招聘分析报告

不同于招聘计划书，其作业职能主要在于控制与调整，但其与招聘计划书相互对应。招聘分析报告，不是对一些数据的简单堆砌（如应招多少人，实招多少人等等），而是对招聘人员、被招聘人员、相关业务部门共同沟通、总结、分析的结果。所以分析报告一般在被招聘人员已经工作一段时间后才能进行。同时分析报告与计划相对应，但同时对计划本身提出改进，而不是简单的对比。比如要求招十个人，结果招了八个；不能简单认为差两人完成任务，还要分析招十个人是不是合理的，计划制定有没有问题。但有一点要注意，即使分析表明八人是合理的，由于招聘计划没有完成，考核中也要有所体现。这个道理不用多说了吧。 笼统而言，招聘分析报告作业流程如下：

建议分析人员同招聘人员应独立，如涉及考核理应如此。

1。进行招聘工作结果汇总（招聘人员组成、招聘工作程序、招聘到岗情况、人员要素水平、工时耗用、招聘费用、特殊情况说明）

2。同招聘人员进行沟通（了解具体工作成果和问题，要求招聘人员对工作汇总中的结果作出评价、就结果汇总中和计划要求的差异作出说明，同时提出意见和建议。）

3。同应聘部门人员进行沟通（就招聘人员组成、招聘程序、到岗人员表现、数量等作出评价，同时提出意见和建议）

4。同应聘人员进行沟通（就招聘人员素质、招聘程序、个人工作表现和应聘动因分析，同时提出意见和建议）

5。综合上述内容，编写招聘分析报告。

6。报批，归档，分发相关部门，作为日后工作参考

《招聘分析报告》大体格式

1。招聘工作结果汇总

（绝对数和与计划相比的比较量）

招聘小组的人员组成及分工情况

招聘工作开展的流程及相应的工作质量汇总

应聘人员的到岗情况（计划数、应聘数、实际到岗数）

应聘人员同招聘标准的吻合情况（年龄、性别、学历、经验、薪金要求等） 路桥行业权威招聘网 一览英才网旗下路桥英才网

招聘工作耗用工时

招聘工作费用

招聘工作中的特殊问题

2。招聘工作结果评价（综合各方面意见，根据相关标准，给予类似ABC级评价，这是一项关键工作，希望大家共同探讨）

对招聘人员评价作出相应解释

对招聘工作流程的评价作出相应解释

对应聘到岗情况评价作出相应解释

对招聘吻合度评价作出相应解释

招聘工作耗用工时作出相应解释

招聘工作费用作出相应解释

招聘工作中的特殊问题作出相应解释

应聘人员工作表现作出评价（人数、标准、绩效）

应聘人员动因分析（薪金、发展、福利……）（意愿动因分析和实际动因分析相结合）

3。招聘工作改进意见（综合各方面意见）

招聘人员组成及分工的改进意见

招聘工作开展的流程 的改进意见

应聘人员计划数调整意见

应聘人员同招聘标准（年龄、性别、学历、经验、薪金要求等）的调整意见 招聘工作耗用工时调整意见

招聘工作费用调整意见

招聘工作中的特殊问题的解决和预防手段

应聘人员的处理意见

根据动因分析结果调整招聘标准

4。分析报告总述，总结招聘计划的改进要点和经验

作好招聘分析报告要点

1。树立招聘管理观念，导入PDCA，分析报告就是CHECK和ACTION，并对下一步的PLAN和DO 作出指导

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2。报告格式基本是；陈述事实、分析误差、提出改进。

3。具体工作要多沟通、多思考、系统思维。

4。对招聘分析的结果要有绩效上的体现。

5。建议招聘和分析均以项目组的形式进行。

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第二篇：知乎：招聘数据分析

负责招聘工作的HR，如何进行招聘数据分析？对后期工作起什么作用？修改

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9 个回答

什么是答案总结？答案总结

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何小山，我就是你们最讨厌的面试官

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刘小麦、多鱼、neuf 等人赞同

做任何分析之前，要搞清楚一个原则，多问几个问题：我做招聘数据分析是为了什么？
做数据分析的核心动力一定是：让我的招聘工作越来越好。
那么问题来了：什么才是“好”呢？

