Ngày 5/8/2022 vừa qua, webinar TopHR Insights #10: Tối ưu hiệu suất tuyển dụng cùng HR Analytics – Kỹ năng “must-have” cho người làm nhân sự thế hệ mới đã diễn ra thành công tốt đẹp trên nền tảng Zoom, thu hút sự tham gia của hơn 100 anh/chị chuyên viên phụ trách hoạt động tuyển dụng nhân sự trong doanh nghiệp.
TopHR Insights #10: Tối ưu hiệu suất tuyển dụng cùng HR Analytics – Kỹ năng “must-have” cho người làm nhân sự thế hệ mới
HR Analytics là sự kết hợp các Phương pháp Phân tích dữ liệu để khai phá dữ liệu từ toàn bộ quy trình Tuyển dụng và Quản lý Nhân sự, cũng như dữ liệu tài chính và vận hành. Đối với người làm nhân sự, HR Analytics có thể giúp:
- Thống kê dữ liệu các nguồn ứng viên một cách bài bản, dễ dàng đánh giá chất lượng hiệu quả của từng kênh tuyển dụng.
- Xây dựng kho lưu trữ data ứng viên thông minh, tiện lợi khi truy vấn.
- Thiết lập tư duy “lượng hóa” giúp HR đánh giá hiệu suất bản thân khách quan hơn thông qua việc trình bày số liệu một cách “tinh gọn, dễ hiểu và logic”.
Tiện ích là vậy, nhưng hầu như các HR hiện nay đều đang thiếu những kiến thức về Skillset cũng như Toolset để thực sự “làm chủ” HR Analytics. Nhận thức được điều này, TopCV phối hợp cùng DATAPOT – đơn vị đào tạo và cung cấp giải pháp dữ liệu chuyên sâu hàng đầu Việt Nam tổ chức webinar TopHR Insights #10 với chủ đề TỐI ƯU HIỆU SUẤT TUYỂN DỤNG CÙNG HR ANALYTICS – Kỹ năng “must-have” cho người làm nhân sự thế hệ mới.
Sự kiện có sự tham gia chia sẻ của các diễn giả giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu và Nhân sự:
- Anh Tô Mạnh Hoàng – CEO/Founder tại Datapot
Anh Hoàng đã có gần 10 năm kinh nghiệm tư vấn và triển khai các giải pháp phân tích dữ liệu. Với vai trò Trưởng bộ phận phân tích và quản trị dữ liệu vận hành, anh Hoàng đã triển khai thành công dự án về HR Data Analytics tại một tập đoàn đa quốc gia quy mô 1700 nhân sự.
- Anh Lê Phạm Anh Quân – Data Analyst Leader tại TopCV
Anh Quân đã có gần 7 năm ở vị trí Phân tích Tài chính và Phân tích dữ liệu cho các doanh nghiệp ở Mỹ và ở Việt Nam. Anh tham gia vào việc xây dựng Báo cáo Mô tả về quy trình Tuyển dụng cho 1 doanh nghiệp quy mô 1000 nhân viên và hiện đang là Trưởng bộ phận Phân tích dữ liệu tại TopCV.
- Chị Trang Nguyễn – Talent Acquisition Leader tại TopCV
Với hơn 7 năm kinh nghiệm tuyển dụng, đặc biệt là nhân sự IT, chị Trang đã xử lý hàng loạt các bài toán khó trong tuyển dụng nhân sự, góp phần xây dựng đội ngũ nhân sự IT chất lượng cho TopCV đến thời điểm hiện tại.
Với thời lượng 90 phút, các diễn giả khách mời và người tham dự đã cùng trao đổi, thảo luận về HR Analytics – một chủ đề “khó nhằn” và còn khá mới lạ với những người làm nhân sự nhưng lại là chìa khóa để giải quyết nhiều vấn đề nan giải của tuyển dụng trong thời đại số.
