分享

HR被“偷”走的63天

 望云1120 2015-05-22

●假如HR每天花45分钟去外网搜索查看150份被动求职者的简历,按照10%比例进入面试环节,无价值的135份简历将花掉HR 40分钟,累计下来,HR一年将要浪费21个工作日用于筛选简历。


●假如HR每天花1.7个小时看300份主动投递的简历(18秒看一份简历),按照10%比例进入面试环节,剩下的270份简历会花掉HR 1.5小时阅读时间,累计下来,HR一年要浪费42个工作日。


招聘计划很丰满,招来的人数很骨感。通过上面的统计可以看出,HR每年要浪费63天在无用的人和事上。如何提高效率,“挽回”时间?我们需要思考下面两个问题:


▲哪些简历一文不值?我们如何初筛它们?


▲想提高招聘准确性,在发布岗位前要做什么?


▲多个招聘渠道下,HR怎样用最少的投资获取最有效的招聘渠道?


垃圾箱简历也有“春天”


每天被拒绝的投递简历,能不能通过数据分析找到它们被拒绝的共性?

被邀请进入面试环节的简历,能不能通过数据分析找到偏好共性,是学校偏好、地域偏好,还是公司偏好?


下一次人才匹配时,我们可以将这些共性运用到筛选过程中,将浪费HR 90%时间的简历提前筛掉,直接获取有效的10%简历。


大数据时代,招聘正试图通过专业算法去打破这种单方数据关系,比如HR个人招人偏好、文字简历和职位呈现的单一信息,这些信息都是单维度信息。大数据通过算法首先分析单维度简历和职位信息,其次对HR的偏好、企业现有人才库进行分析,输出多维人才信息,让来自各方的数据都可以智能支持HR人才筛选工作。


在国外,google为每类员工招聘开放了一个算法,用于分析被拒绝的简历,分辨出他们可能错过的卓越应聘者,弥补纠正人力判断的细微误差。


发布岗位用好“三招”


对于HR来说,影响工作效率的最关键因素就是命中率。就像世界杯球场上的临门一脚,再多的射门次数如果不能转化成进球数,也是徒劳无功。要想在众多的网络简历中筛选到有用的信息,有三个诀窍要掌握好。


1、制作详尽的企业简历


求职者在应聘某家公司或企业时,会先对企业进行详细了解,而了解的途径往往是通过企业简介。一份好的企业简介应该包括:企业的业务范围、规模、发展状况、未来发展方向和企业文化等。


2、职责清晰的职位描述


企业通过网络发布招聘信息时,对于岗位的描述十分重要,岗位描述通常可以分为两部分:一是岗位职责,也就是入职之后具体负责哪些工作;二是任职资格,也就是具备哪些条件的候选人符合筛选条件。现在很多求职者对职位并不了解,尤其是刚毕业的大学生,对于一些职位的专有词汇很陌生,所以基础职位的描述也应该通俗易懂。


3、招聘网站要选对


对于HR来说,要想投入有限的时间和精力来实现有效人才入职,其中一个环节就是选择适合自身企业特征以及职位特征的网络招聘平台和产品。好的网站应该满足潜在目标求职者多、平台功能丰富、界面清晰等要求。


缩减成本走出“新路”


面对有限的招聘预算,如何减少渠道缩减成本,集中资源获取想要的人才?


企业可以将各个招聘渠道人才进行整合和持续更新,在一些较先进的网站上发布职位,依赖网站平台,通过智能匹配,找出最合适的人才以及人才所在渠道,进行招聘岗位刊登。例如,智联、Ifchange能收到其他招聘渠道的简历,并分析出哪个渠道主动投递的简历数更多,以便HR将更多精力投放在该渠道上。同时,在网络招聘领域,类似Monster的网站,开发了基于语义搜索专利技术和云计算技术的专业人才招聘管理平台,将所有企业人才信息、简历库存储在云端。企业招聘人员无论身处何地,都可管理来自不同渠道的信息,并结合语义搜索,对不同候选人进行打分和比较,更加便利地找到优秀人才。


一项调查显示,大中型公司每年用猎头渠道发布的职位70%-80%是相同的,通过猎头收到的人才简历在一年后也可能成为企业人才。这意味着,企业可以通过常年招聘,建立自有人才库,避免重复招聘,提高效率。这里有几个建议:


1、企业需要一套自有的人才管理系统,可以智能更新人才、导入新人才、检索人才。


2、这一系统要能智能地与企业招聘的职位进行衔接,进而匹配出合适人才。


3、企业招募人才的方式越来越倾向于用雇主品牌吸引潜在候选人,所以未来HR身份的转变将越来越倾向于一个人力资源运营人员,提前做好HR身份的转变将有助于适应新的趋势。


如何实现雇主品牌传播?移动化、社交化的企业雇主品牌和企业原有人才库的激活与转化显得尤其重要。日益兴起的微信招聘、微博招聘都在为企业打造移动端品牌。同时,HR的个人魅力、企业的他人评价都将成为吸引人才的重要因素。



———下文也特别需要您的关注———


培训尾单(微信号:peixunweidan)


精品优质课程特卖汇

微信IDpeixunweidan(中文全拼)


更多精彩点击阅读原文

↓↓↓↓

    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多