HR招聘数据分析:漏斗模型与转化率

最近很多HR讨论招聘数据分析,但是招聘数据分析需要什么样的数据,如何分析这些数据,还有很重要的一点就是HR们要如何在工作中运用这些数据?Moka智能化招聘管理系统将HR招聘工作过程记录、留存,并自动生成可视化数据面板,HR、管理者都可以便捷获取招聘工作进展以及招聘效果的分析结果。

招聘数据分析可以应用在哪些环节

当招聘线上化完成之后,就会有很多招聘行为数据的沉淀与分析,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。这些数据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。通过职位与人才数据还可以得知公司的用人标准,通过分析还可以反哺公司的人才策略。

HR做数据分析常用的数据有哪些?

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,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.

首先,我们看看HR做数据分析时,常用的一些数据:

HR招聘数据分析:漏斗模型与转化率-Moka智能化招聘系统

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。

招聘数据分析中常用数据模型

通过Moka智能化招聘管理系统,通过对招聘数据的留存与分析,自动生成可视化数据报表,还原每个招聘环节中的招聘表现,最终提升HR工作效率和招聘交付转化率。

HR招聘数据分析:漏斗模型与转化率-Moka智能化招聘系统

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。Moka帮助HR通过数据监控,预防风险,制定更有前瞻型的人才管理策略。

关闭菜单