Dưới đây là những phần nội dung đáng chú ý được TopHR tổng hợp và tóm tắt lại sau sự kiện:
Phần A – Phân tích Dữ liệu trong Quản lý Nguồn nhân lực (Human Resources Analytics)
Trong phần nội dung chính đầu tiên của buổi webinar, nhằm đem đến cho người tham dự một cách tiếp cận tổng quan, bài bản nhất về Phân tích Dữ liệu và Phân tích Dữ liệu trong Quản lý Nguồn nhân lực, anh Hoàng đã có những chia sẻ, giải thích một số khái niệm cơ bản cốt lõi xoay quanh chủ đề này.
1. Human Resources Analytics (HR Analytics)
1.1. Data Analytics (Phân tích dữ liệu) là gì?
Data Analytics là quá trình bao gồm: Thu thập và Kiểm tra dữ liệu (Collect & Inspect), Làm sạch và Chuyển đổi dữ liệu (Clean & Transform), Mô hình hóa dữ liệu và Phân tích (Data Modeling & Analyze) với mục tiêu Khám phá các thông tin hữu ích từ dữ liệu (Explore), Đưa ra kết luận (Conclusion) và Hỗ trợ quá trình ra quyết định (Decision-making)
Theo chia sẻ của anh Hoàng, Phân tích Dữ liệu có nhiều khía cạnh, cách tiếp cận và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Trong kinh doanh, phân tích dữ liệu có vai trò giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định khoa học và hoạt động hiệu quả hơn.
1.2. HR Analytics (Phân tích Dữ liệu trong Quản lý Nhân sự) là gì?
Tiếp theo, đến với khái niệm HR Analytics cũng là chủ đề của webinar, anh Hoàng giải thích: HR Analytics là một trong các lĩnh vực ứng dụng của Phân tích Dữ liệu trong quá trình Tuyển dụng và Quản lý Nhân sự, bao gồm quá trình thu thập và phân tích dữ liệu nhân viên của công ty để cải thiện hiệu suất và nâng cao kết quả kinh doanh.
Một số quy trình của HR có thể ứng dụng Phân tích Dữ liệu như: Recruitment, C&B (Compensation & Benefit), Learning & Growth… Trong khuôn khổ nội dung của webinar TopHR Insights #10, các diễn giả và người tham gia sẽ tập trung đi sâu vào việc ứng dụng Phân tích Dữ liệu trong Tuyển dụng (Recruitment Analytics)
1.3. Lợi ích của HR Analytics
Theo nhận định của anh Hoàng, ứng dụng của HR Analytics trải dài trong nhiều ngách của ngành HR, giúp người làm nhân sự nhận ra được vấn đề mình đang gặp phải thông qua các số liệu cụ thể, tránh trường hợp xử lý vấn đề một cách cảm tính. Trong đó, một số lợi ích của HR Analytics có thể kể đến như:
- Tối ưu quá trình tuyển dụng và thu hút nhân tài (Talent Acquisition)
- Chọn lọc tất cả thông tin và kỹ năng trong đơn đăng ký của ứng viên mới
- So sánh với kỹ năng và hành vi của những nhân sự thể hiện tốt nhất hiện tại
- Tạo danh sách rút gọn các ứng viên tiềm năng tốt nhất bằng cách sử dụng thuật toán
Ví dụ, Rolls-Royce đã tận dụng sự giúp đỡ của Aon để giảm tỷ lệ ứng viên từ bỏ giữa chừng bằng cách thực hiện một bài đánh giá ngắn hơn và hấp dẫn. Kết quả là 98% ứng viên đăng ký làm bài kiểm tra trực tuyến đã hoàn thành tất cả các bài đánh giá đó.
Một ví dụ khác về lợi ích của HR Analytics tại Nielsen thể hiện ở khả năng cải thiện tỷ lệ giữ chân nhân viên bằng việc Phân tích số liệu về ý kiến của nhân viên thông qua các cuộc khảo sát về mức độ hài lòng, từ đó chỉ ra những lý do tại sao nhân viên nghỉ việc. Với HR Analytics, Nielsen đã giữ chân 40% nhân viên “có nguy cơ” nghỉ việc và tăng 48% cơ hội để nhân viên ở lại công ty.
