Галерея диаграмм связей Как выполнять операции по подбору персонала с точки зрения данных
Как проводить операции по подбору персонала с точки зрения данных Будь то крупная интернет-компания или растущий малый бизнес, неизбежно нанимать сотрудников на полный рабочий день.
Отредактировано в 2023-07-27 16:03:40Как выполнять операции по подбору персонала с точки зрения данных
О рекрутинговой деятельности
Набор сотрудников: «очень популярные» позиции
Будь то крупная интернет-компания или растущий малый бизнес, неизбежно приходится нанимать штатные должности по подбору персонала и эксплуатации.
Происхождение «операций по вербовке»
Мегатренды цифровой трансформации
Достижение целей цифровой трансформации – результат двухколесного привода «менеджмента» и «технологий».
Трудно достичь конечной цели управления, полагаясь исключительно на технологический прогресс и итерацию.
Искусственный интеллект и системная помощь могут оказаться не в состоянии достичь целей набора персонала, поэтому требуется координация операций по набору персонала.
Сущность цифровой трансформации — «связь» и «сотрудничество».
Прямые потребности рекрутингового бизнеса
Профессиональное разделение труда в управлении человеческими ресурсами становится все более совершенным.
Требуются целенаправленные и более систематические решения для всего процесса подбора персонала.
Понимание концепции рекрутинговой деятельности и ее особенностей.
Все процессы ручного вмешательства в отношении продуктов или услуг называются операциями. Ряд действий, основанных на пользователях, направленных на достижение целей по набору персонала и эффективное улучшение показателей конверсии на каждом этапе.
50% владеют навыками, процессами и правилами подбора персонала, имеют успешные кейсы доставки и способны быстро интегрироваться в бизнес (это базовые навыки работы)
25%, сильная логика, острое понимание и чувствительность к данным, равное внимание к созданию данных, интерпретации данных и применению данных (раскройте суть проблемы с помощью данных и продолжайте отслеживать и находить решения)
15% должны иметь мышление в области управления проектами и быть опытными во всем процессе от создания проекта до его завершения (хорошие навыки управления ресурсами, циклами, затратами, коммуникацией, рисками и ходом выполнения)
10%, пользовательское мышление, способность мыслить с точки зрения другого, способность обнаруживать и проверять потребности (способность быстро конвертировать мышление и идеи в продукты и услуги)
Портрет вакансии: Эксперт по доставке, менеджер по продукту, анализ данных, руководитель проекта.
Цели и отправные точки
Цели операций по подбору персонала
Сосредоточение внимания на воронке набора персонала с помощью различных оперативных средств.
Повысить уровень достижения целей по подбору персонала
Сократить цикл подбора персонала
Сократите затраты на подбор персонала
Отправная точка для операций по подбору персонала
Данные являются объективной основой для измерения бизнеса.
Различные данные о процессах и результатах в процессе преобразования воронки набора персонала
Роль данных в рекрутинговых операциях
Мнения экспертов отрасли (часть)
Удалите неопределенные слова, такие как «должен», «вероятно» и «может быть», чтобы точно отразить эффективность работы по подбору персонала.
Принимайте решения по подбору персонала на основе достоверных данных в режиме реального времени.
Благодаря анализу данных мы можем более своевременно выявить связи в сфере подбора персонала, чтобы обеспечить поддержку для непрерывной итерации/оптимизации процесса подбора персонала.
Заимствование мнений известных экспертов.
Самая быстрая способность выявлять ошибки и возможность оперативно их исправлять.
Основная проблема: создать подходящую систему поддержки данных.
Какие данные нам нужны для эффективного достижения целей по подбору персонала?
Управление подбором персонала
Возобновить статистику приложений
Ход поиска работы
Статистика поступления персонала
Журнал интервью
Удовлетворение от приема на работу
Отклоните предложение и будьте готовы проанализировать
Анализ качества канала
Анализ качества хедхантинга
Внутренний анализ качества рекомендаций
Исторический анализ резюме
Распределение кандидатов
Распределение источников резюме
Рабочая нагрузка по подбору персонала
Анализ эффективности подбора персонала
Пример: метрики
Коэффициент набора: Количество успешных кандидатов ➗ Все количество кандидатов × 100%
Соотношение кандидатов: Количество кандидатов ➗Количество планируемых наборов × 100%
Коэффициент завершения набора персонала: (Количество людей, сообщивших, Количество людей, ожидающих регистрации) ➗ (Количество запланированных пополнений, Количество временных пополнений)
Среднемесячная численность человек: (количество человек на начало месяца, количество человек на конец месяца) ➗2
Ежемесячный коэффициент набора/увольнения сотрудников: Общее количество новых сотрудников/увольнений за весь месяц ➗Среднемесячная численность сотрудников × 100%
Ежемесячный коэффициент удержания/утраты сотрудников: количество удержанных/потерянных сотрудников на конец месяца ➗ Количество сотрудников на начало месяца × 100%
Ежемесячный коэффициент прихода и ухода сотрудников: Общее количество сотрудников, присоединившихся за весь месяц ➗Общее количество сотрудников, ушедших за весь месяц × 100%
Полезность общих затрат на подбор персонала: количество нанятых сотрудников ➗ общие затраты на подбор персонала.
Для дальнейшей разбивки источников этих данных
поведение пользователя
Доставлен ли кандидат и сроки доставки
Проверка поведения отдела-работодателя
Репост энтузиазма пользователей, рекомендованных внутри компании
Интервьюер заполняет оценочные комментарии
преобразование ресурсов
Анализ качества канала
Возобновить анализ источника
Удовлетворенность от собеседования
Расчет показателей
Уровень достижения набора персонала
Коэффициент применения
Полезность затрат на подбор персонала
Обзор набора персонала
Как «производятся» эти данные?
Переписывание по памяти VS сопутствующее дело
Как мы используем эти данные в наших операциях по подбору персонала
Составные данные (данные, которые были искусственно обработаны и не могут быть отслежены до их источника) и собственные данные (то есть данные с наименьшей степенью детализации, которые можно эффективно повторно использовать посредством отслеживания бизнеса или логических операций).
Как построить систему поддержки данных, необходимую для операций по подбору персонала
В сети
Преодолеть операционную инерцию
Работа HR плавно переходит на систему
Содействие полному набору персонала
Рекрутинговая часть с участием отдела трудоустройства перешла из офлайна в онлайн.
Стандартизировать рекомендуемые проекты
Реализуйте полную онлайн-работу HR, внутренних рекомендателей и рекомендованных лиц.
Структурированный
Следы на линиях данных
Благодаря онлайнизации весь процесс подбора персонала можно отслеживать в режиме онлайн, а данные проверять.
Реализуйте всю онлайн-конфигурацию отчетов по бизнес-анализу подбора персонала и внедрите визуальные информационные панели в будущем (опираясь на возможности нового BI)
Полагайтесь на данные онлайн-отчетов, чтобы определить стратегии операций по подбору персонала, наблюдайте и оценивайте эффект стратегии в режиме реального времени посредством изменений в данных отчета, а также вносите своевременные корректировки.
Разумный