*** HR的出路在哪?
在企业里,*** HR属于职能岗,在日复一日的简历筛选、面邀、面试、办理入职离职中(偶尔还遇到各种麻烦糟心事),HR们花费了大量的时间和精力 。不过对企业来说,HR不能产生直接效益,属于成本部门,不被重视,也没啥话语权 。
导致很多HR为公司勤勤恳恳工作了几年,但成长性不大,薪资也在原地踏步 。
不过市场中有一类HR,因为稀缺性,正变得越来越“值钱”,那就是会做数据分析的HR!
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之前,华为40w年薪 *** HR数据分析师刷屏朋友圈,现在阿里、百度等大厂也纷纷在HR的 *** 要求中提到了要具备数据分析能力 。大公司的 *** 要求,一定程度上代表着职业发展方向,未来不会数据分析的HR,必将没有市场!
一、对 *** HR,会数据分析有多香?
HR们每天置身于繁琐重复的 *** 工作,忙得焦头烂额,却无法量化自己的投入和产出,出现问题也难以深挖原因,难以提出针对性的优化意见 。
一旦 *** 效果不理想,面对用人部门的诘问,HR往往自己都不知道原因 。
而如果会做数据分析,就能通过关键数据对 *** 的各环节过程化、量化,既能记录投入和产出,展现自己工作成果,也能监控分析日常 *** 数据,便于及时发现问题,找到原因,优化 *** 策略 。
二、 *** 数据分析怎么做?
1、确定分析模型
【chr是什么意思hr是什么意思】先确定分析目标,根据目标确定分析模型 。*** HR有很多常用的分析模型,比如:
1) *** 漏斗分析
*** 漏斗是指,通过 *** 的各个环节,逐渐淘汰不合适的候选人,层层筛选出最合适的人的过程 。对各个环节的转化率进行统计,就可以进行 *** 漏斗分析 。
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各环节转化率能直观反映 *** 效能和效率,暴露出各环节存在的问题 。比如,当 *** 完成率不达标时,可追查offer接受率的情况 。如果发现offer接受率明显低于标准时,就需进一步分析放弃offer的原因,进而优化 *** 策略 。
2) *** 周期分析
岗位 *** 周期过长,是很多HR深感头疼的问题 。在现有 *** 方式下,每个岗位成功招到一个人才需要多长时间?从岗位发布到人员入职,整个流程要多久?下一个阶段大概要招多少人?HR要明确了解这些信息,才能改善现状并提前准备 。
3) *** 渠道分析
每个 *** 渠道的投入产出比如何?每个渠道的贡献率如何?现有 *** 渠道是否够用?这些数据也是HR需要重点关注的,那做一张各渠道的 *** 效果分析图,对比观察是很有必要的 。
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2、数据获取
根据分析 ***,可以确定需要获取的数据 。
*** 数据一般有四类指标:关键绩效、 *** 过程、渠道效果和 *** 成本 。不同的指标有不同的计算方式,参考下图即可 。原始数据来自数据采集,有钱任性的可以尝试下北森、SHL等第三方数据库,没钱样本数小的用EXCEL也可以达到效果 。
比较重要的指标有简历投递数量、到面率、 *** 完成率、人均 *** 成本、平均 *** 周期等 。很多公司把到面率作为HR的考核KPI 。
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3、数据处理
当我们拿到密密麻麻的数据,经常不知道如何下手,数据处理这一块对大多数HR而言是短板,因此很多公司HR都需要获得数据分析人才和IT部门的协助 。
但随着分析工具的进步,现在不懂技术的HR也能自行进行数据分析了 。就拿主流的数据分析工具FineBI来说,主打的特点就是***、好用、易上手 。它不会展示出整屏的数据让你眼花缭乱,而会引导你一步步靠近自己的目标,而且无需敲代码,鼠标操作就能进行各种数据处理,比Excel还好用,对非技术群体很友好 。
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4、数据分析
处理好数据,就要按照原定模型进行分析 。还是以FineBI为例,金字塔模型、KANO分析模型、RFM模型、四象限模型......只需鼠标拖拽就能快速搭建出各种模型,轻松做出各种图表,而且可以随时调整更新 。
把多张图表放到一起,就能做出一张“ *** 驾驶舱”的大屏,方便对 *** 数据进行实时监控和分析,而这些对数据分析新手来说很容易就能学会 。
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