知乎招聘数据分析Word文档下载推荐.docx
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具体的分析应用，用EXCEL完全够用，看你想取得一个什么更好的结果，我简单举例说明：
一、看看薪酬谈判人数（通过面试的人头）和最后入职人数的关系，你能够查验你的薪酬是不是匹配你的职位，能够验证你的薪酬数据的市场分位值；
二、渠道选择分析，看看各家渠道简从来源数量，最后面试的通过数量，能够查验你的渠道的宣传成效、和有效性；
3、招聘执行环节分析，看看初试的通过率、复试的通过率是不是合理（合理与否请依照行业与职位实际情形自行对标），便于后期调整。
……
先写这么多，待个续。
编辑于2021-01-053条评论感激分享收藏•没有帮忙•
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赞同1反对，可不能显示你的姓名
赵老三，好好做事，天天用饭。
打出手赞同
除专业招聘外包的公司和极大规模的公司，很少有企业能进行招聘数据分析的，因为样本太少就很难找出共性来。
发布于2021-02-28添加评论感激分享收藏•没有帮忙•
赞同3反对，可不能显示你的姓名
岑芳园，地产准HR/法语学习者/哲学及翻译爱好者…
周江岭、TypeABrain、leeAlisa赞同
准HR，尝试答一答。
1.整理各个渠道所收取得的简历（如校园招聘，员工推荐，广告，猎头等），统计各个渠道的吸引的简历数量；
统计每一个渠道同意面试的求职数量；
统计各渠道合格的应聘人数；
最终同意工作的人数；
每一个时期能够看产出率，也确实是每轮符合要求的人数除以上一时期的人数。
计算各个渠道招聘本钱。
最后能够比较直观地看到每一个渠道的招募成效。
2.再细致一点，考虑比如说技术人员，治理人员后勤人员，和专员，主管，领导等等，类别和级别的分类，能够职系，职等为依据看不同渠道的招聘成效。
3.若是在员工入职较长一段时刻后，还能够做不同渠道来源员工和绩效水平的相关性分析。
作用是1.提高招聘效率，节约本钱。
2.招募到符合公司需要的人材，有助于组织绩效提升。
编辑于2021-01-031条评论感激分享收藏•没有帮忙•
赞同0反对，可不能显示你的姓名
周江岭，【快加薪】内测中
上两张图
1）招聘渠道：
从大海捞针<
------->
实现精准冲击
2）招聘素养条件：
把握不准<
精准把握，还能够弹性定制（可降，可升，还有说服上级大老板的理由）试用期短，存活率高，出活快。
。
谁用谁明白
赞同4反对，可不能显示你的姓名
知行合一，HRD（NASDAQ上市公司）
小音弥、吴婷、leeAlisa等人赞同
想要做好招聘数据分析，必然要基于招聘的全生命周期管控框架系统的进行，整体上分为组织进展、日常运营、结果产出三个维度。
招聘工作的好坏并非仅仅只有数据来讲明，还有一些是需要通过辩证分析取得（一样是采取行业标杆研究），比如组织设置、流程设置、组织气氛、雇主品牌建设等。
啰嗦了半天，直接来干货了。
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一、组织进展维度
【KeySuccessFactors】
1.1：
招聘管控的合理度
1.1.1：
招聘组织架构
1.1.2：
招聘流程合理度
1.2：
面试人员预备情形
1.2.1：
面试官梯队数（招聘队伍：
不单单只有HR的）
1.2.2：
面试官合格数（基于面试官的评判标准）
1.3：
资源平台保障情形
1.3.1：
招聘系统（运转情形【bug率、延迟率、活跃度等】）
1.3.2：
招聘KM（运转情形【知识数量、更新频次、活跃度等】）
1.3.3：
渠道质量（渠道质量评估：
智联、51Job、前程无忧、中华英才、猎聘、拉钩等）
1.3.4：
雇主品牌（中意度、企业品牌价值等）
二、日常运营维度
