月薪5萬的HR，是如何做好人才測評在招聘中的應用？
2021-08-18 
作為HR最重要的日常工作之一，招聘往往是我們不得不克服的一道坎。
尤其許多互聯(lián)網(wǎng)公司，每次融資完都會進入快速擴張期。上周朋友就在吐槽，說公司剛融完C輪就下了三百人的招聘指標，最近忙得連約飯時間都沒有。
其實招聘指標倒是其次，做HR最苦悶的地方在于：應聘者如果不來，往往是因為對公司不滿意，而一旦招不上來人，鍋都是HR的。
在這種情況下，一個優(yōu)秀HR與普通人事的區(qū)別，是能夠在不斷重復的招聘工作中，通過數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)找到最佳的用人方式。
我們以校招的測評數(shù)據(jù)為例，來看看那些招聘大神們，是如何利用數(shù)據(jù)分析來高效推進工作的。(小編推薦您點擊此處了解北森招聘測評工具)
01人才測評在招聘中的應用之輔助人才畫像，實現(xiàn)招聘精準化
工欲善其事，必先利其器。通過收集校招生入職近幾年的績效結果，來建立測評數(shù)據(jù)與績效的關聯(lián)，對比分析不同績效員工的核心差異點，進而明確績優(yōu)員工的人才畫像。
那么未來在招聘中就可以按照這個統(tǒng)一的績優(yōu)人員標準來篩選。
# 利用績優(yōu)因子進行招募，降低流失率，顯著節(jié)約成本
某B企業(yè)在招聘中圍繞“精準識人”，結合績效開展了綜合分析，利用測評找到能夠預測績效的預測源，提煉出優(yōu)秀經(jīng)紀人畫像，用優(yōu)質(zhì)候選人的畫像進行招募。
將測評加入到招聘流程中，第一年先不用測評做篩選，基于測評的結果將所有候選人界定為“推薦”、“待定”和“不推薦”三檔。
對比各類候選人在流失率、高績效比率上的差異：在入職后的人才流失率上，測評界定為”推薦“的候選人6個月內(nèi)的流失率僅為10%，而“不推薦”的候選人6個月的流失率高達48%。每位員工6個月的成本接近5萬元，每百人招聘量可節(jié)約60-70萬的成本開支。
# 利用績優(yōu)因子提升高績效比例，增強企業(yè)競爭力
某S企業(yè)，中高層發(fā)現(xiàn)高潛后備不足，尤其是在思維洞察方面存在短板，于是企業(yè)做出的重要決定之一，就是在校招中考察認知能力，要求認知能力結果高于60多分才能進入面試，這一動作顯著提升了校招人才質(zhì)量。19屆校招生入職后，這批畢業(yè)生績效得A和B+ （即績效優(yōu)秀）的比例越來越高。
