現在很多行業(yè)都覺(jué)得和大數據沾上邊，就顯得高大上，其實(shí)并不是如此。只有可供分析的數據才有價(jià)值，只有可供商業(yè)分析的數據才有商業(yè)價(jià)值，否則就只是一堆毫無(wú)意義的數字排列組合。
在獵頭行業(yè)，都有哪些和數據相關(guān)的呢？我們先做個(gè)輕輕的梳理。
獵頭公司工作的KPI，每天打多少個(gè)電話(huà)、一周多少分鐘電話(huà)、面試了幾個(gè)候選人、一共操作多少職位、一共聯(lián)系了多少候選人、一共推薦了幾個(gè)候選人、有幾個(gè)候選人進(jìn)入了面試、有幾個(gè)候選人進(jìn)入了老板面試階段、有幾個(gè)候選人進(jìn)入了Offer階段、成了多少業(yè)績(jì)。而這些數字，只是構成一些底層數據，因為他們的孤立性，本身并不存在太多的價(jià)值，也就是為何很多獵頭公司的KPI激不起顧問(wèn)們的興趣。
而如果我們做一些小小的分析，再來(lái)看一下效果：
1面率。這是兩個(gè)數字的組合，顧問(wèn)推薦多少個(gè)候選人可以獲得一個(gè)HR面試。如果這個(gè)數字是1，那么說(shuō)明獵頭顧問(wèn)對HR的理解相當精準甚至超越；如果這個(gè)數字是10，那么說(shuō)明顧問(wèn)對HR的理解還處于無(wú)的放矢狀態(tài)。
2面率。這也是兩個(gè)數字的組合，1面通過(guò)后的候選人數與參與2面的數字對比。如果這個(gè)數字是1，那么說(shuō)明HR對用人部門(mén)的理解程度相當精準；如果這個(gè)數字是10，那就說(shuō)明HR本身對職位的理解有問(wèn)題。
再例如，顧問(wèn)電話(huà)候選人數和推薦數之間的比率，如果這個(gè)數字是1，則說(shuō)明該顧問(wèn)還比較年輕，無(wú)法判斷候選人是否合適，而是把判斷權留給了客戶(hù)；而這樣肯定會(huì )導致1面效率的低下。
另外，我們上面說(shuō)的只是某一個(gè)顧問(wèn)本身數據的分析，還沒(méi)有將顧問(wèn)進(jìn)行對比，這其中還存在比較復雜的情況：
1面率，如果A顧問(wèn)的1面率為3，B顧問(wèn)為8，則說(shuō)明A顧問(wèn)的職位理解能力更高，他有能力和客戶(hù)對接從而成為大咖獵頭。
當然，如果C顧問(wèn)的1面率為15，在某獵頭公司中和其他顧問(wèn)相比極低，但這并不說(shuō)明其理解能力低，因為1面率數據還和HR有關(guān)。如果顧問(wèn)對職位的理解能力超過(guò)了HR，另外如果其他獵頭公司與這位HR合作的顧問(wèn)的1面率都是15甚至20，則說(shuō)明了另一個(gè)問(wèn)題，HR本身或者該職位本身有更復雜的情況。
作為獵頭公司，了解這些數據有什么意義呢？我們從哪里可以獲得這些客觀(guān)的數據，用什么方法可以留存這些數據呢？我們在最后一章中，會(huì )和大家具體講解和分析。
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