招聘数据分析案例

案例一：某上市企业社招招聘人效和成本数据分析

该上市企业已经使用Moka招聘系统多年。在不同的使用阶段，企业对招聘数据的需求有所不同。在首年使用阶段，企业主要关注使用招聘系统前后对HR效能的影响；而在第三阶段，企业希望借助招聘系统的数据分析功能来优化招聘人效和成本。

首先，分析了2021全年入职情况与招聘任务完成情况，重点关注了一级部门的闪入闪离情况。接着，对比了2021年Q1和2022年Q1的平均产能和人效比变化，以此为基础帮助企业进行未来的招聘预测。例如，基于2021年的入职量，可以预估2022年的计划招聘人数。同时，分析了现有HR分布及产能是否能够支持未来的招聘任务，以及招聘渠道的投入和应用是否有效提升了HR的产能与效率。

通过对招聘数据的细致分析，该企业得以优化招聘策略，节约招聘成本，并最大化招聘人效。

案例二：某金融企业校招流量数据与简历质量分析

随着疫情的反复，线上校招网申的使用频率显著提高。该金融企业与多个招聘网站合作，通过数据后台监控各渠道的流量和数据转化效果。具体分析了校招启动后的简历开源引流使用平台、集团型子公司的宣讲会效果、网申投递量数目监控等方面。

在简历筛选或通过校园定向吸收高质量简历后，对该企业的校招进行了多维度的数据分析与报表监控分析。这些分析帮助企业在未来的校招中更有效地选择招聘渠道，吸引高质量的候选人。

案例三：某科技SaaS企业的内推运营效果数据分析

内推是企业获取优质候选人的常见方式之一。该科技SaaS企业通过内推运营活动，试图提升员工的参与度和活跃度，从而持续引进优秀人才。

在内推活动推广后，利用数据维度查看新用户注册趋势，评估不同内推运营方式的效果，并判断哪些群体参与频率较高。通过这些数据分析，企业能够优化内推策略，提升内推效果。

案例四：某国有背景上市企业多年招聘对比数据

对于长期使用招聘系统的老用户而言，分析历年招聘数据可以帮助企业优化渠道策略和渠道投入。该国有背景上市企业分析了2021年整体渠道策略、渠道投入对整体入职量的贡献率，以及内推、猎头、招聘网站等不同渠道的入职率。

通过对比2021年和2022年的招聘策略、渠道布局、职位层级等数据，企业可以抓取关键数据，构建后台数据模型，分析找出对核心岗位和中高端岗位入职率贡献更高的渠道。

案例五：某快速增长的科技企业用人部门招聘效率分析

在人员快速扩张的过程中，企业往往需要多级部门负责人参与面试。此时，HR与用人部门之间的协作效率、面试时长、简历推荐及反馈时长、候选人面试满意度等数据变得尤为重要。

通过后台提取关键数据统计维度，定期复盘与监控，分析过程数据，企业可以抓取整体协作过程中的关注点，优化招聘流程，提升招聘效率。

案例六：某上市科技企业基于人才库扩充计划的数据分析

该上市科技企业使用招聘系统的主要目的是进行数据留痕，并通过过程标记、人才库透视与人才激活等功能，助力企业搭建人才库。

通过对招聘数据的分析，企业可以更好地理解候选人的特点和需求，优化人才库的管理策略，为未来的招聘做好准备。

总结

通过以上案例可以看出，招聘数据分析在提升招聘效率、优化招聘策略、节约招聘成本等方面具有重要作用。企业应充分利用现代化的数据分析工具，对招聘数据进行全面、深入的分析，从而做出更加科学、合理的招聘决策。