Hable sobre cómo analizó y aplicó los resultados de contratación en su empresa original.

La contratación es una de las funciones importantes de la gestión de recursos humanos, que afecta el nivel de calidad general de los recursos humanos de la empresa desde la fuente. Para encontrar con éxito candidatos adecuados para la empresa, el personal de RR.HH. se ha esforzado mucho en los métodos de contratación. Diversos métodos de entrevista y tecnologías de evaluación enriquecen constantemente la teoría y la práctica de la gestión de recursos humanos.

Después de años de práctica de contratación y estudio teórico, las empresas y RR.HH. han formado más o menos su propio conjunto de conceptos y métodos de contratación. Entonces, ¿cómo evaluar si estos métodos son realmente eficaces? Aunque la tasa de empleo, la tasa de finalización, la tasa de solicitudes, la tasa de empleo y otros indicadores se pueden utilizar para medir el trabajo de contratación del departamento de recursos humanos, se deben considerar los objetivos a corto y largo plazo de la empresa y el control de costos. Sin embargo, estas métricas aún no muestran la efectividad de los métodos de contratación utilizados por la empresa. Aquí, el autor presenta brevemente el método de análisis bayesiano para evaluar la eficacia del reclutamiento corporativo, con la esperanza de que sirva como punto de partida.

El método de análisis bayesiano es un método de análisis basado en la probabilidad. En la práctica, las empresas pueden estimar inicialmente la probabilidad de ciertos aspectos del método de contratación actual, como la tasa de aprobación de la entrevista, basándose en datos históricos de contratación o juicios subjetivos. Dado que estas probabilidades son un resumen de datos o experiencias pasadas, habrá grandes desviaciones en las aplicaciones prácticas. En teoría de la probabilidad, llamamos a estas probabilidades probabilidades trascendentales.

El análisis bayesiano se basa en estas probabilidades previas. Corrige las probabilidades anteriores mediante encuestas y análisis estadísticos para obtener probabilidades posteriores más precisas y coordina a los gerentes para que tomen decisiones en consecuencia.

El análisis bayesiano de los métodos de contratación corporativa generalmente requiere los siguientes pasos:

1. Recopilar datos históricos internos y externos e información de posición de la contratación corporativa.

2. Al recopilar información del trabajo para el cálculo y el juicio lógico, pruebe la probabilidad anterior, incluida la probabilidad histórica y la probabilidad lógica, para determinar si es adecuado calcular la probabilidad posterior.

3. Analizar la efectividad según el teorema de Bayes.

Por ejemplo, la empresa A decide realizar un análisis bayesiano de los métodos de contratación utilizados para un puesto directivo, suponiendo que la empresa realiza entrevistas periódicamente para seleccionar puestos directivos en la empresa. A través del juicio lógico estadístico y empírico de la empresa sobre los datos del historial de contratación de este puesto, se muestra que entre todos los solicitantes para este puesto, solo el 70% realmente "cumple con los requisitos de la empresa" y el resto "no cumple con los requisitos de la empresa". ". Solo el 80% de los que cumplen con los requisitos de la empresa pasan la entrevista y el 30% de los que no cumplen con los requisitos de la empresa pasan la entrevista.

En la contratación, las empresas esperan contratar personas que cumplan con los requisitos de la empresa y aprueben la entrevista. Sin embargo, en realidad, las personas que cumplen con los requisitos de la empresa a menudo no pasan la entrevista o las personas que no cumplen con los requisitos de la empresa. pasar la entrevista. Por supuesto, no importa qué método de contratación, este problema existirá hasta cierto punto. Como reclutador, lo que quiero saber es la probabilidad de que una persona que "apruebe la entrevista" "se ajuste a los requisitos de la empresa". Si esta probabilidad es baja, demuestra que este reclutamiento no es válido.

Tome la empresa A anterior como ejemplo y realice un análisis bayesiano de estos datos. Suponiendo que un solicitante aprueba la entrevista de la empresa, ¿cuál es la probabilidad de que sea una persona "calificada"?

Según el teorema de la probabilidad de Bayes, utilizamos A1 para representar un candidato "calificado" y B para representar un candidato que pasó la entrevista. Suponiendo que un postulante apruebe la entrevista, la probabilidad de que en realidad sea una persona que cumple con los requisitos de la empresa es:

P(a 1 | B)= P(a 1)* P(B | a 1 )/[P(a 1)* P(B | a 1)+P(A2)P(B | A2)]

=0,70*0,8/(0,70*0,8+0,30*0,30)= 0.862

Código de fórmula Excel para el análisis bayesiano de este puesto (ver archivo adjunto)

Se puede juzgar que el método de contratación para este puesto es valioso para seleccionar candidatos. Porque para este puesto, si no hay entrevista y se selecciona una persona al azar entre los candidatos, la probabilidad de que cumpla con los requisitos es del 70% pero si la empresa solo acepta candidatos que aprueben la entrevista, la probabilidad aumentará al 86,2%; .

A través del análisis bayesiano, podemos comprender claramente la efectividad de un determinado método de reclutamiento en la selección y luego decidir si este método de reclutamiento debe mejorarse. La probabilidad en el ejemplo anterior es del 86,2%.

Si el objetivo de la empresa es superior al 90%, entonces este método de entrevista debe mejorarse en tecnología y proceso para cumplir con los requisitos de la empresa.

La práctica ha demostrado que los métodos de análisis bayesianos pueden lograr buenos resultados en la evaluación de la eficacia del reclutamiento corporativo. Por supuesto, también tiene algunas desventajas. Por ejemplo, las empresas necesitan conservar una gran cantidad de datos históricos de contratación y analizar racionalmente la apariencia externa de esta información. Sin embargo, de hecho, muchas empresas no han establecido una base de datos completa, por lo que algunos datos deben utilizar probabilidades subjetivas, lo que hace que algunas personas duden de la exactitud de los resultados de la evaluación y dificulta la aplicación y promoción de los métodos de análisis bayesianos. Para resolver estos problemas, se han actualizado muchas teorías y métodos de investigación del análisis bayesiano, como el análisis de regresión bayesiano, el método de interpolación, el modelo de precios segmentado, el análisis de secuencia, etc. Quienes estén interesados ​​en esto también pueden conocerlo.