数据驱动招聘效率和质量提升研究报告

DATA-DRIVEN EFFECTIVENESS ANDEFFICIENCY OF RECRUITMENT 数据驱动招聘效率和招聘质量提升 调研主办方联合主办方 © 版权声明 本调研报告属智享会 & 倍罗所有。未经双方书面许可，任何其他个人或组织均不得以任何形式将本调研报告的全部或部分内容转载、复制、编辑或发布使用于其他任何场合。 刘长江OmegaBello倍罗|解决方案副总裁(VP) 特别鸣谢，人力资源智享会感谢以下调研团顾问成员在本次调研及案例采访过程中提出的宝贵建议。排名不分先后，仅按姓名首字母排序。 韩瑞可 蔡衡阳 海尔集团人才吸引平台运营经理|海尔集团 亚太区招聘总监| IQVIA艾昆纬 刘思瑞Siri 李佳迪 招聘总监|深圳市乐有家控股集团有限公司 市场总监/合伙人| Bello倍罗 潘琦 Nancy ChenDirector, Talent Acquisition | Hilton China 人力资源总监|捷普绿点（苏州）科技有限公司 王春明 高级招聘总监| 360 作者 AUTHOR 薛融Rita.Xue@hrecchina.org 薛融女士在人力资源智享会担任市场研究负责人（Head of Survey & Research）一职，并拥有十年人力资源管理和市场研究经验。其中超过六年致力于团队建设和人才培养，并带领团队深入人力资源行业发展，对其管理实践进行热点趋势探索和洞察研究。 2薛融女士毕业于中国人民大学，获得人力资源管理硕士学位。 前言 报告精粹与主要发现 PART ONE：企业的招聘管理现状 ◈企业招聘战略：体系化程度趋于成熟，招聘效能逐渐从速度向质量甚至更为长期影响的方向迈进◈招聘团队定位：“业务战略伙伴”的角色越发名副其实，基于业务和战略通盘考虑人才获取的同时，开始注重人才营销概念与人才生态环境的洞察◈招聘数字化程度：数字化实现度与招聘管理的体系程度正相关，但大多以部分流程实现为主，并且数据分析上的能力欠佳 PART TWO：企业对招聘效率的认知和具体定义 ◈企业对招聘效率的认知：“知”与“行”上存在差距，认知偏向“招聘质量”的分析，但实际却仅在“招聘速度”上衡量，甚至有些还未实现对招聘效率的数据分析 ◈招聘效率指标的具体定义和标准/分析维度：“速度指标”的定义较为明确完善，而“质量指标”的衡量维度还需不断摸索▶招聘速度定义和分析维度▶招聘质量定义和分析维度11121316 PART THREE：招聘管理的挑战与提效方向 ◈招聘管理的挑战：招聘各环节都存在提效挑战。除此之外，在数字化管理的过程中，各方人员重视度欠缺以及数据信效度不足也是普遍存在的痛点 业务和候选人招聘体验不理想▷提效关键点▷智享会“智库”建议434345 ▶从招聘工作整体开展角度▶招聘数字化管理角度▶招聘流程与各环节角度 PART FIVE：招聘数据集成与信效度49 数据集成与信效度提升：企业还未完成必要数据的全面线上化，数据集成和打通存在困难，从而较难准确做出分析并对提效产生实质性帮助▶智享会“智库”建议4952 PART FOUR：数据分析如何提升招聘效率？ ◈招聘效率数据分析实现情况：“速度”相对“质量”的数据分析实现度好些，但整体上能通过系统自动分析生成的实现概率不高◈招聘提效改善方案的落地情况：少有开展，且改善得不尽人如意◈企业提升招聘效率的整体方法论：企业数字化能力的差异决定了提效方案的分析思路不同 PART SIX：专家洞见与企业案例实践54 ◈Bello倍罗解决方案专家◈海尔◈X企业◈IQVIA艾昆纬◈捷普绿点中国◈360◈希尔顿中国◈乐有家5560636669717375 具体招聘提效分析和改善方案落地 ▶渠道筛选与管理问题▷提效关键点▶易、难招岗的人才吸引与转化率低，招聘完成难度高▷提效关键点▷智享会“智库”建议▶候选人拒绝offer情况严重▷提效关键点▷智享会“智库”建议▶人才画像不清、理解不一、精准度问题，以及候选人留任率低▷提效关键点▷智享会“智库”建议 PART SEVEN：招聘效率指标库、工具实现度和其他对标数据7878 ◈招聘效率指标库◈招聘工具实现度◈其他对标数据8184 PART EIGHT：关于参调企业与参调者87 关于人力资源智享会和智享会人力资源实践研究院89 关于Bello倍罗91 2021年可谓中国企业的变革之年。