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为什么筛了300份简历,也招不来一个人?你该看看这个了

来源:开州人才网 时间:2019-06-11 作者:开州人才网 浏览量:

招聘难,难于上青天。筛300份简历,面试官看得上的也就40份,能有16个来面试就不错了,面一圈下来,一封offer都发不出去。忙忙碌碌的金三银四都过去了,人却还没有招到,HR该如何改变?


当下是所谓数字化招聘时代,招聘做的好,绝不仅仅是公司名气大、舍得花钱就行的,更要在招聘漏斗每一个环节进行科学的、精细化的数据分析。面对数字化人才招聘需求,企业如何构建高效能的数字化招聘团队?


打通全链路招聘流程数据


从职位发布、简历初筛、推荐给用人部门、面试邀约、Offer发放等阶段,产生出大量的招聘数据。过去这些招聘数据分散在各个HR、面试官手中,招聘业务分析流于表面且容易出现偏差。单一离散的数据没有意义,只有全量全面的数据集中存储,才有实现精准数据分析的可能。


通过“制度流程化、流程表单化、表单信息化”的方式,打通全链路招聘流程数据,将人才管理的方方面面落实到数字化平台中,实现集中化、自动化和智能化的管控。





促进协作提升招聘效率


近几年,企业越发趋于加强人与人之间的高效协作,各种协作工具正打破人们的信息孤岛。有时一家公司里同时使用zoom进行远程视频会议,使用钉钉进行人事考勤,使用Trello进行项目协作管理,使用石墨进行文档协作,使用Moka进行招聘管理……


人才招聘中的协作包括与用人部门沟通、面试时间安排、面试结果反馈、Offer审批等,如何让招聘流程标准化、如何快速响应、跨区域合作如何更高效,都是协作的重点。而招聘过程中沟通不顺畅、反复沟通、反馈不及时都会拉长招聘周期,在人才竞争中失去优势,影响整体的招聘完成度。


在和很多HR沟通中,我们发现大部分HR都需要花大量时间用在与面试官沟通面试时间。而在采用类似Moka的ATS系统后,反复沟通的问题得到了极大的改善。


数字化招聘管理可以帮助招聘团队分析协作中时间都花在哪里,如何调整优化,以提升招聘效率。


▲某互联网公司上线Moka系统后,平均招聘周期从68天下降到32天


精准数据分析和决策


早在03年谷歌公司就采用招聘系统监控招聘数据,在不降低精准度的同时,将6个人的面试流程降低到4个人。通过数字化进行招聘监控、辅助决策,能大大提高招聘的效率。


然而,在科技飞速发展的今天,依旧有不少HR在使用excle表格,手动处理简历数据和统计报表,“假装”在做数据分析和决策。数据指标不统一、手工操作错误率高,两大因素告诉我们非标准化、非自动化的数据统计只是“天方夜谭”。


有效的数据分析和决策的前提是标准化、流程化和自动化。Buzzfeed使用Greenhouse进行招聘任务自动化后,包括以前手工完成的Offer审批和Offer文档生成,极大地提高了招聘工作的速度和准确性。


精准的数据分析和决策需要贴合企业的业务场景,企业所处的不同阶段决定了核心数据指标的定义。比如,如果企业是精细化运营的需要,那么内部协作的效率盘点、招聘渠道ROI分析更加重要;如果企业处于人力资源快速扩张期,那么招聘的完成度、周期、进度等成为主要关注的数据。


科学的数据分析和决策还应具备前瞻性。通过数据监控,预防风险,制定更有前瞻型的人才管理策略。



▲使用数据进行招聘决策的过程


了解了这些,招聘就像解数学方程式一样简单,将大而难的长期工作任务,科学地分解成小的、可执行的日常操作。


Moka招聘管理系统基于全量数据统计和实时的报表呈现,不仅能帮助HR从招聘漏斗中看出哪里有问题,更是为企业改善招聘各阶段转化率提供解决方案。


简历筛选既「快」又「准」




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