我們發現，有時，困擾人才招募的問題確實非常難以解決。但有一個問題是我們自己造成的。事實上，如果你仔細想想，技術才是造成這個問題的首要原因。我說的是 招募時間。招募時間是每個招募人員（以及求職者）都關心的指標，但由於我們技術堆疊的龐大規模，它被拉得越來越長。
招募時間並不總是 這麼 長。在經營人力資源公司的早期，人們可以 立即招募和聘用候選人。為什麼？因為當有人問我認識誰從事某項工作時，優秀的招募人員（和網路人員）可以輕鬆地說出幾個名字。困難的部分是讓他們接受這份工作，但即便如此也比今天容易，因為其中五分之四的名字背後都有關係。現在， 僱用 軟體工程師的平均時間是21天；專利審查員的時間延長了 4 倍，為 88 天。這已經快3個月了！我知道這是一個影響商業領袖的問題，因為他們中的一個人來找我談論這個問題。
有問題
大型組織的大多數人才主管都處於同一條船上。由於候選人數量龐大，團隊不再能夠自行管理招募工作。
他們需要幫助。
他們需要證明自己的價值。
他們無法管理所有數據。
招募人員的工具中存在大量不同的數據，而且平台之間無 亞洲手機號碼列表 法相互通信，招募團隊也沒有能力有效地過濾、排序和篩選這些數據。
許多招募部門都不堪重負，無法手動篩選候選人資訊。從社交檔案到員工資料；從薪資範圍到競爭情報，很難轉化為人們可以理解的東西，更不用說可以用來更好或更快招募的東西了。
只有三分之一的人力資源經理將他們 對數據的熟練程度描述 為「良好」或「優秀」。
71% 的公司將人員分析視為其組織的重中之重，31% 的公司認為其非常重要。
五分之三的領導員工表示，如果不採用大數據，可能會導致產品被淘汰。
一些供應商已經意識到需要一個招募比例聚合器。
我們如何解決招募中的挑戰？
如何解決招募時間問題？
我們如何讓這一大堆數據更容易梳理？
一旦我們意識到需要處理大量數據，因為 如果沒有分析數據的能力，數據就變得毫無用處。 透過分析數據並就我們需要衡量的內容（以及何時以及如何）達成一致，我們可以減少招募時間，同時減少招募行銷支出。確定我們在哪些地方花費了時間和金錢，而這些時間和金錢基本上會被浪費，這一點至關重要。
面試過程平均 需要22.9天。 （來源）
平均需要五到六週才能獲得工作機會。 （來源）
45% 的人認為招募經理最有能力增加多元化。 （來源）
招募人員平均需要 6 秒鐘來掃描履歷。 （來源）
41% 的美國雇主計劃使用簡訊來安排面試。 （來源）
56% 的招募人員表示，由於招募程序冗長，他們無法招募到優秀人才。 （來源）
這是一個人為的過程
畢竟，招募從根本上來說是基於人際互動的。 這就是 為 如何在 chatgpt 搜尋中排名：searchgpt seo 的核心排名因素 什麼科技只會幫助解決使他們無法與候選人庫互動的繁忙工作。招募中真正重要的部分是向員工推銷新的工作或機會。
招募時間過長不僅成本高昂、效率低下，而且對 #recruiters 來說也是一種負擔。了解如何使用自己的數據來縮短僱用時間。
科技應該讓這成為我們唯一要做的事
相反，我們發現自己面對著成堆的令人沮喪的數位垃圾，它們不但沒有加速進程，反而減慢了進程。
大數據是透過數位知識和實際應用來更好地招募的手段。了解哪 目錄 些招聘委員會工作效果最好且成本最低，哪些招聘人員在特定媒介中效率最高，甚至推薦計劃的運作情況等等，對於最大限度地縮短從極其漫長的流程到最終聘用的時間至關重要。它應該是快速（但複雜）的人際互動。畢竟，誰敢說您的招募資訊不會在喧囂中迷失呢？
只有 23% 的組織（或公司）表示他們有大數據策略
每天有 2940 億封電子郵件被發送，每天有超過 10 億次 Google 搜尋。
每天都會產生 2.5 兆位元組的資料。
Google 每天儲存 100 億千兆位元組的資料。
這就是我們的目標，越來越接近難以捉摸的、也許不是完全現實的零時間招募目標。最大的問題不再是找到完美的候選人，而是說服他們跨越全國各地搬家，或知道她在網路上的時間都花在哪裡，以便你們可以聯繫。
招募時間可能永遠不會像我們希望的那麼短，但隨著經濟的不斷變化和勞動力的不斷變化，有必要分析我們的招募數據（而且有很多數據），看看我們可以在哪些方面做得更好，而不僅僅是建立我們多年前所做的相同的舊流程。