在后疫情时代的背景下，数字化技术的发展，伴随国家“十四五”规划，迎来了新环境和新形势，同时带动了产业结构的全面优化和升级。而对于企业来说，既是挑战也是机会。要想在其中探索出适合自己的创新、健康发展之路，人才是必不可少的重要资源。然而，各行业对于人才的争夺始终处于白热化的状态，人才难得而易失一直是企业面临的重要挑战。 PART1：企业招聘管理现状---企业招聘管理目前的体系化程度、招聘团队定位和数字化实现度； PART2：企业对招聘效率的认知和具体定义---企业如何理解招聘效率？具体的指标定义和衡量维度是什么？ PART3：招聘管理的挑战与提效方向---在日常招聘工作开展与数字化管理的过程中，企业遇到的挑战是什么？需要提效的方向又是什么？ 放眼企业招聘，也正走向“无边界”化。招聘科技的应用正有效地推进用人经理与HR的招聘协同，在技术的迭代下，数字化招聘2.0则再度完善了招聘的业务体系，从新范式的重塑到新角色（HR、用人经理）的重塑，再到更全面的体验重塑，真正突破了招聘的天花板。 PART4：数据分析如何提升招聘效率---企业运用数据分析提升招聘有效性，那么指标衡量和数据分析实现度如何？提效方法论和具体的改善方案是什么，落地效果怎样？ PART5：招聘数据集成与信效度---实现招聘数据分析提效的前提和基础：数据集成、打通，和信效度问题，从招聘部门角度来看，能做的又是什么？ 也正是科技应用的革新，让企业开始审视：在招聘体系日渐完善、数字化投入升级的当下，企业的招聘效率，是否得到了真正有效的提升？，能否让招聘工作更轻松，各环节的转化更显著，业务的用人需求能更快更好地得到满足？企业也正在用数字化的实现工具和生成数据尝试分析招聘过程中的挑战问题，从中更为客观、科学的分析和诊断原因，提出改善方案，真正做到利用数据的力量，提升招聘各关键环节的运营质量，让招聘工作迈向新的效率高度。 因此，HREC人力资源智享会携手Bello倍罗开展了“数据驱动招聘效率和招聘质量提升”研究，并从以下维度了解企业内真实的招聘管理现状，对标、诊断其正面临的挑战痛点，从专业客观角度给予相应的对标数据和解决方案，希望能更好地助力招聘人员的管理，使其开拓思路并借鉴。 主要发现与报告精粹 如果您只有几分钟时间或想要尽快获得报告中的重要信息，不妨可以先仔细阅读以下内容…… PART1：企业招聘管理现状 企业招聘战略： 体系化程度趋于成熟，招聘效能逐渐从速度向质量甚至更为长期影响的方向迈进 招聘团队定位： “业务战略伙伴”的角色越发名副其实，基于业务和战略通盘考虑人才获取的同时，开始注重人才营销概念与人才生态环境的洞察 招聘数字化程度： 数字化实现度与招聘管理的体系程度正有关，但大多以部分流程实现为主，并且在数据分析上的能力欠佳 企业招聘战略：体系化程度趋于成熟，招聘效能逐渐从速度向质量甚至更为长期影响的方向迈进 图表1可见，市场上近九成企业正在或已形成体系化的招聘战略，并在技术和系统上得到一定实现。此外，企业对招聘效能的追求，逐渐从对速度上升至质量，甚至更为长期影响的方向迈进，从而成为业务战略伙伴，全方位地满足用人部门需求。 招聘团队定位：“业务战略伙伴”的角色越发名副其实，基于业务和战略通盘考虑人才获取的同时，开始注重人才营销与人才生态环境的洞察 我们将招聘团队的成熟度定位分为三个阶段：Recruiting, Sourcing和HR Marketing。