Yield Ratio là gì? Công thức tính chuẩn và ví dụ thực tế
Thực tế, thuật ngữ Yield ratio có rất nhiều cách hiểu và sự mô tả khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh và phạm trù học thuật hay ngành nghề, lĩnh vực riêng biệt.
Yield ratio trong tuyển dụng là một chỉ số quan trọng, giúp HR có cơ sơ dữ liệu để khai thác thông tin, cải thiện đáng kể quá trình tuyển dụng thông qua các lựa chọn, chỉ tiêu cụ thể ở mỗi giai đoạn tuyển dụng.
Trong bài viết này, cùng freeC Asia sẽ tìm hiểu về Yield ratio trong tuyển dụng là gì, cách tính chuẩn và các ví dụ thực tế từ chỉ số này để có những định vị sâu sắc hơn, từ đó, thiết lập kế hoạch cải thiện và duy trì Yield ratio đạt mức ổn định.
Chỉ số Yield ratio – Tỷ lệ chuyển đổi tuyển dụng là gì?
Tỷ lệ chuyển đổi tuyển dụng hay Tỷ lệ phần trăm ứng viên ứng tuyển đạt chuẩn (Yield ratio) là một chỉ số tuyển dụng cho biết tỷ lệ % ứng viên chuyển từ giai đoạn này sang giai đoạn tiếp theo của quy trình tuyển dụng. Chỉ số này đo lường sự chuyển đổi giữa các giai đoạn.
Ví dụ:
Từ giai đoạn nộp đơn đến phỏng vấn sàng lọc. Hoặc từ giai đoạn đầu tiên đến bước cuối ở quy trình – giai đoạn có thể tổng hợp dữ liệu về số lượng đơn ứng tuyển đến số lượng người được tuyển dụng.
Điểm qua ví dụ về Mô hình – Kim tự tháp Recruiting Yield trong thực tế tuyển dụng để hiểu rõ hơn từng giá trị mang thông điệp hiệu suất tuyển dụng ở mỗi giai đoạn.
Tại sao cần tính toán Yield ratio trong tuyển dụng?
Có nhiều lý do để tính toán Yield ratio – Tỷ lệ chuyển đổi tuyển dụng, đặc biệt là trong lĩnh vực tuyển dụng và nhân sự.
1. Đo lường hiệu quả của các chiến lược tìm kiếm ứng viên
Việc tính toán Yield ratio giúp đánh giá liệu chiến lược tìm kiếm và tuyển dụng của bạn có đạt được kết quả như kỳ vọng hay không.
Các chiến lược này có thể bao gồm: mạng xã hội, trang tuyển dụng, công ty tuyển dụng bên ngoài, lời giới thiệu từ nhân viên,…
Ví dụ:
Bạn có thể đánh giá hiệu quả của một trang tuyển dụng bằng cách tính Yield ratio. Với đầu vào là 1.000 hồ sơ nhưng chỉ 2% vượt qua vòng sàng lọc. Tỷ lệ này thấp, cho thấy trang tuyển dụng không thu hút được ứng viên chất lượng, yếu tố từ thị trường, thông báo tuyển dụng chưa đủ hấp dẫn,…
2. Xác định các “nút thắt” trong quy trình tuyển dụng
Time-to-hire (Thời gian tuyển dụng) là thời gian từ khi một ứng viên tiềm năng xuất hiện trong hệ thống tuyển dụng cho đến khi ứng viên đi làm ngày đầu tiên. Đây là một yếu tố quan trọng đối với nhà tuyển dụng, vì chi phí sẽ tăng lên nếu quá trình tuyển dụng kéo dài.
Những
Việc tính toán Yield ratio là một cách để cải thiện hiệu quả của quy trình tuyển dụng, vì nó giúp xác định các “nút thắt” thực tế .
Ví dụ:
Có thể có một bài kiểm tra quá khó khiến số lượng ứng viên “qua vòng” rất thấp. Hoặc tiềm ẩn các lý do khác đến từ sự kỳ vọng quá cao từ phía nhà tuyển dụng, quy trình tuyển chọn và sàng lọc ban đầu chưa chuẩn xác với sự tham chiếu kỹ năng về kỹ năng, thông tin còn hạn chế, chưa phù hợp.
