未來的人才招募,靠 big data 來做!

作者 | 發布日期 2014 年 06 月 17 日 14:08 | 分類 Big Data , 人力資源 , 精選
HR-Outsourcing-What-It-Is

你知道靠 big data 分析,除了運用在醫療產業以外,也能運用在企業人力資源管理,增加效益,減少企業花在人力資源。全錄公司靠分析招募來的客服人員,找出低流動率的因素,為企業省下訓練成本。




全錄客服中心訓練新人需要花六個月的培訓時間,花費 5,000 美元。如今成功靠 big data 的資料分析,為 4 萬 8,700 人的部門客服中心,減少 20% 的人員流動率。

全錄靠軟體分析,找出能勝任客服人員的特質,發現先前強調的特質-先前有做過客服的經驗,並不會影響留下比率,反倒是人格特質,會影響人員受訓後的留下比率。像是被歸類為創意型的人會待滿六個月的訓練時間,愛發問的人則往往待不滿。如今全錄面試客服人員,應徵者要填寫人格測試。

人資靠資料來評估應徵者的能力早不是新聞,基本的 Google 人肉技能是不可少的。社交履歷 LinkedIn,臉書、推特等社群帳號可透露個人不少資訊,更別提其他能成千上百的平台。網路時代人資在社群網站搜尋符合資格的人才,茫茫人海中找出最適當的人選,而且需要與其他公司搶人才,big data 技術會扮演越來越吃重的角色,協助人資判斷適當的人選。

最近 LinkedIn 推出繁體中文版介面,顯示使用人口已經多到有商機。LinkedIn 有不少國際性職位和招募會在上頭尋找符合資格的人才,早已經為軟體技術人才運用。除了人才履歷, LinkedIn 也跨足教育訓練,2012 年併購線上簡報網站 Slideshare,也辦了各項新技術研討會。

traditional-chinese-Official-LinkedIn-Blog▲ LinkedIn 推出繁體中文介面

用資料幫忙人資不是新聞,美國就有不少新創著重在用資料找尋適當人選。人才招募服務像是 Riviera Partners 著重幫新創公司找人才。Gild 著重科技職缺,用預測方式,從公開的 GitHub 頁面,評估人才的程式功力,幫企業找人才。TalentBin 用他們的搜尋技術,從不同來源像是問答網站 Quora,建構求職者的檔案,幫科技業和學術單位找尋人才。

TalentBin

▲ TalentBin 用公開的資料,分析建構人才檔案

對於人資來說,雖然程式跑出來的結果可省下不少時間,但是對人資來說,親眼感覺應徵者的特質仍是必要的。所以儘管科技進步,但仍不會完全採用資料歸納的結果,而是搭配傳統人與人接觸的面試流程一起進行。

封面圖片來源:Career Direction

Via Mashable

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