1、建立人才标准：为当下招人，为未来储人

对于企业来说，校招的痛点不仅仅在于招不到人，更在于招不到合适的人、招到的人在短时间内离职。

要解决这些问题，“头痛医头、脚痛医脚”只是治标不治本，只有建立一套完整的企业人才甄选生态体系，才能真正解决问题。

打造校招人才甄选生态体系，以人才标准、体系化的人才评价方式和数据洞察为三大核心关键点，才能助力企业招募应对未来的关键同道人。

VUCA时代，每个企业都面临自己独特的VUCA挑战。招聘，尤其是校园招聘，不仅仅是简单地完成当年的招聘任务，更是为企业招募和储备应对未来挑战的人才。企业拥有反映最新战略和发展挑战的人才标准，是实现优质招聘的基础。

>>如何快速搭建体系化人才标准

 2、搭建评价体系，实现高质量的筛选

随着人才竞争的白热化，越来越多的企业开始投入大量人力物力，为招募优质人才精心设计校园招聘流程和人才评价体系。企业对科学的评价方法也越来越认可，往年的校招中，我们收到来自企业最多的共同诉求就是“看人不是很准，想借助科学的工具”。

总体上看，在人才评价中会综合简历评价、测评和行为化面试多种手段，分别评价候选人的经历、潜质与技能和外显的能力素质，确保候选人是公司想要的人。

如下图所示，各个环节都需要精细完整的设计：

搭建体系化的评价方式

随着技术的飞速迭代，校招评价体系的各环节出现了层出不穷的黑科技，空中宣讲会、AI智能解析简历、游戏化测评、情境模拟测验、使用机器学习算法优化人才模型......但万变终不离其“宗”，通过设计和手段实现由内及外、从上到下立体化评价校园人才，完整搭建与企业适配的评价体系，实现”高质量“的筛选才是重中之重。

3、招聘×数据，价值超越想象

招聘中我们沉淀了大量的数据，简历字段、测评数据、行为评价数据等等。尤其是测评数据，它们是宝贵的“石油”，对其深入挖掘会给我们带来意想不到的价值：数据可以告诉我们真相。

测评数据×新科技，带来效率的革命。

北森与某互联网企业合作的过程中，发现这家企业在校招中沉淀了多期、完整的人才数据。我们通过AI数据分析的方式，学习了录取者的特征、鉴别了录取者和淘汰者的差异，最终达到了在保留大量优质候选人（原先的录取者在新算法中被鉴别为通过）的基础上，批量淘汰候选人的目的。优先鉴别出近半数更容易通过面试的候选人进入人工面试官评价环节，促进了校园招聘效率的显著提升。

对简历字段的分析，能让我们发现有哪些经历的候选人对我们更重要。

在与一家知名的服装连锁企业的合作中，我们通过数据分析发现他们晋升最快的并不是“985高校”的毕业生，而且“211和一本院校”的毕业生，是党员、是学生干部、是成绩排名前20%的毕业生。这些发现对于优化简历评价字段提供了数据依据，也为其优化任职资格提供了重要的参考。

简历特征/画像--简历评价

往年数据能帮助企业做好资源投放决策。

很多每年都去院校宣讲的企业都有一个萦绕心头的问题：校园宣讲，是我们的“一厢情愿”还是“有的放矢”呢？事实上，前一年院校简历投递量、各院校测评数据或是录取数量的挖掘分析，可以显性地告诉我们今年应该把资源投放到哪里。

北森在与一家知名的家电企业合作校园招聘时，通过数据分析发现了一些过往被忽略、但其实很重要的生源院校，如合肥工业大学等。这些数据洞察直接驱动了企业校园招聘宣讲院校的调整。

模拟各高校生源质量数据

校园招聘，是千千万万毕业生的人生路口，也是每家企业的人才盛宴。作为企业，需要牢牢抓住人才标准、评价体系和数据洞察这三大关键，在实践中不断优化方法论和工具，找到适合自己企业的校招人才甄选生态体系，才能在校招大战中更快更好地找到“自己人”。