完数据后,企业应确定如何处理这些数据。下面是一些常见的招聘问题的例子,这些数据将帮助你发现问题,以及找到解决这些问题的方法:

招聘时间长怎么办?

你的招聘时间总是长于该行业的平均水平,那么检测你的招聘过程哪一个阶段发生了滞后。以下是一些常见的瓶颈:

·来源补充:通过使用社交招聘或使用其它工具使来源补充方法多样化,以帮助更快地接触更多的应聘者并建立人才输送管道。

·筛选:在开始筛选应聘者之前,公司提供的求职申请表应包含合适的问题,并准备有效的电话筛选问题。

·面试:考虑使用软件,它可以帮助你轻松地安排招聘负责人与不同的应聘者之间的面试。

·录用通知:针对正式的录用通知信,应准确地概括发信人的职位,并通过一些方式吸引应聘者接受录用。

工作录用接受率低怎么办?

应聘者拒绝录用通知,这会导致企业花费更高的成本而且职位空缺的时间也会更长。如果你发现录用拒绝率提升,请考虑以下几个问题:

·创造更具竞争力的工作机会。通过一些网站,对福利和薪资做更深入的研究。

·尽早判断出应聘者感兴趣的职位。确保你与应聘者在电话筛选中或面试中(如讨论他们的动机和关注点)对该职位进行有效的交流。

·确保应聘者的经验是积极的。确保你的团队成员会正当对待这名应聘者(例如让应聘者在采访中感到舒适。)

·工作录用信反映出应聘者对工作的期望。举例来说,如果你在面试中告诉求职者需要20%的时间出差,而工作录用信中提高到50%,应聘者就不太可能接受。

新员工的离职率高怎么办?

新员工的离职率反映了雇员在被录用后不久就离职的人数。当你的新员工流动率太高时,以下是两种常见的解决办法:

·与应聘者就工作问题进行良好的沟通。确保应聘者在收到你的录用通知之前,就能了解他们的工作职责、要求以及团队和个人的绩效期望。如果你的新员工觉得你误导了他们的角色,他们可能会选择离开。

·创建一个有效的入职程序。确保你的新员工感到受欢迎,接受适当的培训,并且从一开始就有机会做有意义的工作。

认识到数据的局限性

·数据不会告诉你事情为什么会发生。你可以结合不同类型的数据来获得深入的洞察力,但是你仍然需要解释你的发现。

·数据不能解决你的问题。数据可以表明你的团队哪里做得好,哪里可能有问题需要解决,但是你选择使用这些数据做什么是由你自己决定的。

·数据并不总是客观的。如果你的团队中有人正在创建数据,那么轻易就能得到结果。例如,如果应聘者的任务是由软件评分的,那么结果将比人工打分的结果更可靠。

使用数据来评估过去和规划未来

即使你的招聘团队习惯于根据直觉做出决策,他们也会在数据中找到一个更强大的盟友。数据将帮助他们了解过去的招聘流程中哪些是有效的,哪些是无效的,并改进他们未来的招聘决策。