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HR如何撕掉大数据招聘的神秘面纱大揭秘

时间:2021-02-08 18:39:56 HR指南 我要投稿

HR如何撕掉大数据招聘的神秘面纱大揭秘

  HR是个大概念,涉及领域太广。作为一个关注互联网的招聘从业者,我尝试从招聘角度回答下这个问题。

HR如何撕掉大数据招聘的神秘面纱大揭秘

  目前想到的有这几点:

  HR要招人,首先有要有发布职位的渠道。这个渠道可以是51job,智联招聘等大型网站,可以是拉勾网,逸橙等专注于垂直性网站,也可以是linkedin, 微信公众号等社交属性媒体。每个渠道都有可能投递过来大量靠谱的和不靠谱的简历而且这些简历格式各异。再加上通过内部推荐过来的简历,猎头推荐过来的简历,公司自己数据库的简历,从外网主动搜索到的简历等。要处理这么多信息纷繁复杂的简历,对HR是一件耗时耗力的事情。

  大数据的一个运用就是可以把这些简历汇集在一起,通过算法来识别并剔除掉重复的简历,保留同一个人最新版本的简历,并能标注简历来源——要知道,不同渠道的简历获取成本差别非常大。这提供了HR的工作效率,也节省了招聘成本。

  提高简历筛选效率

  从大量简历中寻找合适职位要求的简历也是非常痛苦的事情,尤其是中国的求职者喜欢海投,把公司的每个职位都投一遍简历。

  当前阶段,HR针对这种情况最常见的方式是对简历字段进行条件筛选。如:把所有“本科以下”“工作经验3年以下”的简历过滤。但对于复杂字段就无法处理了,所以依然会留下很多不相关的简历。

  运用大数据的技术,可以把简历和职位要求的大部分字段结构化以后按照要求进行匹配。

  比如一个职位描述中写了“3年以上大客户销售经验,英语好,211学校毕业,有互联网从业经验优先,最好是外企出来”。 普通的筛选除了“3年以上”外其他条件基本无解。大数据时代,机器通过海量的职位分析和简历分析,能从识别出工作年限,职能,语言要求,学历要求,行业要求,企业性质等字段,并且和所有简历的相应字段进行匹配,算出匹配值。最后呈献给HR都是“可能合适”该岗位的简历。

  提高面试准确度

  面试可能是招聘工作中最重要的一环。目前很多公司招聘考得是猜测和感觉,或者说是“经验”。引入大数据后,面试的效果容易被标准化。

  通过大数据分析公司内部的人员信息和过往人员流动,可以得出:当前员工从哪个公司跳槽过来的最多,哪种学校毕业的最多,哪个年龄段的员工最多,各位最认可公司哪些地方,最难忍受公司什么问题?当前员工有什么特点?最后得出的结果很有可能是出乎意料的:当前员工大多数来自于三流本科院校,复旦交大员工离职率很高,86-88年稳定性最高,大家最认可公司组织的体育活动,最不能忍受公司的加班。当前员工最大的特点是不修边幅… 那么,如果你面试的是一个名校毕业,不爱运动,衣着光鲜考究的人,就得考虑下他是否合适公司了。

  这里还有一个案例,摘自网络: 全球客服的呼叫中心 Transcom,由于公司的人员流动率过高,在 2012 年下半年使用大数据进行员工行为分析。

  在分析“诚实”这一品质时,员工会被问到,是否能够进行简单的快捷键操作,如复制粘贴。如果答案是肯定的,他们将会被要求在键盘上进行实际操作。结果,负责收集和分析数据的 Evolv 公司发现,哪些在“诚实”方面得分高的员工,稳定性会比其他员工高 20%-30%。因此,Transcom 改变了招聘的策略,优先雇佣这些有着同类型“特质”的员工,这让他们雇佣员工的数量下降 20%,因为团队的稳定性更高,也节省了培训新员工的成本(新员工培训成本约为 1500 美元/人)。

  更有效吸引人才

  以往我们去吸引人才加入最常用的方式无外乎2种。1. 物质刺激。可以是有竞争力的薪资,良好的福利,丰厚的补贴等。2. 精神刺激。可以是靠谱的`项目,牛叉的团队,共同的梦想等。大数据运用吸引人才加入有了更多的可能性。

  通过数据分析HR可以得出候选人和当前公司的员工是否有社会关系,比如他们曾经是同事,同学,校友,老乡,甚至参加过同一个社会活动。通过这些社会关系的数据,HR会容易和候选人进行沟通和说服工作。毕竟跳槽是一个比较重大的行为,候选人都会更倾向于加入自己有熟人的公司。这种信赖关系会是吸引人才加入的新手段。

  更合理建立招聘计划

  大数据的兴起让HR的视野从公司层面扩展到了行业层面。通过大数据,HR可以看到整个行业的人才分布情况,可以了解主流公司的人员流动情况,可以了解到各公司的的组织架构体系,也可以获得各个职能的薪资水平。

  HR可以根据所获得信息有针对性调整招聘策略,也能更有底气和用人部门进行沟通。对于用人部门的问责以及不合理要求,用数据和事实让对方信服。

  讽刺的是,51job和智联招聘掌握了中国人力资源行业“最大的数据”,但他们却是距离“大数据”最遥远的企业。近2年出现了太多主打“云计算”“大数据”概念的HR产品,在我看来,这些都算不得真正的大数据。 我目前就在从事基于大数据的HR产品,由于在研发阶段,暂时就不透露具体情况了。题主或楼上有兴趣的话可以线下私聊。

  以上这些是我抛的砖,希望能引到一些其他同学的玉。相互学习,相互促进。

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