查看招聘进度、总结招聘结果，下面两种形式，你更喜欢哪种呢？
相信绝大多数人选择右边第二种图表形式。文不如数，数不如图。图表简单直观、对比清晰，哪个环节转化率低，一目了然。
形式上图表最优。但关键问题来了，招聘这么复杂，HR应该看哪些数据呢？
招聘业务和销售、市场等工作的逻辑很类似，都是围绕着一个既定的业务指标，设计一个转化漏斗，通过对漏斗的运营，达成业务指标的过程。其招聘核心指标包括：
1、结果指标
结果指标是考核招聘团队最重要、最核心的业务指标，HR团队的所有人都会关注此指标。具体包括：需求数、入职数、需求完成率、需求完成周期等。
2、过程指标
过程指标是招聘团队为了达成结果，对招聘进展、过程和行为的跟踪。过程指标的分析往往围绕着招聘漏斗的运营过程进行。
对漏斗的分析应重点关注三类数据：
● 现状的绝对数据
流量：整体数据，所有经过这一阶段的数据。
存量：当前数据，目前停留在这一阶段的数量。
● 阶段转化率
整体转化率：常见为入职率，如「入职数 / 收到有效简历数」
分阶段转化率：从上一阶段漏到本阶段的数量比率，如「一面通过人数/安排一面人数」
● 转化时长
整体转化时长：常见为入职周期，如从候选人申请日开始计算，到候选人入职，总共经历的时间。
分阶段转化时长：从上一阶段漏到本阶段的时间周期，如从候选人进入第一个初筛阶段开始，到通过用人部门筛选，进入面试第二个阶段位置，所经历的时长。
3、画像分析指标
招聘工作与公司整体的人才战略有紧密关系。通过画像分析，可以对于不同角色群体的特征形成较为清晰的认知。主要指标包括：岗位画像、岗位JD、候选人画像等，其中主要的维度是学历、学校、年龄、技能、公司、工作经验，甚至包括行业专注、名企背景等标签画像。
不同阶段的候选人群体画像
数据分析是为了“获得商业见解”，在使用数据指标时，一定要注意单独的数据没有价值，要和其他指标对照、关联，才能获得商业洞见。
举例来说，HR对招聘渠道的效果都非常关注，如果渠道能带来很多候选人，但是能最后入职的候选人并不多，未来该如何制定渠道投放策略？人力资源部门对员工的满意度和离职率这些数字非常敏感，但是满意度高的员工业绩很低怎么办？所以，关注个别、独立的数据都是远远不够的，一定要对照、关联。
理清了需要哪些数据指标，明确使用原则，现在就该获取数据了。这里有个最简单、快捷的方式——Moka看板模板。
1、Moka上新2款最常用看板模板。点击就能用，用了就能看数据。
2、结果数据、过程数据、候选人画像等全都有，多重数据对照查看。
3、看板内数据联动，更多细分维度的数据透视，提供更详尽的数据参考。轻轻松松做出专业级数据看板。
漂亮的看板不仅是用来看的，还是用来沟通的。与这几个小场景结合，小小的看板更能发挥大大的能量。
1、看板+角色权限。
一套模板全公司通用，各人数据结果不同，数据维度却是统一的。
2、看板+数据穿透。
获取详细数据列表，宏观与微观结合查看。
3、看板+文本说明。
可以对核心数据进行解释说明，尤其在协作中，可快速了解数据释意，帮助理解。
4、看板+数据筛选。
可从不同的时间维度、部门维度、岗位维度等，查看相关数据。
5、看板+共享/导出。
便于团队内数据统一，方便用人经理和老板了解招聘数据，高效协作。
说到数据分析，大家会觉得是高度专业、依赖专门的数据分析师才能做。其实不然，依靠数字化技术，可以降低专业门槛，降低对专业人才的依赖。近来，Moka的BI同学也采用多种方法，让数据分析更简单易用。
这里特别要提到报表推荐字段。Moka BI团队经过多方调研，将最常用的计算字段，预置到系统中，不需要懂计算公式，拿来就能用~
招聘数据分析对于优化招聘业务相当显著。数据获取离不开各位HR在系统中的规范操作，只有动作和业务数据充分和准确的记录，数据维度才能更丰富，数据分析才能更准确。
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文章来源：公众号Moka HR SaaS
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