這意味著測評預測好的人才，進入公司后，確實能帶來更出色的業(yè)績，提升整體人才質(zhì)量和行業(yè)競爭力。
02人才測評在招聘中的應用之用數(shù)據(jù)診斷，人才畫像是否有效落地
通過收集校招流程不同階段的測評數(shù)據(jù)，對比分析通過組和淘汰組在人才標準各個方面是否有顯著差異，可間接評判各階段面試官的評估效果。
# 結合數(shù)據(jù)回溯，面試官是否按人才畫像進行決策?
某M企業(yè)把校招定義為儲備關鍵人才的重要動作，技術研發(fā)崗的招聘除了考察現(xiàn)有的專業(yè)技術水平，更關注候選人未來的潛質(zhì)。
分析技術研發(fā)模型的測評數(shù)據(jù)顯示，面試官對結果驅動和場景理解力考察充分，非權力影響考察較少。
隨著校招階段的深入，甄選出來的候選人在任務執(zhí)行和結果交付上表現(xiàn)突出，但對于創(chuàng)新技術的學習、人際影響方面沒有充分考察到，這些對于崗位高潛人才發(fā)展，尤其是管理儲備人才也是很關鍵的，需要注意。
# 把控招聘環(huán)節(jié)，精準聚焦問題所在
M企業(yè)在數(shù)據(jù)分析中，基于招聘環(huán)節(jié)和模型維度的矩陣圖，發(fā)現(xiàn)業(yè)務部門初面往往較少考察崗位素質(zhì)，而業(yè)務終面和HR面試就對模型標準做了很好的補充。
以上不難看出，該企業(yè)需要提升面試官的評價能力，針對初面面試官進行輕量化賦能。(小編推薦您點擊此處了解北森招聘測評方法)
北森為企業(yè)提供了3個小時左右的報告解讀培訓，講解與現(xiàn)場演練相結合的方式，賦能如何基于標準模型評價候選人。并將這一培訓動作持續(xù)堅持3年，初面面試官終于開始在招聘中關注軟性素質(zhì)。
Before
After
03人才測評在招聘中的應用之不止于此，AI算法你值得擁有
針對招聘量大或簡歷量大的崗位，如管培生、銷售和產(chǎn)品經(jīng)理等，企業(yè)在關注質(zhì)量提升的基礎上，往往也會關注效能提升。
AI算法將測評或簡歷數(shù)據(jù)與offer或績效結果進行關聯(lián)，輸出AI畫像，利用算法的結果來判斷是否將候選人推薦給面試官，從而明顯提升招聘效率。
# AI算法顯著改善招聘效能
某互聯(lián)網(wǎng)B企業(yè)吸引大批量候選人來應聘，儲備優(yōu)秀校招生?；谝延械臏y評數(shù)據(jù)，嘗試了多種算法，按照命中率在70%以上、淘汰率在40%以上為AI訓練目標，錨定了隨機森林為最優(yōu)算法，實現(xiàn)了命中率和淘汰率均在75%的效果。
即算法可以幫助企業(yè)淘汰掉75%的候選人，而在剩下的候選人中，算法預測錄用的準確率也高達75%左右。
這就相當于，我們正常在簡歷篩選之后有6000名候選人進入面試階段，最終錄取是100人，那么需要平均面試60人才錄取1名。
如果加入AI算法環(huán)節(jié)，算法淘汰掉75%的人，剩下1500人進入面試，那么面試官平均每面試15人就可以選出一名優(yōu)秀候選人，這無疑能大大降低工作量，提升招聘效率。
由以上例子不難看出，數(shù)據(jù)可以相對客觀記錄我們?nèi)粘９ぷ髦须y以察覺的行為痕跡。將數(shù)據(jù)和企業(yè)招聘基本信息進行組合，不僅可以提高HR的整體工作效率，還能幫助企業(yè)實現(xiàn)經(jīng)營績效的不斷提升。
北森招測一體化方案，以招聘信息化系統(tǒng)為載體，讓企業(yè)更高效地實施人才獲取、甄選和入職等人才管理全流程，有效助力HR進行高質(zhì)量人力資源分析，實現(xiàn)HR最大價值。
2021-08-18
作為HR最重要的日常工作之一，招聘往往是我們不得不克服的一道坎。
尤其許多互聯(lián)網(wǎng)公司，每次融資完都會進入快速擴張期。上周朋友就在吐槽，說公司剛融完C輪就下了三百人的招聘指標，最近忙得連約飯時間都沒有。
其實招聘指標倒是其次，做HR最苦悶的地方在于：應聘者如果不來，往往是因為對公司不滿意，而一旦招不上來人，鍋都是HR的。
在這種情況下，一個優(yōu)秀HR與普通人事的區(qū)別，是能夠在不斷重復的招聘工作中，通過數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)找到最佳的用人方式。
我們以校招的測評數(shù)據(jù)為例，來看看那些招聘大神們，是如何利用數(shù)據(jù)分析來高效推進工作的。(小編推薦您點擊此處了解北森招聘測評工具)
