大公司絕對不會在馬上用人之際去招攬人才。他們有自己的人才庫，同時還會與獵頭保持良好關系，這一切都是為了在核心員工離職后，候補人員能馬上補位，不至于影響到公司的業務。很多企業因為主客觀原因忽略了人才庫的建立，以至于才會在急于用人之際，變得焦躁難安。
一、招聘要快，前期準備要充足
1.招聘前置，HRBP要深入業務
在接到業務部門的業務部門的用人需求之后，HR開始按照崗位需求、篩簡歷到發offer，這很簡單，最重要的部分是對業務的深入了解。
企業戰略中最核心的莫過于業務戰略，從戰略層來說，人力獲取需求越來越前置。招聘前置的核心前提是HR要了解部門業務，知道部門需要哪些關鍵職位，部門的業務戰略中需要做哪些人力規劃，比如參與到業務部門的年度、三年度戰略規劃中。
另外HRBP在前期要與業務部門針對關鍵職位的具體需求進行深入溝通，而不是讓業務部門寫一份JD就開始發布招聘信息。在跟業務部門主管溝通時，要定義清楚業務需要做什么，需要什么樣的能力。
2.建立簡歷庫以及高端人脈關系
當HR與業務部門定完年度規劃后，就可以多方拓展渠道了。比如要找合適的被動候選人，但在網站上搜不到，就需要借助其他工具，比如社交網站。建立和維護社交渠道，一定會花費很多時間，但是人脈的建立，是一個呈指數級增長的。當你建立一個人脈，你會發現人脈建立越來越快。但是如果不建立，一旦有一個中高端人才的招聘需求，你會發現這個渠道對你來說一片空白，根本沒有任何的辦法可言，只能去招聘網站搜尋。
3.核心職位若是大行業、小圈子，就專注于校招
現在很多企業都是大行業、小圈子。比如房地產行業，利潤、營業額動輒上千億，就是大行業，但是這個圈子里的人是有限的。那么，就要在校招中花心思，甚至可以向大三學生“下手”，對求職者而言，如果在大三就認識一家企業，而且工作機會還不錯的話，他會非常愿意和這個企業保持長久聯系。即使他們要等到畢業甚至考完研之后再選擇，也會首先考慮這家公司。
當然一定也有一部分人，可能流向其他企業，這難以避免。但是把所有這些人，全部維護在人才庫里。每隔一年，定期跟這些人進行溝通交流。三年之后，這一批優秀的畢業生里，即便只有20%的人選擇我們，對于企業來說，核心職位的滿足度就會很高，而且匹配度也很高。
二、如何降低招聘爽約率？
Offer被拒絕，最可能的原因就是不匹配。如果這個人才非常精準，他又覺得目前的機會很不錯，即使offer發得稍微晚了一兩天，問題都不是很大。被拒絕的原因是沒有建立直接的信任和充分的了解，求職者如果認為這家企業不是自己未來發展的平臺，企業所體現的業務價值跟自己未來的愿景也不一樣，就可能產生非常迅速的斷裂。
另一個原因是很多求職者，通過冰冷的JD，完全看不到這個職位具體需要負責什么事。比如說一個產品經理，具體做什么？如果還只是通過JD來招攬求職者，可能就是緣木求魚了。
三、內推的痛點在哪？如何解決？
最近幾年，互聯網、金融行業對內推的使用越來越多。通過內推，可以穩定實現40%的人才來源。這個40%不是指能夠找到簡歷，而是按最終錄用的結果來看的。那如何做好內推呢？有兩個關鍵點：
1.一定要有運營
任何事情一定要有推動者和負責人，有一家企業，他們的內推怎么做的呢？很簡單，找一位思維非常活躍90后。
2.一定要給員工好的平臺和工具
相比于把簡歷以郵件方式推薦到人力資源部門，在線提交工具更方便快捷，員工也會更原因內推。總之，不要讓員工覺得麻煩。
四、75%-80%都是被動候選人，他們要被運營
所謂被動候選人，就是和企業相匹配的，在一定的時間之內，不去主動尋求工作，但也不拒絕好的工作機會的人。被動候選人目前占到75%-80%，大家都變成被動候選人了，HR要如何找到他們呢？
一方面要主動搜尋，比如企業建立人才和人脈制度，高管尋求高端人脈，HR或用人部門尋求符合的人脈，這是企業主動尋求的過程。
另一方面，我們看不到被動候選人，但可以給他們一個了解我們的窗口，比如企業微信、微博，也可以在市場宣傳時讓某位大咖在講座上做宣講，留一個名片，這些都是讓被動候選人了解企業的過程。還有主動出擊，建設招聘基礎渠道和設施，讓候選人接觸到我們。
被動候選人的運營
如果讓一般的招聘團隊來做招聘運營工作，他們只能用零星、碎片化的時間來做，沒辦法系統化。所以就需要有一個運營人員，能把這種人脈制度延續下去，是企業制度的延續。什么叫企業制度延續呢？就是如果運營人員離職了，人脈制度還能延續。
形成公司制度的漫長過程里，遇到比較優質的被動候選人，可以定期給他發郵件，“推銷”新職位，或者通過微信推送一些新消息，這都是一種聯系。這種聯系不是面對面的，但是這樣的聯系是基礎工作，這就是運營。不做這樣的工作，這個聯系就斷了。如果聯系間斷，當被動候選人有求職意愿時，你沒有跟他聯系，他可能就選擇別的企業。
五、大數據到底能實現什么？怎么用？
1.你越用它，它越知道你的偏好和數據
一般中大型企業，運營幾年后，庫里的簡歷有十幾、二十幾萬是很正常的。對一個數據庫來說沒有多少，但對人來說就非常龐大了，這就需要有專業的人來維護。大數據可以實現什么效果呢？發布一個職位時，按照職位的要求（如簡單的供職年限、學歷、技能要求等），在簡歷庫里進行匹配，把儲備的人才推薦到需求職位上，就可以提高效率。如果沒有大數據，HR就要在所有行業人才里推薦職位，一封封地看簡歷，還不一定能識別得精準。但是大數據能夠給每一份簡歷打上標簽，那HR所需要的，就是識別大數據推薦的簡歷是否符合要求而已。工作量小很多，效率提升很大。隨著大數據的發展、數據量的增大，大數據會變得越來越精準。算法越精準，數據量也會越來越精準，那么它的推薦也會越來越精準。
2.行為數據診斷運營全流程
企業一定要關注內部招聘的過程數據，這就是行為數據。如HR篩選簡歷的過程，安排初試、復試的流程，面試官面試反饋的時間和周期等。所有的時間點和事件點，都是連續不斷發生的。這些數據體現出企業的效率問題，比如面試官3天不反饋，人家早就找其他工作了，肯定要拒絕你的offer.但是一個HR可能知道一個面試官慢，但從整個企業角度來看，所有面試官中，哪個面試官、部門最慢，為什么慢？如果沒有實時數據分析，就沒有人知道。這個就是企業內部運營。
3.對標行業數據，輔助決策
面試官7天反饋，慢嗎？不知道。想了想別的面試官還有10天的，說不定還有3天的，這時就用到大數據了。大數據不僅可以做推薦工作，還能輔助決策。大數據做行業對標，是為了看到企業在什么樣的分位值。為什么別人家的面試官反饋是3天，同一行業的我們反饋就要10天呢？企業要有自己的數據運營，現在說能否享受大數據的紅利，并不在于算法多么的精妙，人才多么的優質，而在于企業有沒有數據。先有數據沉淀，才可以進行大數據訓練，享受到大數據紅利。
