近日，尼爾森公司通過數據發(fā)現，那些在兩年內有過升職或平級工作調動的員工，離職的可能性很小。為此，公司簡化了員工內部職位調動的流程，這一舉措直接讓員工的年度留任率上升了5%-10%。這是尼爾森公司使用數字化進行人才管理的最新應用。之后，在尼爾森公司的其他部門廣泛推廣。利用數據進行人才管理決策，成為共識。

我們經歷了從能源革命到信息時代到人工智能時代的變革，企業(yè)的競爭優(yōu)勢已經逐漸從硬件設備和資金轉移到了企業(yè)的創(chuàng)新能力上。人力資源作為創(chuàng)新能力的本源，受到越來越多企業(yè)的重視，傳統(tǒng)粗放的人才招聘管理方式開始向精細化轉變。隨著人工智能的應用普及，大數據的深入運用、人才的多元化，人才管理向更具戰(zhàn)略高度的方向發(fā)展，從公司發(fā)展、流程再造、企業(yè)文化、人才的豐富性等角度，為企業(yè)戰(zhàn)略性的贏得人才。

利用數據洞察，將人才變成企業(yè)的競爭優(yōu)勢

喬布斯曾說自己的成功“得益于發(fā)現了許多才華橫溢、不甘平庸的人才?！彼浕ㄋ姆种坏臅r間用來為蘋果招聘人才，只為和頂尖的人才一起建立出最完美的產品。他認為，一個頂尖人才和普通人才的差距可能是5倍、50倍、甚至100倍。

越來越多HR傾向于發(fā)掘優(yōu)秀人才的特質。領英最新發(fā)布的《2019年人才趨勢報告》中顯示，91%的HR認為候選人的“軟技能”非常重要；同時，80%的企業(yè)HR認為“軟技能”對企業(yè)成功越來越重要。其中包括創(chuàng)造力、說服力、協(xié)作力、適應能力、時間管理等?？茖W的數據分析將有助于企業(yè)識別具有“軟技能”的優(yōu)秀員工。利用數據洞察將在人才的選、育、用、留等多個階段中，幫助企業(yè)發(fā)掘優(yōu)秀的人才，激活整體員工的潛能，為企業(yè)創(chuàng)造更大的價值。

某世界500強公司根據銷售人員的業(yè)績表現、當初的面試表現、后期企業(yè)培訓的表現等多種數據，發(fā)掘了高績效銷售人員的特點，并將這些特點運用在新銷售的招聘和培訓中，優(yōu)先挑選在這些方面有突出表現的候選人。讓人才的篩選不再依靠面試官的個人感受，而是有客觀的數據支持。

在可見的未來，大數據和人工智能將更多地應用在企業(yè)人才管理上，讓企業(yè)進行更加科學、精準、細致的人力資源數據分析，洞察人才未來趨勢，真正實現智能化的人才管理，賦能企業(yè)發(fā)展。

數據化賦能首先要解決的就是人才招聘問題

有人說“過去10年是移動互聯(lián)網紅利10年，未來10年一定是人工智能的10年。”近幾年來，AI技術在人才招聘中的應用越來越多。今年3月,使用AI進行簡歷解析，實現人崗匹配的Moka智能化招聘管理系統(tǒng)獲得高瓴資本、GGV紀源資本、金沙江創(chuàng)投、襄禾資本在內的共1.8億元融資。更快、更精準的招到人是企業(yè)不變的追求，招聘方式勢必越來越智能化、數字化、高效化。

有數據統(tǒng)計，70后的第一份工作平均超過4年才換，80后則是3年半，而90后驟減到1年半，95后更是僅僅在職7個月就選擇了辭職?？紤]到越來越頻繁的人才流動性，人才招聘是眾多HR優(yōu)先考慮使用數字化的領域。經歷了“看天吃飯”的招聘階段，企業(yè)越來越重視通過完整、及時、有效的數據分析，賦能企業(yè)的人才招聘。

對人才招聘的高效、低成本也促使了人才招聘的數字化轉型。AI精準簡歷解析、簡歷去重和篩選、移動辦公、優(yōu)質渠道分析、人才庫激活等，都將HR從沒完沒了的人才搜尋、不斷重復的面試排期、枯燥乏味的簡歷篩選中釋放出來，投入到更有創(chuàng)造力和高價值的工作中。?