2.1：
HC计划情形（是不是能够在规定的时刻按质按时的完成到位）
2.2：
需求对接情形（需求是不是能够按时报批，有系统的能够设置时刻延误跟踪，考核相应流程节点上的负责人，计入日常工作考核成绩）
2.3：
资源利用率
2.3.1：
JD利用率（是不是每一个候选人都有依照标准要求的JD说明）
2.3.2：
渠道利用占比（依照简历数计算）
2.4：
面试情形
2.4.1：
初试通过率（人材质量）
2.4.2：
复试通过率（人材质量）
2.4.3：
面试情形反馈（面试中意度）
2.4.4：
平均周期（效率）
3、结果产出维度
3.1：
招聘完成数
3.2：
打算完成率
3.2.1：
关键职位打算完成率
3.2.2：
一样职位完成率
3.2.3：
整体打算完成率
3.3：
用人情形和本钱效用
3.3.1：
单位周期转正占比
3.3.2：
关键职位离职率
3.3.3：
关键职位人员业绩情形
3.3.4：
关键职位人员年度调整情形（职级起落、薪资起落）
3.3.5：
人均招聘本钱（分成整体人均本钱、关键职位招聘人均本钱、一样职位招聘人均本钱）
3.3.6：
招聘渠道性价比（渠道费用系数：
渠道费用越低，系数越高）
=渠道费用系数×
渠道质量系数
（面试通过数÷
渠道获取简历数）
【跋文】
招聘分析治理（概述）
一、组织：
独立的分析团队，制定分析模型、工具，有系统更好，没有就用Excel、SPSS
二、数据：
最好是能做到天天记录、每周统算、每一个月清点，在人手不足、没有系统支持下，我仍然这么操作了，这得感激我下面的一帮得力干将，有系统了就方便了，专门是在员工自助系统上了以后
3、流程：
BP团队（每一个业务线一个接口人）、SSC团队（指定一个统一接口人与BP接口人对接）、COE团队（分析、方案建议）
编辑于2021-01-291条评论感激分享收藏•没有帮忙•
茶隐墨，拥抱改变，专注成长，分享互联。
林raymond、RainyRen、莞尔等人赞同
快消品行业HR，来谈谈招聘数据如何分析。
答主在公司要紧负责招聘与培训工作，以下是我在招聘当中做数据分析的思路：
一、数据分析的目的：
数据分析是为了评估一项活动的成效、效率、效能。
简而言之，确实是要分析活动进程中咱们的投入与产出，追求一个投入与产出的合理比例。
以便咱们在招聘工作中以最低的投入找到适合的人材。
二、招聘数据的分析流程：
（各环节将会显现数据节点，这是咱们的数据源）
用人需求调查——招聘打算——招聘实施——招聘成效评估——招聘评估反馈。
一、用人需求调查：
此环节是招聘的起点和基础。
在招聘需求调查中，咱们将会取得以下数据点——其一，招聘的职位。
其二，拟招聘人数。
其三，招聘人员和职位任职要求。
其四，职位用工时刻压力，咱们通常能够以时刻单位来衡量。
用人越紧迫，那么时刻压力越大。
二、招聘打算：
此环节是咱们招聘的指导大纲。
在打算里咱们要明确——其一，招聘打算人数。
其二，招聘渠道（招聘网站、人材市场、猎头公司、现场招聘、校园招聘、、、等）。
其三，招聘预算。
其四，打算历时。
打算用多长时刻完成招聘。
3、招聘实施：
确实是将招聘打算付诸实施的进程。
本环节咱们将接触到以下数据点———其一，渠道。
记录招聘人材的来源方式。
其二，简历收入量，以份数计算。
其三，有效简历量。
指符合公司要求的简历数量。
其四，面试邀请数。
记录你发出的面试邀请函或的数量。
其五，面试人员数。
记录来参加面试的人数。
其六，复试人员数。
记录通过初试，参加复试的人员数量。
其七，录用人数。
记录，通过复试被录用试用的人员。
其八，转正人员数。
其九，招聘本钱。
包括财务本钱和时刻本钱。
三、招聘成效评估：
诸位知友，通过前面的两个环节咱们已经积存了大量的数据。
此刻到咱们做数据分析的时候了，洗把脸打起精神，接着往下读。