1.4. HR Analytics vs. People Analytics & Workforce Analytics
Nhằm giúp người tham gia hiểu đúng và hiểu đủ về HR Analytics, anh Hoàng phân biệt 3 khái niệm trong mảng Phân tích Dữ liệu thường bị nhầm lẫn với nhau: HR Analytics vs. People Analytics & Workforce Analytics
- HR Analytics: tập trung vào các chỉ số về nguồn nhân lực, chẳng hạn như thời gian thuê (time-to-hire), chi phí đào tạo (training costs) hoặc tỷ lệ nghỉ việc (leaving rate). Những dữ liệu này thuộc về bộ phận nhân sự.
- People Analytics: là một khái niệm chung chung hơn và có thể bao gồm các cá nhân bên ngoài tổ chức, chẳng hạn như khách hàng. Tuy vậy, nó được sử dụng thường xuyên trong lĩnh vực nhân sự.
- Workforce Analytics: là khái niệm đề cập đến tất cả nhân viên của tổ chức: cố định (fixed), tạm thời (temporary), tự do (freelance), chuyên gia tư vấn…
Cả 3 khái niệm này đều mang lại lợi ích cho doanh nghiệp như:
- Cải thiện tỷ lệ giữ chân nhân viên
- Tối ưu quá trình tuyển dụng
- Cải thiện hiệu suất làm việc
- Tạo điều kiện thuận lợi cho việc lập kế hoạch nhân sự
- Giúp tạo ra các chương trình đãi ngộ và khuyến khích nhân sự tốt hơn
2. Thực tế và Xu hướng của HR Analytics
Nhằm giúp người tham dự cảm nhận và hình dung rõ hơn về những tác động của Phân tích dữ liệu trong Quản lý nhân sự, anh Hoàng cung cấp thêm những số liệu thống kê về Thực tế và Xu hướng của HR Analytics được trích dẫn từ các khảo sát, báo cáo uy tín.
2.1. Thực tế của HR Analytics
- 9% các công ty tin rằng họ thực sự hiểu kỹ năng cần của nhân sự để nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (Forbes – 2017)
- 8% đang có dữ liệu phân tích có thể sử dụng được (usable data) để phân tích nhân sự
2.2. Xu hướng của HR Analytics
- 69% các tổ chức với 10.000 nhân viên trở lên có nhóm phân tích nhân sự.
Với kinh nghiệm tư vấn và trực tiếp triển khai các dự án Phân tích Dữ liệu tại nhiều doanh nghiệp, anh Hoàng nhận định: thông thường, với các doanh nghiệp nhỏ, mảng Phân tích Dữ liệu trong Quản lý Nhân sự thường được ưu tiên ít hơn so với các lĩnh vực khác như Sales, Marketing, Tài chính… Tuy nhiên, xu hướng hiện nay khi các doanh nghiệp đang phải cạnh tranh gay gắt trong việc thu hút và giữ chân nhân sự, đồng thời các dữ liệu về nhân sự cũng sẵn sàng hơn, các doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng đang dần chú trọng hơn việc sử dụng Phân tích Dữ liệu để giải quyết các vấn đề trong nhân sự và tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường tuyển dụng
Thực tế, theo kinh nghiệm của anh Hoàng, chưa nhiều doanh nghiệp có nhóm nhân sự chuyên trách cho HR Analytics nhưng hầu hết đã có những nhận thức về vấn đề này. Ví dụ nhiều anh/chị làm tuyển dụng & quản trị nhân sự đã chủ động tìm hiểu, học hỏi thêm kiến thức, kỹ năng và công cụ về Phân tích Dữ liệu trong Nhân sự. Trong các diễn đàn về Nhân sự và Phân tích Dữ liệu, anh Hoàng cũng nhận thấy mọi người trao đổi, chia sẻ nhiều hơn về chủ đề HR Analytics.
Tạm kết phần 1, anh Hoàng chia sẻ với người tham gia một trích dẫn của Lawrence Bossidy – Cựu CEO của Honeywell mà anh tin rằng sẽ là cơ sở để các doanh nghiệp ngày càng đầu tư nhiều hơn về mảng Phân tích dữ liệu trong Nhân sự trong tương lai, đó là:
“Tôi đã bị thuyết phục rằng không có việc gì quan trọng hơn là Tuyển dụng và Phát triển Con người. Vì suy cho cùng, chúng ta đặt cược vào Con người, chứ không phải là Chiến lược.”
