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招聘: why data is key to successful hiring

数据经过精心收集和分析以监测销售和营销努力,但许多组织对于他们的招聘流程并没有对此做同样的事情。为了吸引最佳人才,招聘是一个自动化,可衡量的过程至关重要。

4月13日2021年
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虚拟求职面试面试官在与候选人的视频通话时看着纸质简历
iStock/insta_photos

天赋 operations is the machine that keeps all the 招聘 运动中的齿轮,很多框架是由数据制成的。收集准确的数据通知迭代方法,并配备雇用与以前流程的最佳实践和数据的团队,以便他们可以开发招聘各种角色的专业知识。

招聘的组织已经雇用了一个值得不断关注的一流过程。 

组织严重依赖 数据 对于销售,营销和软件开发来加强和提高业务绩效,但有多少相当强调改善这样的招聘过程?本文将向您展示如何将系统的重要部分放在适当的地方,并解释为什么它非常重要。

一流的一班

招聘的组织已经雇用了一个值得不断关注的一流过程。与雇用他们偶尔拉出的东西的组织相比,这是一个大规模的进化,就像Conclebowl一样。

惠顾意味着建设流程,以明确的KPI和持续改进的意图测量。在我们的书中, 天赋 Makers,我们潜入世界级招聘的四个特定能力,包括:候选人经验,招聘和招聘决策。

第四次能力我们描述为“使用数据来推动运营卓越和改善时间”。与其他三个能力有点不同,因为它是将其他三个织物编织到组织的面料中的线程。该线程由数据组成:如何使用数据来测量和改进招聘体验的所有元素。

组件部件

正如我们所说,数据处于本能力的核心,但是故意测量,审计和设计。

  • 测量: 严格来说,数据并不总是那么有趣。当您组合,解析和过滤数据,以便您可以看到趋势和异常,这就是它成为有用的信息和洞察力的地方。
     
  • 审计: 古老的格言建议您“信任但验证”。我们不使用“审计”一词来建议您聘请更多会计师来审查书籍。我们的意思是您需要知道内部进程和对话的实际情况。
     
  • 故意设计:不要留下重要的,频繁的过程,就像面试机会一样。他们不仅应该是脚本的,而且还审查,所以粒度体验是你可以为其骄傲的东西。拒绝信件,优惠,调查和其他通信也是如此。然而,它不会停止通信 - 它延伸到您在组织中作为主要战略函数的兴趣如何看。

问题标志

让我们看看三种症状,表明有工作要做的工作要强劲。

  • 系统和工具不网格: 每个人都做自己的事情。数据是复制的,很难知道哪些版本的文件是最新的,报告是噩梦。
     
  • 人们不住在工具中: 这可能是由于人们拥有他们最喜欢的电子表格,或者没有在中央工具上培训。无论哪种方式,它都变成了向下螺旋,直到人们致力于使用单一系统进行招聘。
     
  • 繁文缛节太多: 确定招聘过程速度慢的何处,候选人和员工都是有问题的。让某人获得共识并开始简化这些流程的工作。

有用的招聘测量

B2B空间中的企业熟悉营销和销售漏斗的想法 - 基于这些漏斗的阶段的测量允许组织设定目标并向他们判断进展。招聘中存在类似的结构,为什么不以类似严格的方式衡量招募?

至少一个组织应该跟踪与招聘有关的五个KPI:

  1. 每股开放合格候选人: 这是“营销合格领导”的招聘版本。它为您提供了一个内部基准,了解您可能填补角色。如果您没有完整的平均值,它更有用,但是通过角色单独计算它。
     
  2. 候选人调查结果: 候选经验是角色可以填补的速度的领先指标。对于那些提供工作的每个候选人,还有更多的人没有得到报价 - 但两种候选人都可能会在GlassDoor上讲述他们的积极或消极的故事。反过来对你的招聘品牌产生了重大影响。务必持续和部门衡量,因案件可能是奖励或负责结果。
     
  3. 来源关闭: 这是候选人通过招聘和面试过程的速度迅速。这是候选人适用的日子数量,并且当通过被接受或被拒绝解决它们的要约时。提高这个数字可以在更好的候选人经历中支付股息,以及更具竞争力的招聘品牌。
     
  4. 提供接受费率: 这是向被接受的候选人扩展的优惠百分比。这是您招聘品牌和候选人经验的更好措施之一,并应定期监测。
     
  5. 雇用目标: 这位KPI是您在特定时期招聘努力的大图结果。您应该在月,季度和年度建立招聘目标。目标不应该是领导者的一些任意挑战,而是知道你的号码的结果 - 历史上有多长时间接受你用优质申请人填补你的漏斗,通过这个过程和关闭的优惠。与其他措施一样,它不仅仅是汇总而且由部门做出。

运营卓越来自雇用领导着关注的一流过程,不断改进,并包括衡量,审计和设计。拥有正确的技能和行为来吸引伟大的人才是至关重要的。当您故意将这些东西设计为自动化,可衡量的过程时,您可以开始实现的是惊人的。

对这个主题感兴趣吗?读 招聘 technology: hiring for impact using machine learning and data analysis.

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