引言
招聘是许多公司今天面临的一个关键问题，麦肯锡、BCG和贝恩是三家领先的咨询公司，他们对这个问题进行了广泛的研究，并提供了有关如何改进招聘实践的见解。这些文章提供了大量关于招聘分析的见解，并提供了基于证据的策略来改善招聘实践。虽然每篇文章都提供了独特的见解和观点，但它们都共享一个共同目标：帮助公司吸引和留住顶尖人才，并在今天的竞争激烈的商业环境中取得成功。
麦肯锡的文章《AI时代的招聘》（Chopra-McGowan、De Smet和Weiss，2018）建议，AI可以帮助公司提高招聘的效率和效果，但平衡技术使用与人类判断和关注候选人体验同样重要。同样，BCG的文章《人才招聘的数字未来》（Strack＆Bhalla，2018）建议公司使用数据分析来提高招聘的效率和效果，同时创建无缝的候选人体验和创新文化。
贝恩的报告《招募合适的人才》（Bain Insights，未知时间）强调了在招聘实践中积极和战略的重要性。报告建议公司使用数据和分析来识别最佳候选人，创建强大的雇主品牌，并使用技术来简化招聘流程。同样，麦肯锡的《如何招聘和留住千禧一代人才》（Hancock，Schaninger和Weiss，未知时间）和贝恩的《吸引和留住合适的人才》（Zook＆Allen，未知时间）都强调了创造连续学习的文化，提供职业成长机会，以及提供具有竞争力的薪酬和福利的重要性。
航空公司人力资源招聘团队采取的方法可以看作是文献中更广泛趋势的背景下的一种方法。通过使用计量经济机器学习来确定解决招聘流程中关键瓶颈的数据驱动规则，该团队展示了公司如何使用数据分析和技术来提高招聘的效率和效果。该团队的方法也反映了在许多这些文章中找到的创建无缝候选人体验和创新文化的重视。
麦肯锡、BCG和贝恩进行的研究为了解招聘分析的挑战和机遇提供了有用的框架。公司可以利用这些见解来改善招聘实践，并在今天的竞争激烈的商业环境中吸引和留住顶尖人才。
背景
该航空公司是一家大型的、成熟的公司，运营在一个竞争激烈的市场中。为了保持在市场中的地位并持续增长，每年需要招聘大约400-500名地勤人员。招聘流程长而昂贵，需要5-10个月的时间，每个新员工的平均招聘成本在3,000美元至15,000美元之间。
人力资源招聘部门已经意识到需要提高新员工的质量，以减少员工流动率并改善公司的整体表现。他们正在审查当前的招聘流程和方法，以确定需要改进的领域。
对于公司来说，一个不合适的招聘决策的代价是巨大的，60%-80%的员工流动率归因于招聘决策不当。这种流动率会对团队产出产生负面影响，39%的雇主报告称，招聘不当会影响团队的生产力。相反，一个好的招聘决策可以提升雇主的品牌，改善未来的招聘前景，83%的雇主报告这是成功招聘的一个好处。此外，一项不当的招聘决策可能导致公司的财务损失高达25,000美元，41%的雇主报告称出现过这种情况。
考虑到地勤人员对航空公司的成功运营至关重要，必须确保招聘流程经过优化，以吸引和聘请最优质的候选人。通过进行招聘分析，人力资源招聘部门希望确定他们当前的招聘流程中需要改进的领域，并进行改变，以实现更好的招聘决策，最终改善公司的整体表现。
可能的方法
航空公司的人力资源招聘团队探索了多种方法来改善他们的招聘分析过程。该团队希望优化其方法，以招聘更好的地勤人员并减少招聘不良员工的负面影响。他们确定并研究了两种主要方法：确定优秀员工的信号和确定招聘过程中的瓶颈。
第一种方法着眼于识别优秀员工的信号。这种方法旨在帮助招聘人员在招聘过程中识别更好的人才。尽管进行了广泛的分析，但团队无法找到确凿的证据来识别更好的地勤人员。然而，团队发现了新的数据需求，可以用于制定未来数据路线图，供未来的分析人员使用。团队发现，这种方法并不是徒劳无功，因为它为未来的研究方向提供了新的见解。
第二种方法着眼于确定招聘过程中的瓶颈。这种方法旨在帮助招聘人员提高招聘周期的吞吐效率。通过数据驱动的分析，团队能够找到具有统计显著性的数据，为招聘人员提供确凿的证据，帮助他们确定招聘过程中的一个关键招聘瓶颈。这一发现可以帮助招聘人员将注意力集中在特定领域，以改进招聘流程，并最终带来更好的招聘决策。
虽然团队无法通过第一种方法找到确凿的证据来识别更好的地勤人员，但该研究引领了将来的重要发现。第二种方法提供了可用于定向改进招聘流程的具体数据驱动证据。通过继续探索不同的方法，团队希望开发全面的招聘分析过程，以招聘高质量的地勤人员并提高公司的整体表现。通过不断探索不同的方法，团队希望开发出一种全面的招聘分析流程，以招聘高素质的地勤人员并提高公司的整体绩效。