Phần B – Phân tích Dữ liệu trong Tuyển dụng Nhân sự (Recruitment Analytics)
Tiếp nối phần chia sẻ tổng quan về HR Analytics của anh Hoàng, anh Lê Phạm Anh Quân – Data Analyst Leader tại TopCV đã có những chia sẻ cụ thể hơn về Recruitment Analytics – Phân tích Dữ liệu trong Tuyển dụng Nhân sự.
1. Recruitment Analytics
1.1. Recruitment Analytics (Phân tích Dữ liệu trong Tuyển dụng Nhân sự) là gì?
Theo anh Quân, Recruitment Analytics (Phân tích Dữ liệu trong Tuyển dụng Nhân sự) thuộc Phân tích Quản lý Nguồn nhân lực (HR Analytics). Recruitment Analytics kết hợp giữa Các Phương pháp Phân tích dữ liệu và Dữ liệu từ Quy trình Tìm kiếm Nguồn Ứng viên, Lựa chọn Ứng viên, và Tuyển dụng.
Với Recruitment Analytics, việc lựa chọn nhân sự phù hợp sẽ được lập kế hoạch và ra quyết định dựa trên dữ liệu thu thập được.
1.2. 3 levels của Recruitment Analytics
- Level 1: Phân tích mô tả
Trực quan hóa các chỉ số cơ bản của Quy trình Tuyển dụng, như: Nguồn Ứng viên (Source of Hire), Thời gian lấp đầy (Time to Fill), Số lượng Ứng viên trên 1 Tin đăng (Applicant per Job Opening)… Từ đó, đưa ra bức tranh tổng quan về thực trạng Tuyển dụng của Doanh nghiệp
- Level 2: Phân tích nâng cao
Kết hợp thêm dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như: Chi phí Quảng cáo chi tiết từ các Nguồn Ứng viên, Trải nghiệm và Đánh giá của Ứng viên, Đánh giá của Hiring Manager…. Từ đó đưa ra bức tranh chi tiết hơn về thực trạng Tuyển dụng và bước đầu tìm hiểu được nguyên nhân và giải thích các điểm bất thường về dữ liệu.
- Level 3: Phân tích Chiến lược và Phân tích dự đoán
Kết hợp các phương pháp: Phân tích chiến lược, bao gồm: Phân khúc/Phân loại (Segmentation), Phân tích sử dụng Xác suất thống kê (Statistical Analytics) và Phân tích dự đoán, bao gồm: Xây dựng Mô hình Dự đoán, Hoạch định Chiến lược (Strategic Planning), Hoạch định theo Kịch bản (Scenario Planning). Từ đó tối ưu hóa khai phá thông tin hữu ích từ dữ liệu
Ví dụ: Dựa trên dữ liệu quá để tính toán và dự đoán Giá trị của Nhân sự qua thời gian, từ đó đưa ra quyết định Tuyển dụng Nhân sự thay thế khi dự đoán được thời điểm Nhân sự sắp nghỉ, hoặc khi giá trị của Nhân sự mang lại cho Doanh nghiệp không như kỳ vọng.
1.3. Lợi ích của Recruitment Analytics
- Khám phá và Phát hiện những khuôn mẫu dữ liệu
- Biến dữ liệu thành thông tin hữu ích
- Tiết kiệm được thời gian theo dõi hiệu quả hoạt động
- Loại bỏ sử thiên vị do nhận thức (bias) gây nên
- Điều chỉnh mục tiêu tuyển dụng phù hợp với mục tiêu chung của Doanh nghiệp
2. 3 lưu ý khi triển khai Recruitment Analytics
2.1. Chuẩn hóa Quy trình tuyển dụng
2.2. 8 metrics đánh giá hiệu quả
- Nguồn Ứng viên Hiệu quả (Source of Hire)
- Số lượng Ứng viên trên 1 Tin đăng (Applicant per Job Opening)
- Thời gian lấp đầy (Time to Fill)
- Thời gian Tuyển dụng (Time to Hire)
- Chi phí Tuyển dụng (Cost of Hire)
- Tỷ lệ Chấp nhận Lời mời làm việc (Offer Acceptance Rate)
- Hiệu quả Phễu Tuyển dụng (Recruitment Funnel Effectiveness)
- Mức hao hụt năm đầu tiên (First-year Attrition)
2.3. Xây dựng “Văn hóa dữ liệu” (Data-driven Culture) trong Tuyển dụng Nhân sự
Đảm bảo toàn bộ đội ngũ nhân viên nắm được tầm quan trọng của dữ liệu, và đưa ra các quyết định dựa trên thống kê và phân tích dữ liệu.