我对“好”的招聘定义为：用最少的招聘成本招募到最合适的人。（注意：不是最低的薪酬招到最贵的人啊喂！这种反人类的事情不是HR做的好吗！摔！！）

目标明确了，再从招聘流程说起，简单画了个图，招聘有以下流程：



做了这么多铺垫，剩下的我觉得就很好理解了：

数据分析只是整个招聘工作中最后一个复盘的环节，重要的信息来自数据采集。数据采集是贯穿了整个招聘流程的一个动作，采集的方式有很多，@左诚 的答案里有提到，有钱任性的有类似北森、SHL等第三方数据库帮忙，没钱样本数小的用EXCEL也可以达到效果。

具体的分析应用，用EXCEL完全够用，看你想得到一个什么更好的结果，我简单举例说明：

1、看看薪酬谈判人数（通过面试的人头）和最后入职人数的关系，你可以检验你的薪酬是否匹配你的岗位，可以验证你的薪酬数据的市场分位值；

2、渠道选择分析，看看各家渠道简历来源数量，最后面试的通过数量，可以检验你的渠道的宣传效果、以及有效性；

3、招聘执行环节分析，看看初试的通过率、复试的通过率是否合理（合理与否请根据行业与岗位实际情况自行对标），便于后期调整。

……

先写这么多，待个续。

编辑于 20##-01-05 3 条评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?

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赵老三，好好做事，天天吃饭。

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打脱手 赞同

除了专业招聘外包的公司和极大规模的公司，很少有企业能进行招聘数据分析的，因为样本太少就很难找出共性来。

发布于 20##-02-28 添加评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?

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岑芳园，地产准HR/法语学习者/哲学及翻译爱好者 …

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周江岭、TypeA Brain、lee Alisa 赞同

准HR，尝试答一答。
1.整理各个渠道所收得到的简历（如校园招聘，员工推荐，广告，猎头等），统计各个渠道的吸引的简历数量；统计每个渠道接受面试的求职数量；统计各渠道合格的应聘人数；最终接受工作的人数；每个阶段可以看产出率，也就是每轮符合要求的人数除以上一阶段的人数。计算各个渠道招聘成本。最后可以比较直观地看到每个渠道的招募效果。

2.再细致一点，考虑比如说技术人员，管理人员后勤人员，以及专员，主管，经理等等，类别和级别的分类，可以职系，职等为依据看不同渠道的招聘效果。
3.如果在员工入职较长一段时间后，还可以做不同渠道来源员工和绩效水平的相关性分析。


作用是1.提高招聘效率，节约成本。
2.招募到符合公司需要的人才，有助于组织绩效提升。

编辑于 20##-01-03 1 条评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?

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周江岭，http://www.kuaijiaxin.com/【快加薪】内测中

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上两张图
1）招聘渠道：从大海捞针<------->实现精确打击
2）招聘素质条件：把握不准<------->精确把握，还可以弹性定制（可降，可升，还有说服上级大老板的理由）试用期短，存活率高，出活快。。。谁用谁知道

发布于 20##-02-28 添加评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?

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知行合一，HRD（NASDAQ上市公司）

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小音弥、吴婷、lee Alisa 等人赞同

想要做好招聘数据分析，一定要基于招聘的全生命周期管控框架系统的进行，总体上分为组织发展、日常运营、结果产出三个维度。招聘工作的好坏并非仅仅只有数据来说明，还有一些是需要通过辩证分析得到（一般是采取行业标杆研究），比如组织设置、流程设置、组织氛围、雇主品牌建设等。啰嗦了半天，直接来干货了。。。

