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“去年叫迪子，今年叫爹迪”，比亚迪简历潮的背后，HR应该关注哪些招聘数据？
发布时间：2023-11-01
发布者：环球人力资源智库
来源：环球人力资源智库
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“去年叫迪子，今年叫爹迪；去年没坐满，今年满没座；曾经的比亚迪你爱答不理，现在的比亚迪你高攀不起……”
#比亚迪1天收12万份简历#的话题冲上热搜。
过去曾被调侃“研究生点击就送”的比亚迪，今年本硕985也被挂。
不少人感慨，时代的机遇赶上了就是赶上了，错过就不会再回来。
现在的比亚迪简历收到手软，即使经过AI自动筛选，这些简历仍然需要大量的时间和资源来处理。
而且，不是招的人多就是好，招聘不仅仅是筛选简历，还需要确保招进来的员工符合公司的要求。
如何从庞大的简历堆中快速找到那些真正符合公司要求的人才呢？
掌握几个关键工具和数据指标，就可以快速提高招聘效率和员工质量。
招聘中会用到哪些工具呢？
当谈到招聘工具，我们通常指的是岗位胜任能力模型，人才地图和招聘金字塔。
1、岗位胜任能力模型
在招聘开始前，我们就应该设计好岗位胜任力模型，确定岗位所需的技能、经验和特质。
胜任能力模型可分为3大模块，6大维度，24个要素。（见下图）
当然，不是所有的要素都适用于每个岗位，我们要根据不同岗位的需求来调整模型。
以一个营销岗位的能力素质评估表为例，我选取了对营销岗位特别重要的10个要素，并给出了等级分数。
我们把对各要素的评估分数呈现在雷达图中。
其中黄线为营销人员的胜任标准线。蓝线为对应聘者的评分。
如此一来，应聘者是否达到我们岗位胜任标准便一目了然了。
2、人才地图
坊间一直流传着这样一句话：“最高的招聘境界”就是最牛的HR掌握着一幅“人才地图”。
人才地图具有两个作用：
1）对内：我们要招人，要先厘清企业内部关键人才的发展现状，不然我们根本不清楚当前企业最需要什么样的人才。
2）对外：了解外部关键人才的区域分布、资历背景、薪酬情况和跳槽动机等信息，以便在需要的时候抢人，即使现在不需要这样的人才，也可作为人才储备数据库。
那如何绘制人才地图呢？
第一步、人才供给分析。
通过分析企业内外部的人才供给，了解当前企业内部的员工队伍数量和质量和竞争对手的员工情况，量化供给和需求之间的差距，从而确定我们需要什么类型的人才。
第二步、设计人才地图
人才地图包含3个关键要素：
1）外部获取路径。
分析外部人才市场，了解外部候选人的特质和行为规矩，以及能够吸引他们的办法。
比如有些高端猎头了解到一个候选人每周一三五下午几点会去健身，他便以此作为突破口，找机会和候选人接触。
2）重点岗位地图。
锁定目标公司的关键岗位之后，将竞争对手的人才跟我们公司同岗位相关的人才进行对比，我们便可确定哪些技能和特质是关键岗位的必备要素。
同时，我们也可追踪竞争对手的人才的近况。
3）人才地图总图。
完成重点岗位地图之后，HR需要综合分析竞争对手的情况，包括他们的目标岗位、员工素质、联系信息、薪酬水平、工作强度以及稳定性的评估。
记录下这些信息后，留意这些关键人才是否有被猎头招聘过的历史，这有助于HR了解候选人的背景，以及哪些竞争对手可能对这些候选人有兴趣。
第三步、内部培养途径。
除了从外部获取人才，我们还可从内部挑选出可培养的优秀人才。
我们可通过人才九宫格（见上图），将内部员工分为不同的类别（不达标、稳定贡献者、优秀、模范），并制定不同员工的职业发展方向。 3、招聘金字塔
广告发布后收不到简历、面试通知发出去等不来人、接受了offer最终未入职……到底哪个环节出了问题？
想让招聘环节的效果有所改善，就需要深入分析招聘过程，这就要用到招聘金字塔。
招聘金字塔是一个招聘策略模型，它根据过去的经验数据测算出在招聘过程中各个筛选阶段需要的工作量。
上图这个模型示例清楚地展示了各个招聘过程中的转化率，
从吸引到录用，比例为1:24，转化率为4.2%。
我们可据此反推，假如我要录用一名员工，我需要吸引多少名求职者，才能招聘成功。
比如说，我要招聘一名人事经理，按照公司要求，必须要有4名候选人才能最终决定录用其中一位。
根据我们以往的经验，能够通过并进入到复试环节的大概是5:1；而复试的淘汰率差不多是20%；而前期能够邀约成功的基本也就20%。
为了确保最终能够录用成功，我们得尝试邀约多少候选人？
将以上数据转化为招聘金字塔，我们可得出以下数据：
125个邀约，25个成功邀约，5个初试推荐，4个通过复试，1个录用。
相应的转化率分别是20%，20%，80%，25%。
通过折线图，我们可看到整个招聘过程的数据走势。其中通过复试的比率非常高，那我们就可以简单分析一下是什么原因。
可能是因为我们初试把关比较严，很早就物色到能胜任的候选人。
又比如说，如果邀约成功率下降，那可能是HR没掌握好打邀约电话的方法。