Các tổ chức có Văn hóa Dữ liệu thành công đều có 5 yếu tố chung:
Trust (Lòng tin)
- Niềm tin là gốc rễ của Văn hóa dữ liệu
- Các Nhà lãnh đạo tạo ra nền tảng của niềm tin vào con người và dữ liệu thể hiện qua việc: Mọi người được cung cấp dữ liệu cần thiết và Mọi người có đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu tin cậy
Commitment (Sự cam kết)
- Doanh nghiệp coi Dữ liệu là một tài sản chiến lược
- Doanh nghiệp đưa ra các cam kết tận dụng giá trị của Dữ liệu, thông qua: Quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu và Quá trình đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
Talent (Tài năng)
- Kỹ năng dữ liệu được coi là một phần của chiến lược nhân tài
- Ưu tiên các kỹ năng dữ liệu trong việc tuyển dụng, phát triển và giữ chân nhân tài
Sharing (Chia sẻ)
- Cùng chung mục đích: Chia sẻ dữ liệu để cải thiện tổ chức
- Hỗ trợ lẫn nhau trong việc cung cấp dữ liệu nghiệp vụ, cũng như hỗ trợ giải quyết các bài toán
Mindset (Tư duy)
- Tư duy ưu tiên dữ liệu hơn trực giác giúp tạo ra các cuộc thảo luận cởi mở, thúc đẩy đưa ra ý tưởng mới.
- Hỗ trợ lẫn nhau trong việc cung cấp dữ liệu nghiệp vụ, cũng như hỗ trợ giải quyết các bài toán.
Đồng thời, anh Quân cũng đưa ra một số số liệu về rào cản trở thành 1 tổ chức có văn hóa dữ liệu (Data-driven Organization):
- 27% Tổ chức đã triển khai Văn hóa Dữ liệu
- 40% Tổ chức có vị trí Chief Data and Analytics Officer
- 92% Lãnh đạo cấp cao thừa nhận Thay đổi Văn hóa là rào cản lớn nhất
Phần C – Q&A & Case study
Kết thúc phần chia sẻ từ anh Hoàng và anh Quân, Phần Q&A & Study đã diễn ra sôi nổi với những bài toán tuyển dụng thực tế được đặt ra bởi chị Trang Nguyễn – Talent Acquisition Leader tại TopCV cũng như rất nhiều câu hỏi từ người tham dự.
4 khó khăn phổ biến khi Tuyển dụng nhân sự và giải pháp với HR Analytics
Đại diện cho góc nhìn của một HR dày dặn kinh nghiệm và cũng là người đang trực tiếp phụ trách hoạt động tuyển dụng tại TopCV với sức tăng trưởng “nóng” về quy mô nhân sự và nhu cầu tuyển mới thường xuyên, chị Trang đã chia sẻ 4 khó khăn thường gặp khi tuyển dụng nhân sự. Theo đó, đứng trên góc nhìn của một Data Analyst, anh Hoàng và anh Quân cũng đã đưa ra những nguyên nhân và giải pháp tương ứng cho từng vấn đề.