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1、组织发展维度

【Key Success Factors】

1.1：招聘管控的合理度

1.1.1：招聘组织架构

1.1.2：招聘流程合理度

1.2：面试人员准备情况

1.2.1：面试官梯队数（招聘队伍：不仅仅只有HR的）

1.2.2：面试官合格数（基于面试官的评价标准）

1.3：资源平台保障情况

1.3.1：招聘系统（运转情况【bug率、延迟率、活跃度等】）

1.3.2：招聘KM（运转情况【知识数量、更新频次、活跃度等】）

1.3.3：渠道质量（渠道质量评估：智联、51Job、前程无忧、中华英才、猎聘、拉钩等）

1.3.4：雇主品牌（满意度、企业品牌价值等）

2、日常运营维度

【Key Success Factors】

2.1：HC规划情况（是否能够在规定的时间按质按时的完成到位）

2.2：需求对接情况（需求是否能够按时报批，有系统的可以设置时间延误跟踪，考核相应流程节点上的负责人，计入日常工作考核成绩）

2.3：资源利用率

2.3.1：JD使用率（是否每个候选人都有按照标准要求的JD说明）

2.3.2：渠道使用占比（根据简历数计算）

2.4：面试情况

2.4.1：初试通过率（人才质量）

2.4.2：复试通过率（人才质量）

2.4.3：面试情况反馈（面试满意度）

2.4.4：平均周期（效率）

3、结果产出维度

【Key Success Factors】

3.1：招聘完成数

3.2：计划完成率

3.2.1：关键职位计划完成率

3.2.2：一般职位完成率

3.2.3：总体计划完成率

3.3：用人情况和成本效用

3.3.1：单位周期转正占比

3.3.2：关键职位离职率

3.3.3：关键职位人员业绩情况

3.3.4：关键职位人员年度调整情况（职级升降、薪资升降）

3.3.5：人均招聘成本（分成总体人均成本、关键职位招聘人均成本、一般职位招聘人均成本）

3.3.6：招聘渠道性价比（渠道费用系数：渠道费用越低，系数越高）

=渠道费用系数×渠道质量系数

=渠道费用系数×（面试通过数÷渠道获取简历数）

-----------------------------分割线---------------------------

【后记】

招聘分析管理（概述）

1、组织：独立的分析团队，制定分析模型、工具，有系统更好，没有就用Excel、SPSS

2、数据：最好是能做到每天记录、每周统算、每月盘点，在人手不足、没有系统支持下，我仍然这么操作了，这得感谢我下面的一帮得力干将，有系统了就方便了，特别是在员工自助系统上了以后

3、流程：BP团队（每个业务线一个接口人）、SSC团队（指定一个统一接口人与BP接口人对接）、COE团队（分析、方案建议）

编辑于 20##-01-29 1 条评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?