3. Xác định sự thiên vị trong quy trình
Yield ratio – Tỷ lệ chuyển đổi tuyển dụng giúp phát hiện bất kỳ sự thiên vị nào trong quá trình tuyển dụng.
Ví dụ:
Quá trình sàng lọc có thể tạo ra số lượng ứng viên nam và nữ tương đương, nhưng chỉ có 3 ứng viên nam được phỏng vấn ở vòng cuối. Điều này có thể chỉ ra sự thiên vị về giới tính trong quy trình tuyển dụng, hay các thiên kiến có trong JD và chỉ số này giúp bạn nhận ra điều đó.
Công thức tính Yield ratio – Tỷ lệ chuyển đổi tuyển dụng
Cách tính Yield ratio khá đơn giản:
Tỷ lệ Chuyển đổi Tuyển dụng (Yield ratio) = Số lượng ứng viên theo giai đoạn/Tổng số ứng viên ban đầu/Tổng số ứng viên tham gia giai đoạn
Yield ratio = Number of candidates results from the stage / Number of candidates that passed through the stage
Cụ thể, các giai đoạn có thể là:
- Từ quá trình sàng lọc đến phỏng vấn đầu tiên
- Từ phỏng vấn thứ hai đến giai đoạn cuối cùng
- Từ phỏng vấn đầu tiên đến giai đoạn cuối cùng
Lưu ý quan trọng: Chỉ số Yield ratio phụ thuộc vào giai đoạn bạn muốn tính toán.
Tất nhiên, bạn cũng có thể tính toán Yield ratio trên toàn bộ quy trình tuyển dụng – từ lúc nhận đơn ứng tuyển đến giai đoạn ghi nhận tổng số ứng viên được tuyển dụng thành công.
Ví dụ về cách tính Yield ratio
Bước đầu tiên là bạn cần thu thập dữ liệu để theo dõi chỉ số này, chẳng hạn như số lượng ứng viên ở mỗi giai đoạn trong quy trình tuyển dụng hoặc dữ liệu về nhân khẩu học. Hệ thống ATS (Applicant Tracking System – Hệ thống Theo dõi Ứng viên) hoàn toàn có thể giúp bạn thu thập dữ liệu cần thiết này.
Ví dụ 1
Có 150 ứng viên (110 nữ và 40 nam) ứng tuyển qua hệ thống việc làm.
Chỉ có 10 người trong số đó đã vào đến vòng phỏng vấn cuối cùng, trong đó 9 người là nam.
Khi áp dụng số liệu và công thức, chúng ta sẽ được kết quả:
Tỷ lệ chuyển đổi ứng viên tổng thể sẽ là:
10/150 x 100% = 6.67%
Tỷ lệ chuyển đổi của ứng viên Nam sẽ là:
9/40 x 100% = 22.5%
Tỷ lệ chuyển đổi của ứng viên Nữ sẽ là:
1/110 x 100% = 0.91%
Điều này cho thấy Yield ratio của ứng viên nữ ở giai đoạn này chỉ là 0,91%, một con số rất thấp. Để khắc phục, bạn có thể xem xét lại quy trình, kiểm tra xem liệu có bất kỳ sự thành kiến hay câu hỏi nào trong quá trình sàng lọc gây khó khăn hay có sự phân biệt với ứng viên nữ hay không.
Ví dụ 2
Nếu bạn có 100 ứng viên hoàn thành bài kiểm tra tình huống.
Và chỉ 5 người trong số đó vào được giai đoạn đánh giá nhóm (giai đoạn tiếp theo).
Khi áp dụng số liệu và công thức, chúng ta sẽ được kết quả:
5/100 x 100% = 5%
Số liệu này cho thấy chỉ 5% ứng viên vượt qua quy trình. Bạn cần xem xét lại về số lượng hoặc độ khó của các bài kiểm tra tình huống vì thực tế có sự chênh lệch lớn.
