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大数据能预测创业公司成功率和员工表现

 2014/5/5 20:37:53    程序员俱乐部  我要评论(0)
  • 摘要:网络社交招聘平台RolePoint联合创始人兼产品主管凯斯·蒂格森(KesThygesen)日前在Thenextweb网站上发表文章称,如果使用得当,大数据不仅能够预测创业公司是否成功,还能预测哪些员工能留下来创造成果。以下是文章主要内容:大数据,你听说过,也看到过。或许你正在开发大数据工具。无论你是否利用它,大数据都具备帮助你以更高的精确度进行分析的实力。不过,大数据能否预测你的创业公司成功与否?更具体地讲,能否预测你的员工及其在公司发展中的表现?当然可以
  • 标签:公司 员工 成功 创业 创业公司 数据

大数据能预测创业公司成功率和员工表现

  网络社交招聘平台 RolePoint 联合创始人兼产品主管凯斯·蒂格森(Kes Thygesen)日前在 Thenextweb 网站上发表文章称,如果使用得当,大数据不仅能够预测创业公司是否成功,还能预测哪些员工能留下来创造成果。

  以下是文章主要内容:

  大数据,你听说过,也看到过。或许你正在开发大数据工具。无论你是否利用它,大数据都具备帮助你以更高的精确度进行分析的实力。不过,大数据能否预测你的创业公司成功与否?更具体地讲,能否预测你的员工及其在公司发展中的表现?当然可以。

  施乐这样的大型公司已经利用大数据将员工数量裁减了一半,同时利用认知和个人技能测试为公司聘请最优秀的人才。施乐的招聘团队还查看了与实际工作描述无关的因素,寻找员工留职与互动之间的关系。大数据帮助他们做到了这一点。

  那么,没有任何理由说明你的创业公司,无论处于哪个发展阶段,不能效仿施乐等公司在招聘战略上的成功。这是你可以采取的一些方式。

  采用更好的筛选工具

  如果你可以在采取实际行动之前对候选人进行筛选,那么在可预见的一段时间,你的表现会更出色。例如,很难说一个过去经常换工作的人自然就是一个糟糕的员工。事实上,大数据研究发现,频繁更换工作的人并不一定比长时间在一个固定单位工作的人表现更好或更糟糕。

  相反,你应当使用工具,根据你的创业公司最重要的特点对候选人进行筛选。旧金山一家名为 Evolv 的小公司开发出了一些测试,可以根据预先设定好的因素,显示一名潜在员工对公司的匹配程度。

  举例说明,零售业的销售候选人需要用决策能力、空间定位能力和说服力来测试,客户服务人员需要用亲善程度和建立关系的能力来测试,这些筛选工具的结果有助于更好的招聘、业绩评估和总体管理。

  接受社交

  作为一家小公司,你可能不具备为昂贵的测试和评估买单的资源,这个时候,可以采用社交网络。

  显然,如今的求职者身影几乎遍布每一个社交网站。虽然社交网站过去曾被看作导致注意力分散的东西,但社交平台可以提供一个大数据的藏宝箱,例如候选人如何进行在线沟通、他们喜欢分享哪些内容。

  不要以为自己形单影只。很多小公司都在利用 Entelo 等平台获取 Facebook、Google+LinkedIn 和 Twitter 等社交网站上的数据。这些所谓的“人才搜索引擎”有助于你的创业公司根据只对你重要的因素找到最适合的候选人,这种方法已经被证明行之有效。

  这是另外一个典型例子:研究显示,快乐的员工在工作中互动的可能性更高。如果你在社交数据中找到那些发布积极情绪的候选人,尤其是在工作中发布积极情绪,那么这种情绪也可以在聘用后带到你的公司。

  补充你的推荐计划

  尽管评估和个性测试效果不错,但它们仍然不是排名第一的招聘和保留人才渠道,排名第一的是员工推荐。事实上,推荐来的员工一年后的留职率达到 46%,两年后留职率仍然高达 45%。

  然而,当大数据与推荐计划相结合,就会创造无限可能。例如,我们公司发现在 LinkedIn 网站上,一名考虑换工作的用户会更新自己的资料、寻找和添加新的推荐、增加自己与招聘人员的联系,并且关注更多的公司。

  大数据显示,在职业社交网站上的活动越频繁,用户越有可能接受推荐信息。

  这是另外一个典型例子:如果你展开公司及员工的社交图谱,并将大数据与员工推荐相结合,你会找到发送有针对性信息和创造机遇的最佳渠道。大型社交网站上第一级联系人的平均数量为 630 人,因此每个公司都有广阔的人脉机遇。

  你还可以追踪员工活动和对信息的回复,了解哪些员工更愿意参与员工推荐项目。收集这些员工行为和成果数据,你就会找到拥有最广大人脉、最活跃的推荐者。

  这些做法不仅有利于推荐项目的成功,而且可以帮助你发现哪些员工将成为你在推荐高质量创业员工方面的最强大资产。

  如果使用得当,大数据将成为能否成功的有力预言工具,无论是在公司成功方面,还是在哪些员工将留职并创造成果方面。或许你有一家正处于上升阶段的创业公司,那么千万不要忽略大数据的长远价值。

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