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茶隐墨，拥抱改变，专注成长，分享互联。

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林raymond、Rainy Ren、莞尔 等人赞同

快消品行业HR，来谈谈招聘数据如何分析。
答主在公司主要负责招聘与培训工作，以下是我在招聘当中做数据分析的思路：
一、数据分析的目的：
数据分析是为了评估一项活动的效果、效率、效能。简而言之，就是要分析活动过程中我们的投入与产出，追求一个投入与产出的合理比例。以便我们在招聘工作中以最低的投入找到合适的人才。
二、招聘数据的分析流程：（各环节将会出现数据节点，这是我们的数据源）
用人需求调查——招聘计划——招聘实施——招聘效果评估——招聘评估反馈。
1、用人需求调查：此环节是招聘的起点和基础。在招聘需求调查中，我们将会获得以下数据点——其一，招聘的岗位。其二，拟招聘人数。其三，招聘人员以及岗位任职要求。其四，岗位用工时间压力，我们通常可以以时间单位来衡量。用人越紧迫，则时间压力越大。
2、招聘计划：此环节是我们招聘的指导大纲。在计划里我们要明确——其一，招聘计划人数。其二，招聘渠道（招聘网站、人才市场、猎头公司、现场招聘、校园招聘、、、等）。其三，招聘预算。其四，计划用时。打算用多长时间完成招聘。
3、招聘实施：就是将招聘计划付诸实施的过程。本环节我们将接触到以下数据点———其一，渠道。记录招聘人才的来源方式。其二，简历收入量，以份数计算。其三，有效简历量。指符合公司要求的简历数量。其四，面试邀请数。记录你发出的面试邀请函或电话的数量。其五，面试人员数。记录来参加面试的人数。其六，复试人员数。记录通过初试，参加复试的人员数量。其七，录用人数。记录，通过复试被录用试用的人员。其八，转正人员数。其九，招聘成本。包括财务成本和时间成本。
三、招聘效果评估：诸位知友，通过前面的两个环节我们已经积累了大量的数据。现在到我们做数据分析的时候了，洗把脸打起精神，接着往下读。
————————————————————————————————————————————————————（此处是分割线，割······························································）
1、招聘完成比:这个指标是我们首先要衡量的。它反映的是招聘工作质量最基本的指标。
计算公式：招聘完成比=实际聘用人数/计划招聘人数*100%.此值＜1，说明招聘未完成计划。此值等于1，说明刚好完成招聘计划。此值大于1，说明超额录用，需要看招聘超额人员的具体情况来评价其价值。一般来说，招聘完成比刚好为1，即100%是我们希望看到的值。大于小于1，我们都要分析其原因是什么。
2、有效简历比：此项指标用来衡量简历的质量。反映的是收到简历当中符合公司需求的简历数量在所有收到简历里所占比例。计算公式为：有效简历比=有效简历/所有收到的简历。此项数据比值小于或等于1.等于1表示简历100%有效，说明招聘渠道质量较好，应聘人员基本素质较好。小于100%大于70%说明招聘渠道质量优，50%——70%说明良好，45%——50%说明合格。小于45%,说明该渠道招聘质量不合格，一般会考虑更换。
3、面试比例：用来衡量应聘人员的诚意和岗位的吸引力。计算公式为：面试比例=面试邀请数/面试人数*100%。此数据，数值通常小于或等于100%.等于100%说明应聘人员总体上是有诚意的，且本岗位有较好的吸引力。70%-100%说明比较正常，小于50%说明存在一定问题。
4、复试比：此项指标反映了初试人员的任职素质水平。计算公式为——复试比=复试人数/初试人数*%100。在其他条件不变时，复试比越高说明初试人员质量较好，达到复试要求的比例高；复试比例越低说明初试人员质量越低。
5、录用比例：此项数据衡量应聘人员总体质量水平的又一指标也可以用来衡量岗位的录用标准严格程度。计算公式为：录用比=录用人数/初试人数。录用比例越高说明应聘群体质量越高。
6、转正比例：此项指标衡量录用人员的真实工作能力和素质，也是衡量招聘效果的重要指标。转正比例越高，说明录用人员胜任能力越好，招聘的甄别性较强。
7、“投入——产出”比：此项指标衡量了招聘的成本与产出之间的关系。一般来说可以用下面的计算公式来计算——投入-产出比=产出价值/投入成本价值。其中产出价值可以用该员工在岗位上单位时间里创造的产品或服务的公允价值来表达，投入成本价值等于招聘直接财务成本加上招聘人员的耗时折算公司应支付的单位时间劳动报酬，再加上安排该员工所需要的办公用品等其他直接由该岗位引起的单位成本。（这里所用的计算方法为了更好统计，都采用直接成本和产出，与经济学上的机会成本有区别，在经济学上，机会成本才是真正的成本）。
____________________________________________________________________________________________________________________（美丽的分割线、、、、、、）
四、招聘效果评估
上面我们分析了关键数据，也给出了数据分析的关键指标和计算公式。现在我们来聊聊怎么评价一个招聘活动的效果、效率和效能。
首先，招聘完成比应当首先考虑。特别是关键岗位、核心岗位的招聘完成比。这项指标关系到组织职能的正常履行。
其次投入产出比。这项指标反映了组织招聘的效率，经济性。
再次，分析简历有效比、面试比例、初试复试比例等。可以以此来考察招聘渠道的招聘成本大小，效率高低。以便调整日后的招聘成本和计划以及渠道。
注意：具体在工作中需要衡量哪些数据指标，要结合不同行业，不同时期的重点来选择。数据的手机和分析是一个需要成本的工作。注重数据分析是一个良好的习惯，现在企业里都在提倡人本管理，以人为本的基础是科学规范，在管理技术上做精确的计量可以帮助我们更好的调配资源，加强组织的效率。
五、评估反馈
任何的管理活动都需要有反馈的机制设计，我们需要持续的改进和迭代。招聘评估反馈的目的就是要将评估结果反馈到前面几个大环节，以便我们对整个招聘乃至人力资源管理流程和实务进行优化。招聘计划可以给我们提供有效的对照样本。