| Khó khăn | Nguyên nhân cốt lõi | Giải pháp |
| 1. Khi nhận được 1 yêu cầu tuyển dụng, Nhà tuyển dụng sẽ không biết được chi tiết: Với yêu cầu như này thì tìm nguồn ứng viên ở đâu sẽ “hiệu quả” và “phù hợp” nhất? | – Chưa có metrics về “hiệu quả” và “phù hợp” – Chưa có Báo cáo Mô tảChưa thu thập đủ dữ liệu | – Phân tích mô tả giúp trực quan hóa hiệu quả tuyển dụng – Dựa trên chỉ số First-Year Attrition (Mức hao hụt nhân sự mới trong năm đầu) |
| 2. Làm thế nào để có thể match được “yêu cầu của Job” với “yêu cầu của Ứng viên” để tư vấn hiệu quả + tránh việc tuyển sai? 3. Làm thế nào để mang được Ứng viên mong muốn về với doanh nghiệp? | – Chưa thu thập đủ dữ liệu – Chưa áp dụng các Phương pháp Phân tích Dữ liệu Nâng cao | – Thu thập feedback từ Ứng viên để đánh giá quy trình tuyển dụng – Sử dụng Mô hình Học máy – Phân tích nâng cao các bước trong Recruitment Funnel để tìm ra nút thắt cổ chai |
| 4. Mất thời gian nhập dữ liệu, Data nhập lên nhiều nên file nặng, Chưa đa dạng được các báo cáo | – Chưa có hệ thống thu thập dữ liệu hiệu quả – Chưa có hệ thống Báo cáo Phân tích Mô tả | – Xây dựng Văn hóa dữ liệu – Xây dựng hệ thống Báo cáo Phân tích |
Bên cạnh đó, TopHR xin tóm tắt một số câu hỏi nổi bật nhận được sự quan tâm của nhiều anh/chị trong sự kiện:
Q: Thường công ty quy mô như thế nào thì sẽ có người làm HR Analytics? Và nếu không có nhân sự làm HR Analytics chuyên trách thì công việc này sẽ do ai trong công ty đảm nhận?
Anh Hoàng trả lời: Theo kinh nghiệm triển khai thực tế của mình, thường doanh nghiệp quy mô trên 1000 nhân sự sẽ bắt đầu phát sinh những “nỗi đau” (pain point) về nhân sự và cần đến HR Analytics. Tuy nhiên, dù doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn vẫn nên có những định hướng, tư duy về việc ứng dụng Phân tích Dữ liệu trong Tuyển dụng & Quản trị nhân sự nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động.
Về câu hỏi thứ 2, theo anh Hoàng, nếu chưa có nhân sự làm HR Analytics chuyên trách thì các bạn Data Analyst có thể hỗ trợ bộ phận HR hoặc HR có thể tự nâng cao kỹ năng Phân tích Dữ liệu để nâng cao hiệu suất làm việc của cá nhân và tổ chức.
Q: Đường hướng phát triển để trở thành 1 người làm HR Analytics?
Anh Quân trả lời: Có 3 yếu tố quan trọng để trở thành một người làm HR Analytics, đó là:
- Knowledge – Am hiểu về thị trường chung của ngành, về lĩnh vực HR
- Technical Skills – Kỹ năng liên quan đến phân tích dữ liệu
- Soft Skills – Kỹ năng mềm: Kỹ năng giao tiếp với các phòng ban, Kỹ năng lắng nghe để hiểu bài toán, Khả năng tư duy, logic…
Về TopHR Insights
TopHR Insights là chuỗi hoạt động hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao năng lực Quản trị Nhân lực thông qua việc thấu hiểu thị trường và ứng dụng kỹ năng chuyển đổi số. Với mạng lưới diễn giả uy tín cùng các nội dung cập nhật xu hướng thị trường, đảm bảo chất lượng tốt nhất tới người tham dự, TopHR Insights đã tổ chức đến số thứ 10 và thu hút đông đảo sự quan tâm, tham gia của hơn 10.000 nhà tuyển dụng, người làm nhân sự đến từ các doanh nghiệp trên cả nước.
Để cập nhật về các sự kiện sắp tới của TopHR Insights, nhà tuyển dụng có thể đăng ký nhận thông tin tại đây. Nếu cảm thấy hài lòng với chương trình, TopHR rất mong Anh/Chị sẽ giới thiệu sự kiện tới bạn bè, đồng nghiệp… có cùng quan tâm tới các chủ đề về tuyển dụng và nhân sự.
TopHR xin gửi lời cảm ơn chân thành đến DATAPOT và các đối tác đã đồng hành cùng TopHR Insights #10. Cảm ơn các diễn giả và người tham dự đã đóng góp cho sự thành công của chương trình. Rất mong được gặp lại anh/chị trong những sự kiện tiếp theo.