————————————————————————————————————————————————————（此处是分割线，割·
·
一、招聘完成比:
那个指标是咱们第一要衡量的。
它反映的是招聘工作质量最大体的指标。
计算公式：
招聘完成比=实际聘用人数/打算招聘人数*100%.此值＜1，说明招聘未完成打算。
此值等于1，说明恰好完成招聘打算。
此值大于1，说明逾额录用，需要看招聘逾额人员的具体情形来评判其价值。
一样来讲，招聘完成比恰好为1，即100%是咱们希望看到的值。
大于小于1，咱们都要分析其缘故是什么。
二、有效简历比：
此项指标用来衡量简历的质量。
反映的是收到简历当中符合公司需求的简历数量在所有收到简历里所占比例。
计算公式为：
有效简历比=有效简历/所有收到的简历。
此项数据比值小于或等于1.等于1表示简历100%有效，说明招聘渠道质量较好，应聘人员大体素养较好。
小于100%大于70%说明招聘渠道质量优，50%——70%说明良好，45%——50%说明合格。
小于45%,说明该渠道招聘质量不合格，一样会考虑改换。
3、面试比例：
用来衡量应聘人员的诚意和职位的吸引力。
面试比例=面试邀请数/面试人数*100%。
此数据，数值通常小于或等于100%.等于100%说明应聘人员整体上是有诚意的，且本职位有较好的吸引力。
70%-100%说明比较正常，小于50%说明存在必然问题。
4、复试比：
此项指标反映了初试人员的任职素养水平。
计算公式为——复试比=复试人数/初试人数*%100。
在其他条件不变时，复试比越高说明初试人员质量较好，达到复试要求的比例高；
复试比例越低说明初试人员质量越低。
五、录用比例：
此项数据衡量应聘人员整体质量水平的又一指标也能够用来衡量职位的录用标准严格程度。
录用比=录用人数/初试人数。
录用比例越高说明应聘群体质量越高。
六、转正比例：
此项指标衡量录用人员的真实工作能力和素养，也是衡量招聘成效的重要指标。
转正比例越高，说明录用人员胜任能力越好，招聘的甄别性较强。
7、“投入——产出”比：
此项指标衡量了招聘的本钱与产出之间的关系。
一样来讲能够用下面的计算公式来计算——投入-产出比=产出价值/投入本钱价值。
其中产出价值能够用该员工在职位上单位时刻里制造的产品或效劳的公平价值来表达，投入本钱价值等于招聘直接财务本钱加上招聘人员的耗时折算公司应支付的单位时刻劳动报酬，再加上安排该员工所需要的办公用品等其他直接由该职位引发的单位本钱。
（那个地址所用的计算方式为了更好统计，都采纳直接本钱和产出，与经济学上的机遇本钱有区别，在经济学上，机遇本钱才是真正的本钱）。
____________________________________________________________________________________________________________________（漂亮的分割线、、、、、、）
四、招聘成效评估
上面咱们分析了关键数据，也给出了数据分析的关键指标和计算公式。
此刻咱们来聊聊怎么评判一个招聘活动的成效、效率和效能。
第一，招聘完成比应当第一考虑。
专门是关键职位、核心职位的招聘完成比。
这项指标关系到组织职能的正常履行。
第二投入产出比。
这项指标反映了组织招聘的效率，经济性。
再次，分析简历有效比、面试比例、初试复试比例等。
能够以此来考察招聘渠道的招聘本钱大小，效率高低。
以便调整往后的招聘本钱和打算和渠道。
注意：
具体在工作中需要衡量哪些数据指标，要结合不同行业，不同时期的重点来选择。
数据的电话和分析是一个需要本钱的工作。
注重数据分析是一个良好的适应，此刻企业里都在提倡人本治理，以人为本的基础是科学标准，在治理技术上做精准的计量能够帮忙咱们更好的调配资源，增强组织的效率。
五、评估反馈
任何的治理活动都需要有反馈的机制设计，咱们需要持续的改良和迭代。