对于这三种成熟度的定位具体界定如下： ◈Recruiting：聚焦“按需填坑”，较为被动地满足业务提出的招聘需求。 Sourcing：能理解业务需求，进行一定前置化的人才搜寻和候选人关系维护。 HR Marketing：洞察理解行业、业务、企业内外部人才的生态环境。除了标准招聘流程外，更注重前端的营销雇主品牌与人才吸引。 从图表2可见，关于招聘团队的战略定位，整体上半数企业正在往Sourcing和HR Marketing方向发展。可见招聘团队“业务战略伙伴”的角色越来越名副其实，除了对业务人才需求有清晰的判断外，对于盘点梳理内部架构，从战略层面通盘考虑人才获取有了一定的能力提升。甚至对洞悉行业、人才生态环境以及和外部潜在候选人保持良好关系提出了更高的要求。 当然，招聘团队在企业里的定位和角色，一定与企业本身能够达到的招聘体系的成熟度息息相关，图表3显示：无正式招聘体系的企业，其团队定位以“按需填坑”的Recruiting为主（68.27%），招聘体系化程度高的企业，则招聘团队职责更全面，也更能从招聘“前端”（人才吸引、品牌宣传）开始渗透和介入（33.78%）。 招聘数字化程度：数字化实现度与招聘管理的体系程度正相关，但大多以部分流程实现为主，并且在数据分析上的能力欠佳 关于招聘数字化实现度，八成以上企业已实现，但大多以部分流程实现为主（见下图）。进一步分析其数据分析能力，半数企业主要停留在手动分析，而已实现全流程数字化的企业表示，也存在着供决策和参考时，数据分析能力欠佳的问题（图表4）。 同样的，我们将数字化实现度与企业的招聘体系进行关联分析，得到了有明显差距的正相关答案：可见，招聘体系化程度越高的企业，其数字化实现度和投入度也越高越完善（图表5）。 当然，除了招聘重视度和体系化程度是实现招聘数字化与否的重要影响因素外，我们进一步的探求是否还有其他原因（见图表6），发现企业本身对于数字化管理的重视度和实现情况也存在决定性作用，例如自身整体的数字化程度（56.67%）、工具方法和专业团队的引入（50.00%）、管理层的支持度和预算（23.33%）等。 综上，在市场普遍追求“招聘战略体系化”的影响下，企业的招聘团队定位和招聘数字化均具备一定的成熟度。可见，在这样的背景下，企业对于招聘效率的关注和提升的需求日益增长。因此，接下来，我们会聚焦于“微观视角”走进企业，研究其对招聘效率以及具体衡量指标的认知和定义，包括在实际的运用和提效的过程中，招聘数据的分析情况以及改善方案落实得如何，从而真正达到解决问题和提升效率的目的。 PART2：企业对招聘效率的认知和具体定义 企业对招聘效率的认知： “知与行“上存在差距，认知偏向”招聘质量”的分析，但实际却仅在“招聘速度”上衡量，甚至有些还未实现对招聘效率的数据分析 招聘效率指标的具体定义和标准维度： 招聘速度类指标的定义较为完善，而招聘质量的考量维度还需不断摸索 招聘速度：招聘周期；招聘漏斗各环节的转化率；招聘完成率；渠道分析。 招聘质量：候选人的绩效表现；候选人的留任率；招聘者能力；候选人体验；人才画像精准度；测评工具维度的准确性；招聘成本。 企业对招聘效率的认知：“知”与“行”上存在差距，认知偏向“招聘质量”的分析，但实际却仅在“招聘速度”上衡量，甚至有些还未实现对招聘效率的数据分析 企业对于招聘效率的认知，半数以上认为应偏向于招聘质量的衡量分析。然而却在实际的“知”与“行”上存在差距。从实现度上可见，六成以上企业停留在还未对招聘效率进行分析或仅聚焦于“速度”上予以效果衡量的程度（见图表7.1和7.2）。 我们进一步的询问了关于“速度”和“质量”在实际的效果衡量中，大家的判断维度，如图表8.1、8.2所示，招聘速度主要体现在“有多快”能招到候选人（招聘速度/周期和招聘漏斗转化），而招聘质量则更多定义为招到候选人“有多好”（候选人的绩效表现和留任率）。 招聘效率指标的具体定义和分析维度：“速度指标”的定义较为明确和完善，而“质量指标”的衡量维