无接触招聘，先让数据“说话”
梁谈。
每年春节过后，企业都会通过校招或社招来补充新鲜血液和接纳新生力量。然而，受当前新冠肺炎疫情的影响，多数企业更倾向于选择通过线上空中宣讲会和远程面试等方式来取代传统的面对面招聘。数据采集常见难点。
企业在分析提炼招聘业务数据的过程中，普遍面临着以下难点（见图1）：
由于不同职位通常由不同的HR负责，招聘数据往往都储存在各自的电脑中，数据比较分散，汇总起来也比较耗时；可能还会由于部分HR的离职，导致他所负责的岗位招聘数据丢失。
因为即使数据采集完毕，数据的筛选、整理也需要花费大量的时间。即使有了数据，在进行报表制作时也可能会产生无从下手的情况，从而花费大量时间和精力。图1。
由于制作费时费力等原因，企业一般每月、每季度甚至每年度进行一次报表分析，这就导致了管理层只能在月末、季度末甚至年末才能洞悉招聘中的问题，所以数据反馈会存在一定的滞后性。
●难点四：延续性、扩展性差。
人员更迭可能会造成招聘体系延续性差、数据延续性差等问题，使得HR难以洞察数据的价值，对业务决策的支持性较低。四项分析化解难题。
为了帮助企业在当前形势下顺利展开招聘工作，并对招聘数据进行深度的洞见、分析和预测，北森的No Face to Face招聘方案就可以为客户提供了四种常见的业务报表分析方式，其中包括招聘进展分析、渠道效果分析、招聘绩效分析和招聘成本分析，借此全面详尽地覆盖整个招聘流程。
北森的招聘软件系统可以帮助企业统计招聘规模、简历收取量、有效简历量、面试量、录用量等数据，并通过大数据的支持，对招聘完成情况是否符合预期及招聘过程中是否存在潜在问题进行全面分析。例如进行招聘漏斗的转化率分析（见图2），通过数据洞察发现，该企业招聘流程共有七个环节，录用速度长达51.4天，考虑到招聘第六环节终试的通过率高达97%，最终将终试合并至复试，招聘流程变更为六个环节，能将公司的录用速度缩短为37.8天，从而达到优化流程，提升招聘效率的目的。图2。
图3。
公司的招聘渠道包括猎头、招聘门户、招聘网站和内部推荐等。通过大数据对公司的整体、部门、职位多维度地进行招聘渠道方面的效果分析，并根据分析结果进行渠道优化建设。例如，某企业通过渠道转化率进行深度洞察，结合大数据分析得出内部推荐、人才库和HR人脉的筛选通过率远超其他渠道，企业将后续加大这三个渠道上的投放，从而提升招聘效能（见图3）。
平台主要通过招聘数据分析HR的招聘速度、面试官的反馈速度、职位的招聘周期、HR的工作量等，企业可以借此洞察业务本身是否出现问题，并根据数据的分析情况适时调整工作重点和弥补薄弱环节，提高和改善招聘运营的流程效能和协作体验。面试官协同数据分析可以对面试官的协同反馈情况一目了然，企业据此对协同反馈良好的面试官或BU进行嘉奖，能使业务部门更好地融入到招聘过程中，提升BU的参与度，改善应聘者体验，提高雇主品牌的正向效应（见图4）。
平台通过大数据分析各部门/职位的招聘成本、渠道成本、人力成本、单人录用成本等，可以使企业了解到成本最高的指标、部门和关键职位，并针对问题进行深入分析，寻找可优化的空间。图4。
图5。
圖6。
图7。
●客户成功解决方案。
与此同时，为了帮助企业在远程招聘中进行深度的分析预测，直击企业面临的痛点，可以从管理关注、业务改善以及HR日常进度这三个方面提供数据分析的解决方案，使得企业在无接触招聘的过程中破局而出。
●管理关注。
高层管理者以大数据为基础，制定相应的企业人才吸引策略。高管以招聘达成和效能为牵引，梳理具有管理时间的招聘看板或报表建议。此外，为管理者提供订阅式的数据汇报，也能同时满足实时数据的获取和自动报表的生成（见图5）。
●业务改善。
通过量化数据，对渠道效益、面试官协同效率、内推运营效果等分析，进行招聘运营过程中关键指标的提升，协作体验的优化以及运营流程的改善（见图6）。
●HR日常进度。
通过相应数据分析HR的工作量、招聘进度、驱动招聘指标达成以及优化效能。此外，通过HR的日常进度分析以终为始地提炼出关键环节，通过系统操作培训宣贯业务规范以及操作要求，确保关键业务环节的数据输出，让HR能够整体掌握自己的招聘进度（见图7）。数据驱动企业招聘业务升级。
数据分析，可以帮助企业诊断人才结构，助力企业转型。通过招聘进展、渠道效果、招聘绩效和招聘成本的分析，改进和提高企业整体的招聘效能，为企业用户定制数据分析模式，通过数据让企业用户进一步进行趋势预测，帮助企业提前布局，决胜于未来。