通过构建不同岗位和不同时期的招聘金字塔，我们可以了解到不同招聘环节的效率，并分析我们在哪些阶段没做到位。
转化率基本平稳的时候，招聘金字塔的呈现如下图。
怎么复盘招聘结果呢？
招聘结束后，如果我们想看看有哪些环节是投入多但是回报少的，就要对招聘结果数据进行复盘，我们通常会用到这3个数据指标：招聘计划完成率，试用期转正率，招聘成本。
1、我到底招了多少人？
招聘计划完成率=实际报到人数÷计划招聘人数×100%
但在实际工作中，招聘计划完成率的计算涉及多种情况，其核心在于企业的招聘计划实施规则。
我们来看一个例子，见下图。
通过图表，我们可以发现存在几个问题。
1）招聘计划是4月的，人员到岗是5月，那数据计算到底算4月还是5月？2）月底突然新增招聘计划，怎么办？3）到岗没几天又离开了，到岗人数怎么算？4）招聘计划没完成，如何处理？
首先，每月底，我们要确定新增的招聘岗位并下发下月的招聘计划。
只有在当月招聘并到岗的人才，才能计入该月的招聘完成率。如果到岗时间在下一个月，我们就根据实际到岗时间统计数据。
其次，未完成的当月招聘计划顺延到下个月，以便统计长期未到岗的招聘进展情况。
然后，突然新增的招聘计划需要尽快纳入计划，但原则上顺延到下个月底。
最后，到岗没几天便离职，这属于试用期离职的情况，我们需要重新评估这个岗位是否还需继续招聘。
除此之外，分析招聘计划完成率还涉及以下关键点：
1）设定达成指标：比如说企业会要求每月的完成率必须达到85%以上。
2）比较数据：通过比较实际的招聘计划完成率和达成指标，来分析招聘表现的好坏。
3）超期岗位：超过一个月还未到岗的岗位需要得到重视，可以通过分析前文提到的招聘过程中的数据，来找出问题。
2、多少人转正了?
试用期转正率＝当期转正人数÷当期应转正人数×100%
试用期中有3个核心行为，分别是岗前培训，岗前培训，岗位熟悉，以及岗位的胜任。
因此，当试用期转正率低或下滑时，我们也可从这3个方面分析是否存在问题。
1）招聘质量问题：面试评估不够详细，或者因为岗位急招，所以放宽了招聘要求。
2）培训问题：如果员工在培训结束后没有达到胜任岗位的标准，那需要深入分析是否培训内容或员工本身存在问题。
3）工作内容问题：这有3种可能，比如面试时我们饼画太大了，员工发现公司承诺和实际情况不符；比如员工发现工作复杂、繁琐、不如预期；又比如员工可能与主管或同事关系不佳。
3、招一个人的成本是多少？
招聘成本涵盖了多个方面，包括招聘渠道成本、招聘面试成本和招聘管理成本。
有HR曾开玩笑说，招错一个人的代价可能是他年薪的10倍。
虽然这有些夸张了，但招人不慎确实会给企业带来不必要的离职成本。
招聘成本又可分为招聘总成本和单位招聘成本，这个分类为我们进行招聘成本分析提供了很好的数据基础。
评估招聘总成本会用到2个数据指标。
总成本效用=录用人数÷招聘总成本。
招聘收益成本比=新员工创造的总价值÷招聘总成本。
单位招聘成本为招聘一个职位所需要的成本，包括内部成本和外部成本。
内部成本包括招聘专员的工资、福利、差旅费用和其他管理费用。
外部成本包括广告费、招聘会费用、招聘代理费、员工推荐奖金等支出。
我们来看一个案例：
M公司2017年2月份参加3场高端人才专场招聘会，投放两次媒体招聘广告，其招聘费用合计为64000元。
招聘结果如下：录用财务主管1人，月薪8000元；文员3人，月薪4000元；技术工人5人，月薪6000元。
该公司在2017年2月份的招聘有效值是多少？
按照岗位计算单位招聘成本，总花费64000元，招了9人，每招一个人的成本为8000元。
也可按照薪酬计算招聘成本，工资总共50000元，招了9人，64000÷50000=1.28，也就是说我每招聘一个人工价值为1的员工所需要付出的招聘成本是1.28元。
一个是基于人员数量的成本，一个是基于薪酬的单位薪酬招聘成本，这二者不一样。
再看一个案例：
参加一场招聘会的招聘成本包括展会费和差旅费，合计8480元，通过这次招聘会，招到2名技术工人，月薪合计16000元。
刊登一次招聘广告，花费3000元，招到一名文员，月薪4000元。还有一名技术研发人员是通过人才推荐招到的，月薪20000元，推荐费为3000元。
招聘成本系数=招聘成本÷岗位月薪。
招聘某岗位的单位招聘成本相对于该岗位月薪的比值越低，表明单位招聘成本相对较低；比值越高，则单位招聘成本相对较高。
技术工人的成本系数是8480 / 16000 = 0.53，文员为3000 / 4000 = 0.75，技术研发人员为3000 / 20000 = 0.15。文员的成本最高。
如此一来，我们便可直观地评估不同渠道的招聘效果，来调整我们的招聘策略。
最后的话
HR在繁琐的、重复的招聘工作中，忙得焦头烂额，却不清楚投入了多少，取得哪些成果是远远不够的。
关注招聘过程中的日常数据，提炼总结，及时发现问题，深入挖掘原因，通过数据来指导工作，才能真正让HR摆脱例行公事似的糊涂泥沼，不断优化招聘效率。
留言说说，你招人时遇到过什么问题？