迭代方法
航空公司的人力资源招聘团队探索了各种方法来改善他们的招聘分析流程。团队试图优化他们的方法，以招募更好的地勤人员，并减少不良雇用的负面影响。团队确定并研究了两种主要方法：确定好员工的信号和确定招聘过程中的瓶颈。
在第二种方法中，团队与招聘团队合作，梳理出完成招聘周期的7个阶段，包括需求，发布职位，筛选简历，面试，选拔，提供聘用，和入职。通过根据数据充分性条件和过程审查数据，团队在提供聘用阶段发现了一个关键瓶颈。在这个阶段，招聘人员向第一选择的候选人提出报价，并等待候选人回应接受报价，提出反报价或拒绝报价。
这里的困境是招聘人员可以选择采取激进的方式积极跟进目标候选人，或者采取被动的方式等待候选人的回应。前一种方法存在失去候选人的高风险，招聘人员必须回到招聘的第一阶段，导致招聘人员错过了选择第二位候选人的机会。后一种方法可能会导致招聘人员无法及时回应，从而失去候选人。在人才战争时代，目标候选人可能会被竞争对手抢走。
因此，分析团队使用计量机器学习来确定一种解决这个瓶颈的数据驱动实践。也就是说，招聘人员可以根据职位的等级确定目标候选人预计回应的天数。如果目标候选人取得了3级职位，则招聘人员在3天后不必跟进。如果目标候选人取得了6级职位，则招聘人员必须在17天内跟进。
商业影响
这项基于数据驱动规则的潜在经济影响预计能够节省至少800个招聘人员的工作时间，每年至少30,000美元的人工成本，以及每个职位招聘周期的60至300美元。招聘团队可以使用这个新的数据驱动规则来决定是否跟进全球所有工作职位的目标候选人，并最终将该规则纳入他们的招聘管理系统和申请人跟踪系统，增强他们的招聘智能，提高就业品牌，并以实实在在的方式节省公司成本。
重要声明
值得注意的是，本文中的数字已经被掩盖，以保护公司的身份。但是，这些发现和建议基于严格的分析和研究，可以应用于其他面临类似招聘挑战的公司。
Citation and References:
- Chopra-McGowan, A., De Smet, A., & Weiss, L. (2018). Recruiting in the age of AI. Harvard Business Review. https://hbr.org/2018/06/recruiting-in-the-age-of-ai
- Hancock, B., Schaninger, B., & Weiss, L. (n.d.). How to recruit and retain millennial talent. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/business-functions/organization/our-insights/how-to-recruit-and-retain-millennial-talent
- Strack, R., & Bhalla, V. (2018). The digital future of talent acquisition. BCG. https://www.bcg.com/publications/2018/digital-future-talent-acquisition
- Strack, R., Bhalla, V., & Wallenstein, J. (2019). Revolutionizing recruitment in the digital age. BCG. https://www.bcg.com/publications/2019/revolutionizing-recruitment-digital-age
- Bain Insights. (n.d.). Recruiting the right talent. Bain & Company. https://www.bain.com/insights/recruiting-the-right-talent/
- Zook, C., & Allen, J. (n.d.). Attracting and retaining the right talent. Bain & Company. https://www.bain.com/insights/attracting-and-retaining-the-right-talent/