01人才測評在招聘中的應用之輔助人才畫像，實現(xiàn)招聘精準化
工欲善其事，必先利其器。通過收集校招生入職近幾年的績效結果，來建立測評數(shù)據(jù)與績效的關聯(lián)，對比分析不同績效員工的核心差異點，進而明確績優(yōu)員工的人才畫像。
那么未來在招聘中就可以按照這個統(tǒng)一的績優(yōu)人員標準來篩選。
# 利用績優(yōu)因子進行招募，降低流失率，顯著節(jié)約成本
某B企業(yè)在招聘中圍繞“精準識人”，結合績效開展了綜合分析，利用測評找到能夠預測績效的預測源，提煉出優(yōu)秀經(jīng)紀人畫像，用優(yōu)質(zhì)候選人的畫像進行招募。
將測評加入到招聘流程中，第一年先不用測評做篩選，基于測評的結果將所有候選人界定為“推薦”、“待定”和“不推薦”三檔。
對比各類候選人在流失率、高績效比率上的差異：在入職后的人才流失率上，測評界定為”推薦“的候選人6個月內(nèi)的流失率僅為10%，而“不推薦”的候選人6個月的流失率高達48%。每位員工6個月的成本接近5萬元，每百人招聘量可節(jié)約60-70萬的成本開支。
# 利用績優(yōu)因子提升高績效比例，增強企業(yè)競爭力
某S企業(yè)，中高層發(fā)現(xiàn)高潛后備不足，尤其是在思維洞察方面存在短板，于是企業(yè)做出的重要決定之一，就是在校招中考察認知能力，要求認知能力結果高于60多分才能進入面試，這一動作顯著提升了校招人才質(zhì)量。19屆校招生入職后，這批畢業(yè)生績效得A和B+ （即績效優(yōu)秀）的比例越來越高。
這意味著測評預測好的人才，進入公司后，確實能帶來更出色的業(yè)績，提升整體人才質(zhì)量和行業(yè)競爭力。
02人才測評在招聘中的應用之用數(shù)據(jù)診斷，人才畫像是否有效落地
通過收集校招流程不同階段的測評數(shù)據(jù)，對比分析通過組和淘汰組在人才標準各個方面是否有顯著差異，可間接評判各階段面試官的評估效果。
# 結合數(shù)據(jù)回溯，面試官是否按人才畫像進行決策?
某M企業(yè)把校招定義為儲備關鍵人才的重要動作，技術研發(fā)崗的招聘除了考察現(xiàn)有的專業(yè)技術水平，更關注候選人未來的潛質(zhì)。
分析技術研發(fā)模型的測評數(shù)據(jù)顯示，面試官對結果驅動和場景理解力考察充分，非權力影響考察較少。
隨著校招階段的深入，甄選出來的候選人在任務執(zhí)行和結果交付上表現(xiàn)突出，但對于創(chuàng)新技術的學習、人際影響方面沒有充分考察到，這些對于崗位高潛人才發(fā)展，尤其是管理儲備人才也是很關鍵的，需要注意。
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M企業(yè)在數(shù)據(jù)分析中，基于招聘環(huán)節(jié)和模型維度的矩陣圖，發(fā)現(xiàn)業(yè)務部門初面往往較少考察崗位素質(zhì)，而業(yè)務終面和HR面試就對模型標準做了很好的補充。
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針對招聘量大或簡歷量大的崗位，如管培生、銷售和產(chǎn)品經(jīng)理等，企業(yè)在關注質(zhì)量提升的基礎上，往往也會關注效能提升。
AI算法將測評或簡歷數(shù)據(jù)與offer或績效結果進行關聯(lián)，輸出AI畫像，利用算法的結果來判斷是否將候選人推薦給面試官，從而明顯提升招聘效率。
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即算法可以幫助企業(yè)淘汰掉75%的候選人，而在剩下的候選人中，算法預測錄用的準確率也高達75%左右。
這就相當于，我們正常在簡歷篩選之后有6000名候選人進入面試階段，最終錄取是100人，那么需要平均面試60人才錄取1名。
如果加入AI算法環(huán)節(jié)，算法淘汰掉75%的人，剩下1500人進入面試，那么面試官平均每面試15人就可以選出一名優(yōu)秀候選人，這無疑能大大降低工作量，提升招聘效率。
由以上例子不難看出，數(shù)據(jù)可以相對客觀記錄我們?nèi)粘９ぷ髦须y以察覺的行為痕跡。將數(shù)據(jù)和企業(yè)招聘基本信息進行組合，不僅可以提高HR的整體工作效率，還能幫助企業(yè)實現(xiàn)經(jīng)營績效的不斷提升。
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