招聘评估反馈的目的确实是要将评估结果反馈到前面几个大环节，以便咱们对整个招聘乃至人力资源治理流程和实务进行优化。
招聘打算能够给咱们提供有效的对照样本。
第一次在知乎上写这么多内容，希望能对列位有需要的人有所帮忙。
欢迎一路交流讨论。
编辑于2021-01-06添加评论感激分享收藏•没有帮忙•
ZhouZf，HRBP
leeAlisa赞同
看了下大伙儿的回答，可能大伙儿忽略了很重要的一点，扯皮。
HR天天做的确实是support各业务部门，招聘首当其冲，永久直面业务部门各类挑战。
碰着配合不行的BU老板，各类推诿责任，任何时候指责由于HR没给到人力造成业务告急。
如何办？
甩数据。
各类横向纵向比较，谁对谁错可见一二，只是最终仍是看老板偏袒谁，只是关于HR来讲多一点扯皮的砝码。
说完负能量的，回到题主的问题，如何做招聘数据分析。
既然说了是招聘数据分析，那么数据搜集了吗？
最最基础的数据搜集恰恰也是最关键的，有越细化的数据就有越多的分析能够做。
举几个简单的例子，
比如，所有开放职位的分析，按时刻，按BU，按级别，按区域...有什么维度分析什么，大体上能够看出这一年度公司的动荡程度，和那些部门在什么时刻比较来事儿。
再比如招聘周期的分析，按时刻，按BU，按级别...各类维度。
这时或许哪些部门配合或不配合招聘会浮出水面，固然目的不是那个。
应该看到的更多的是哪些职位是招聘难度大的，在后期的招聘中是不是应该估量更多的提早量，做相应的继任储蓄或是不是是由于职位的设定存在问题，这些都需要更进一步的数据分析去挖掘。
再再比如，转化率的分析，一样的道理（好吧，原谅我又要提扯皮，太有效了不是吗）。
其实大伙儿能够看到，咱们所分析的职位的开放时刻，所属的BU，级别...等等，所有的招聘分析始终是要基于数据的搜集。
或说任何的分析都是基于原始数据的搜集，因此平常的数据搜集好。
越真实的数据越能反映当下真实情形。
题主问题二，对后期工作起什么作用。
在分析出了问题以后确实是解决问题。
因此招聘分析最终确实是要转化成解决当下的招聘问题。
正确的分析能够指导咱们从正确的问题方向去解决问题。
总而言之，招聘是一个不行干的活，各类打算，内外沟通，完全碎片的工作内容，怎么样在这么多繁琐工作中去做好数据的搜集从而应用到招聘问题的解决，各HR尤其是招聘的同志们，革命远没成功，还需继续尽力......
最后，重点
HR如此苦逼，业务老板们，你们造吗？
？
发布于2021-01-201条评论感激分享收藏•没有帮忙•
左诚
建议用专业的人力资源治理软件来治理。
例如国内的北森，国外的SHL，都是专门好的数据库。
发布于2021-01-05添加评论感激分享收藏•没有帮忙•
YeTang，HR的死胖子
没有太多时刻,说点体会教训吧,可能有点文不对题.
招聘是个讲客户中意度的工作,有人说每一个工作都讲啊,同意,只是招聘若是在这上面疏忽了,光靠拼命送候选人,开拓渠道,做分析,讲数字,HR往往会死的很惨,因为随意就能够找出一万万个理由是你找不到人或送的人不行.
怎么提高客户中意度?
简单来讲,进程很重要,bepartnershipwithyourhiringmanager,成立彼此的信任,加上你应有的专业技术,客户会更易明白得你,该share的信息都会给你,很多时候还情愿出手帮你一路解决难题.
至于招聘数据分析,不外乎目标公司（行业）,渠道,需求转变治理,面试通过率（缘故）,拒签率（缘故）,本钱等几个维度,实际操作中搜集数据的本钱仍是很高的,尤其是那个地址面有一部份信息是超级主观的,可隐藏的（不肯明示的）.前面有人也提到了,看分析的目的是什么吧,用来总结,为以后改良工作;
也可能确实是用来打架的,用数听说话,不无缘无端的背黑锅也是一种生存技术.
发布于2021-01-06添加评论感激分享收藏•没有帮忙•
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