第一次在知乎上写这么多内容，希望能对各位有需要的人有所帮助。欢迎一起交流讨论。

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Zhou Zf，HRBP

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lee Alisa 赞同

看了下大家的回答，可能大家忽略了很重要的一点，扯皮。HR每天做的就是support各业务部门，招聘首当其冲，永远直面业务部门各种挑战。碰到配合不好的BU老板，各种推脱责任，任何时候指责由于HR没给到人力造成业务告急。怎么办？甩数据。各种横向纵向比较，谁对谁错可见一二，不过最终还是看老板偏袒谁，只是对于HR来说多一点扯皮的砝码。

说完负能量的，回到题主的问题，如何做招聘数据分析。既然说了是招聘数据分析，那么数据收集了吗？最最基础的数据收集恰恰也是最关键的，有越细化的数据就有越多的分析可以做。举几个简单的例子，
比如，所有开放职位的分析，按时间，按BU，按级别，按区域...有什么维度分析什么，大体上可以看出这一年度公司的动荡程度，和那些部门在什么时间比较来事儿。
再比如招聘周期的分析，按时间，按BU，按级别...各种维度。这时候也许哪些部门配合或者不配合招聘会浮出水面，当然目的不是这个。应该看到的更多的是哪些职位是招聘难度大的，在后期的招聘中是否应该预计更多的提前量，做相应的继任储备或者是否是由于职位的设定存在问题，这些都需要更进一步的数据分析去挖掘。
再再比如，转化率的分析，同样的道理（好吧，原谅我又要提扯皮，太有用了不是吗）。
其实大家可以看到，我们所分析的职位的开放时间，所属的BU，级别...等等，所有的招聘分析始终是要基于数据的收集。或者说任何的分析都是基于原始数据的收集，所以平时的数据收集好。越真实的数据越能反应当下真实情况。
题主问题二，对后期工作起什么作用。在分析出了问题之后就是解决问题。所以招聘分析最终就是要转化成解决当下的招聘问题。正确的分析可以指导我们从正确的问题方向去解决问题。

总而言之，招聘是一个不好干的活，各种计划，内外沟通，完全碎片的工作内容，怎么样在这么多繁琐工作中去做好数据的收集从而应用到招聘问题的解决，各HR尤其是招聘的同志们，革命远没成功，还需继续努力......

最后，重点
HR如此苦逼，业务老板们，你们造吗？？！

发布于 20##-01-20 1 条评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?

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左诚

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建议用专业的人力资源管理软件来管理。
例如国内的北森，国外的SHL，都是很好的数据库。

发布于 20##-01-05 添加评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?

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Ye Tang，HR的死胖子

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没有太多时间, 说点经验教训吧, 可能有点文不对题.
招聘是个讲客户满意度的工作, 有人说每个工作都讲啊, 同意, 不过招聘如果在这上面疏忽了, 光靠拼命送候选人, 开拓渠道, 做分析, 讲数字, HR往往会死的很惨, 因为随便就能找出一千万个理由是你找不到人或送的人不行.
怎么提高客户满意度? 简单来说, 过程很重要, be partnership with your hiring manager, 建立彼此的信任, 加上你应有的专业技能, 客户会更容易理解你, 该share的信息都会给你, 很多时候还愿意出手帮你一起解决难题.
至于招聘数据分析, 不外乎目标公司(行业), 渠道, 需求变化管理, 面试通过率(原因), 拒签率(原因), 成本等几个维度, 实际操作中收集数据的成本还是很高的, 尤其是这里面有一部分信息是非常主观的, 可隐藏的(不愿明示的). 前面有人也提到了, 看分析的目的是什么吧, 用来总结, 为将来改进工作; 也可能就是用来打架的, 用数据说话, 不无缘无故的背黑锅也是一种生存技能.

发布于 20##-01-06 添加评论 感谢 分享 收藏 ? 没有帮助 ?