構建高效能的數字化招聘團隊

面對數字化人才招聘需求，企業(yè)如何構建高效能的數字化招聘團隊？不妨從涉及招聘完成度的流程、協(xié)作、決策和團隊等四方面考慮。

打通全鏈路招聘流程數據

從職位發(fā)布、簡歷初篩、推薦給用人部門、面試邀約、Offer發(fā)放等階段，產生出大量的招聘數據。過去這些招聘數據分散在各個HR、面試官手中，招聘業(yè)務分析流于表面且容易出現偏差。單一離散的數據沒有意義，只有全量全面的數據集中存儲，才有實現精準數據分析的可能。通過“制度流程化、流程表單化、表單信息化”的方式，打通全鏈路招聘流程數據，將人才管理的方方面面落實到數字化平臺中，實現集中化、自動化和智能化的管控。

促進協(xié)作提升招聘效率

近幾年，企業(yè)越發(fā)趨于加強人與人之間的高效協(xié)作，各種協(xié)作工具正打破人們的信息孤島。有時一家公司里同時使用zoom進行遠程視頻會議，使用釘釘進行人事考勤，使用Trello進行項目協(xié)作管理，使用石墨進行文檔協(xié)作，使用Moka進行招聘管理……

人才招聘中的協(xié)作包括與用人部門溝通、面試時間安排、面試結果反饋、Offer審批等，如何讓招聘流程標準化、如何快速響應、跨區(qū)域合作如何更高效，都是協(xié)作的重點。而招聘過程中溝通不順暢、反復溝通、反饋不及時都會拉長招聘周期，在人才競爭中失去優(yōu)勢，影響整體的招聘完成度。

在和很多HR溝通中，我們發(fā)現大部分HR都需要花大量時間用在與面試官溝通面試時間。而在采用類似Moka的 ATS系統(tǒng)后，反復溝通的問題得到了極大的改善。數字化招聘管理可以幫助招聘團隊分析協(xié)作中時間都花在哪里，如何調整優(yōu)化，以提升招聘效率。

某互聯(lián)網公司上線Moka系統(tǒng)后，平均招聘周期從68天下降到32天

精準數據分析和決策

早在03年谷歌公司就采用招聘系統(tǒng)監(jiān)控招聘數據，在不降低精準度的同時，將6個人的面試流程降低到4個人。通過數字化進行招聘監(jiān)控、輔助決策，能大大提高招聘的效率。

然而，在科技飛速發(fā)展的今天，依舊有不少HR在使用excle表格，手動處理簡歷數據和統(tǒng)計報表，“假裝”在做數據分析和決策。數據指標不統(tǒng)一、手工操作錯誤率高，兩大因素告訴我們非標準化、非自動化的數據統(tǒng)計只是“天方夜譚”。

有效的數據分析和決策的前提是標準化、流程化和自動化。Buzzfeed使用Greenhouse進行招聘任務自動化后，包括以前手工完成的Offer審批和Offer文檔生成，極大地提高了招聘工作的速度和準確性。

精準的數據分析和決策需要貼合企業(yè)的業(yè)務場景，企業(yè)所處的不同階段決定了核心數據指標的定義。比如，如果企業(yè)是精細化運營的需要，那么內部協(xié)作的效率盤點、招聘渠道ROI分析更加重要；如果企業(yè)處于人力資源快速擴張期，那么招聘的完成度、周期、進度等成為主要關注的數據。

科學的數據分析和決策還應具備前瞻性。通過數據監(jiān)控，預防風險，制定更有前瞻型的人才管理策略。

使用數據進行招聘決策的過程

培養(yǎng)數字化HR人才

數字化轉型，人才先行。HR應該是推動企業(yè)數字化轉型的先行者。具有前瞻性的HR們已先行出發(fā)，從建立自身的數字化能力開始。一方面，了解數字化在人力資源上的關鍵應用；另一方面，了解數字化人才的生態(tài)，行業(yè)的需要，企業(yè)的需要，以及數字化人才的甄選。當然，還需要在企業(yè)內培養(yǎng)數字化人才，提高公司的競爭力。

除此以外，大部分的HR還關注商業(yè)動態(tài)和數據分析能力。比如商業(yè)分析、領導力、業(yè)務發(fā)展、人際關系管理、組織戰(zhàn)略管理、數據分析思維訓練、數據分析軟件的使用等。越來越多的HR開始“裝備”自己，建立具備數字化高度的團隊，以便適應瞬息萬變的市場環(huán)境。

數字化并不是我們的目的，而是企業(yè)追求科學化、精細化管理的必經之路。數字化切切實實的來了，我們的企業(yè)人才管理該如何“存在”？

開啟數字化人才招聘? 申請演示Moka系統(tǒng)