Yield ratio – Tỷ lệ chuyển đổi tuyển dụng: Như thế nào là tốt?
Số liệu Yield ratio 50% được đánh giá là tốt không? Hay 5%, 10%?
Không có đáp án chính xác cho câu hỏi này. Chỉ số Yield ratio phụ thuộc vào mục tiêu và tiêu chí lựa chọn của HR và doanh nghiệp, cũng như giai đoạn của quy trình tuyển dụng mà bạn đang thực hiện tính toán tỷ lệ này.
>>> Xem thêm:
Ví dụ:
Nếu tỷ lệ từ ứng viên đến vòng phỏng vấn sàng lọc là 25%, có thể chiến dịch quảng cáo của bạn đang hiệu quả nhưng cần được điều chỉnh để tập trung hơn. Bạn có thể cần cải thiện về sự sàng lọc và tiêu chí để chọn ra những ứng viên chất lượng hơn.
Theo dõi tỷ lệ này theo các nhóm nhân khẩu học và phòng ban giúp bạn giảm thiểu tác động tiêu cực. Cụ thể, bạn có thể so sánh tỷ lệ chuyển đổi giữa các phòng ban như CNTT, và tài chính, hoặc giữa các nhóm nhân sự với thâm niên khác nhau.
Nâng cao Chỉ số Yield ratio với Dịch vụ Headhunt từ freeC Asia!
Dịch vụ Headhunt từ freeC Asia có thể cải thiện Chỉ số Yield Ratio của các công ty vì những lý do sau:
- Tìm kiếm ứng viên chất lượng cao: Sở hữu mạng lưới rộng lớn và cách tiếp cận dựa trên AI với data pool hơn 550.000 ứng viên từ cấp bậc senior trở lên, freeC Asia giúp xác định các ứng viên có kỹ năng, kinh nghiệm và sự phù hợp trong quá trình tuyển dụng, từ đó hỗ trợ cải thiện Yield Ratio.
- Tiết kiệm thời gian và chi phí: Với quy trình khoa học, freeC Asiag giúp tối ưu hóa quy trình tuyển dụng, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí . Đặc biệt, chỉ sau 3-5 ngày, các đối tác doanh nghiệp có thể nhận được những CV chất lượng, đẩy nhanh quá trình tuyển dụng và hiệu quả hơn.
- Chuyên môn hóa: Đội ngũ consultant hơn 60 chuyên gia và 2.000 freelancer có kinh nghiệm và chuyên môn cao trong việc tuyển dụng các vị trí khó, đòi hỏi kỹ năng đặc biệt. Điều này là cơ sở quan trọng giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi từ số lượng ứng viên ban đầu đến số lượng ứng viên được tuyển dụng, giúp nâng cao chỉ số Yield Ratio.
- Giảm tỷ lệ từ chối: Với sức hút đặc biệt là Tỷ lệ ứng viên chấp nhận lời đề nghị đạt 80% trong năm 2023, freeC Asia rất tư tin khi tập trung giải quyết các nhu cầu, mối quan tâm và kỳ vọng cá nhân của ứng viên về mức lương, chế độ đãi ngộ cạnh tranh,… đồng thời nâng cao sự quan tâm của họ khi gia nhập công ty, dẫn đến tỷ lệ chấp nhận lời mời cao hơn.
Hãy để freeC Asia giúp bạn tối ưu quy trình tuyển dụng và cải thiện chỉ số Yield ratio tốt hơn nhờ vào chiến lược đề xuất, sự theo dõi tận tâm từ đội ngũ ở từng giai đoạn. Liên hệ để được tư vấn MIỄN PHÍ với chúng tôi ngay hôm nay để nâng cao sự chuyển đổi và cả chất lượng tuyển dụng tổng thể!
Bài viết Yield Ratio là gì? Công thức tính chuẩn và ví dụ thực tế đã xuất hiện đầu tiên vào ngày FreeC Blog.
from FreeC Blog https://ift.tt/w8mvuRt
via freeC
Comments
Post a Comment