本篇分为两部分：
- 招聘数据分析要分析哪些指标？
- 招聘数据如何分析？
01 招聘数据分析要分析哪些指标？
招聘数据统计与分析主要包括四大类指标：
- 关键绩效
- 招聘过程
- 渠道效果
- 招聘成本
（1）关键绩效
- 招聘计划完成率=到岗人数/需求人数
- 招聘计划完成率=接受offer人数/需求人数
- 招聘及时率=预计到岗日期内的到岗人数/需求人数
- 平均招聘周期=最后一人的录用时间-需求审批通过时间
（2）招聘过程
- 简历筛选通过率=通过初筛人数/应聘人数
- 初试通过率=初试通过人数/参加初试人数
- 复试通过率=复试通过人数/参加复试人数
- 面试到场率=参加面试人数/邀请面试人数
- 录用率=录用人数/应聘人数
- 到岗率=报道人数/录用人数
招聘过程是一个和重要的指标，可以参考这个数据分析图表模板：
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（3）渠道效果
- 渠道有效简历率=各渠道提供的简历中通过初筛的人数/提供简历的总数
- 渠道面试通过率=各渠道通过面试人数/参加面试人数
- 渠道录用率=各渠道录用人数/提供简历总数
（4）招聘成本
- 单位招聘成本=招聘总费用/到岗人数
- 渠道招聘成本=渠道费用/到岗人数
02 招聘数据如何分析？
这个问题需要和整个招聘流程拉通来看，一般来说，一个完整的招聘生命周期可以分为三大部分：
- 招聘前准备
- 正式发起招聘流程
- 招聘结束后复盘
下面主要分享几个招聘数据分析的方法：
（1）招聘漏斗分析
招聘漏斗是指通过招聘流程各阶段的状态，逐渐淘汰不合适的应聘者，把合适的应聘者层层筛选出来的过程。
要让招聘环节的效果有所改善，就需要深入分析招聘过程，这就要用到招聘漏斗分析——通过实时跟踪过程数据，第一时间发现问题，以便采取相应举措。
基于招聘漏斗分析，可以统计各个环节转化率，例如：
- 简历有效率=【电话面试】/【简历初筛】
- 初试到场率=【初试到场人数】/【初试人数】
- 复试通过率=【复试通过人数】/【复试人数】
- Offer接受率=【接受offer人数】/【发送offer人数】
如果发现拒绝offer的人数较多、offer接受率明显低于标准时，就需进一步分析放弃offer的原因，以更好地洞察问题，支持决策。
Offer接受率数据分析的推导模型
（2）招聘周期分析
核心职位的招聘周期过长，是很多HR深感头疼的问题。成功招到一个关键人才需要多长时间？从发布信息到人员入职，整个流程要多久？下一个阶段大概要招多少人？
下面是我从别的地方看到的一个案例，可以参考下：
图源网络，侵删
（3）招聘渠道效果分析
常用的招聘渠道是否足够有效，不仅涉及到渠道的贡献率，也涉及到各渠道的投入产出比，可以以下表为例进行分析。
图源网络，侵删
以上，也欢迎大家评论区探讨指正。
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