2021-08-18457
作为HR最重要的日常工作之一，招聘往往是我们不得不克服的一道坎。
尤其许多互联网公司，每次融资完都会进入快速扩张期。上周朋友就在吐槽，说公司刚融完C轮就下了三百人的招聘指标，最近忙得连约饭时间都没有。
其实招聘指标倒是其次，做HR最苦闷的地方在于：应聘者如果不来，往往是因为对公司不满意，而一旦招不上来人，锅都是HR的。
在这种情况下，一个优秀HR与普通人事的区别，是能够在不断重复的招聘工作中，通过数据分析，为企业找到最佳的用人方式。
我们以校招的测评数据为例，来看看那些招聘大神们，是如何利用数据分析来高效推进工作的。(小编推荐您点击此处了解aoa体育官网招聘测评工具)
工欲善其事，必先利其器。通过收集校招生入职近几年的绩效结果，来建立测评数据与绩效的关联，对比分析不同绩效员工的核心差异点，进而明确绩优员工的人才画像。
那么未来在招聘中就可以按照这个统一的绩优人员标准来筛选。
# 利用绩优因子进行招募，降低流失率，显著节约成本
某B企业在招聘中围绕“精准识人”，结合绩效开展了综合分析，利用测评找到能够预测绩效的预测源，提炼出优秀经纪人画像，用优质候选人的画像进行招募。
将测评加入到招聘流程中，第一年先不用测评做筛选，基于测评的结果将所有候选人界定为“推荐”、“待定”和“不推荐”三档。
对比各类候选人在流失率、高绩效比率上的差异：在入职后的人才流失率上，测评界定为”推荐“的候选人6个月内的流失率仅为10%，而“不推荐”的候选人6个月的流失率高达48%。每位员工6个月的成本接近5万元，每百人招聘量可节约60-70万的成本开支。
# 利用绩优因子提升高绩效比例，增强企业竞争力
某S企业，中高层发现高潜后备不足，尤其是在思维洞察方面存在短板，于是企业做出的重要决定之一，就是在校招中考察认知能力，要求认知能力结果高于60多分才能进入面试，这一动作显著提升了校招人才质量。19届校招生入职后，这批毕业生绩效得A和B+ （即绩效优秀）的比例越来越高。
这意味着测评预测好的人才，进入公司后，确实能带来更出色的业绩，提升整体人才质量和行业竞争力。
通过收集校招流程不同阶段的测评数据，对比分析通过组和淘汰组在人才标准各个方面是否有显著差异，可间接评判各阶段面试官的评估效果。
# 结合数据回溯，面试官是否按人才画像进行决策
某M企业把校招定义为储备关键人才的重要动作，技术研发岗的招聘除了考察现有的专业技术水平，更关注候选人未来的潜质。
分析技术研发模型的测评数据显示，面试官对结果驱动和场景理解力考察充分，非权力影响考察较少。
随着校招阶段的深入，甄选出来的候选人在任务执行和结果交付上表现突出，但对于创新技术的学习、人际影响方面没有充分考察到，这些对于岗位高潜人才发展，尤其是管理储备人才也是很关键的，需要注意。
# 把控招聘环节，精准聚焦问题所在
M企业在数据分析中，基于招聘环节和模型维度的矩阵图，发现业务部门初面往往较少考察岗位素质，而业务终面和HR面试就对模型标准做了很好的补充。
以上不难看出，该企业需要提升面试官的评价能力，针对初面面试官进行轻量化赋能。(小编推荐您点击此处了解aoa体育官网招聘测评方法)
aoa体育官网为企业提供了3个小时左右的报告解读培训，讲解与现场演练相结合的方式，赋能如何基于标准模型评价候选人。并将这一培训动作持续坚持3年，初面面试官终于开始在招聘中关注软性素质。
Before
After
针对招聘量大或简历量大的岗位，如管培生、销售和产品经理等，企业在关注质量提升的基础上，往往也会关注效能提升。
AI算法将测评或简历数据与offer或绩效结果进行关联，输出AI画像，利用算法的结果来判断是否将候选人推荐给面试官，从而明显提升招聘效率。
# AI算法显著改善招聘效能
某互联网B企业吸引大批量候选人来应聘，储备优秀校招生。基于已有的测评数据，尝试了多种算法，按照命中率在70%以上、淘汰率在40%以上为AI训练目标，锚定了随机森林为最优算法，实现了命中率和淘汰率均在75%的效果。
即算法可以帮助企业淘汰掉75%的候选人，而在剩下的候选人中，算法预测录用的准确率也高达75%左右。
这就相当于，我们正常在简历筛选之后有6000名候选人进入面试阶段，最终录取是100人，那么需要平均面试60人才录取1名。
如果加入AI算法环节，算法淘汰掉75%的人，剩下1500人进入面试，那么面试官平均每面试15人就可以选出一名优秀候选人，这无疑能大大降低工作量，提升招聘效率。
由以上例子不难看出，数据可以相对客观记录我们日常工作中难以察觉的行为痕迹。将数据和企业招聘基本信息进行组合，不仅可以提高HR的整体工作效率，还能帮助企业实现经营绩效的不断提升。
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