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主題: “放鴿子”是必然之“熵”,縮小它!

  • 向日葵
樓主回復
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  • 發表于:2019/11/6 10:34:52
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最近有個物理學概念,火爆了管理界。是一個名叫“熵”的詞。

何為“熵”?熱力學里面,熵解釋為不能做功的能量。應用在管理學中,熵的含義是那些無序狀態下的,不確定的結果導向。

熱量在不同介質內傳播的時候,總會有熱量損耗,不可能100%傳遞,這個損耗,也就是“熵”值,是固有存在不可能消滅的。這也就是為什么一代代科學家想要發明“永動機”都不能成型的本質原因所在。

同理,管理和社會兩種學說中,也承認這種固有的不可能消滅的無序狀態的存在。而所有的管理學技能研究的本質,其實就是為了讓這個“熵”值,在我們的能力范疇內,得到最小化控制。

聊完了“熵”的概念,我們回到主題。

招聘這件事,如果用數據化的管理方式來看的話,所有招聘數據的形狀,就是一個個不斷縮小的漏斗。而這個漏斗狀,也是非常明顯的“熵”值顯像。

當我們發現面試者爽約的時候,我們總會忿忿不平得抱怨:“又被放鴿子了!”還總會拿以往的時光,來評估現在越來越浮躁的社會現狀。

其實,如果理性思考,我們會發現,“放鴿子”這件事本身,是固定存在不可消除的“熵”值,它的存在有科學必然性。而它不存在的時候,社會經濟才是不健康的狀態。

前兩天參加一個人力資源峰會,同伴有個專家在圓桌會談上聊起了一句話。他說與會在座的hr大多都是90后,可能沒有經歷過15年前的招聘。用一句話來形容15年前的招聘官和現在的招聘官,那就是從爺爺變成了孫子。

當時與會小伙伴哄堂大笑,有年齡大點的hr不由得點頭贊同。

但是,在我看來,放在時代背景上看,當下的社會經濟形勢其實更具備科學性。因為招聘市場上“熵”值的出現,成了必然現象。

我們回想15年前的情景。從大數據信息來看,那時候國內的大部分經濟體的主流,還是由公有制經濟體組成的。但是由于國營單位改制和高校第一批擴招等的影響,導致人才市場供給過剩。彼時就業這件事,是國民要務。同時在傳統公有制經濟體中養成的等級關系和職業道德觀等,對“招聘”這件本應該雙向選擇、公開流動的工作,蒙上了一層更官方的面紗。

因此,在我看來,那個年代的招聘,算不上是符合管理科學理論的純粹的招聘。

而隨之經濟增長和民營經濟體的逐漸崛起,我們當下的社會經濟體系更趨科學性,更趨理性。在這樣的環境下,招聘管理這件事,就會同所有的管理科學涉及的管理工作步驟一樣,走入更加科學的規律中來。“熵”的存在,就是鐵的證明。

Ok,既然理論上明確了,被“放鴿子”這件事,是不可消滅的本質招聘組成現象之一,那么咱們來聊一個更深的話題:“縮小招聘管理中的熵”。

縮小招聘管理中的熵,是提升招聘工作效率的另一種說法。而提升招聘工作效率,要從招聘工作的全流程每個環節都做好相應的管理提升。咱們今天既然聊得是“放鴿子”,那么就不展開來講,單單聊聊“面試邀約”這個節點。

我有一個技巧,是作為面試邀約這個環節中,一個比較實用的邀約工具來的,我給它取名叫“六步跟進法”。如圖:



面試邀約的目的是到訪,但在到訪這個環節有很多不確定性因素的影響,我們經常動不動吐槽候選人又放鴿子了,就是源于這些不確定性因素。因此把這些不確定性因素盡量控制在可控范圍內,也是我們應該做的重要步驟,這個步驟,可以用六個分步驟來實現,他們是:

第一步:了解面試官和候選人時間安排規律

第二步:分別提供兩個時間段用以選擇

第三步:獲取除手機號碼之外的其他聯系方式

第四步:至少提前一天通知

第五步:提前四小時追蹤

第六步:提前15分鐘確認

了解面試官和候選人的時間安排規律是匹配面試時間的第一步,這個沒有多講的必要。

而分別提供兩個時間段用以選擇,則是為面試官和候選人都提供彈性空間的可能。在這樣的安排下能夠消除因為預定特殊原因導致候選人不能到訪時,相關候選人和面試官在面試前就互相產生質疑的現象。在這兩個時間段的安排同時,還有一個功課要做足,那就是了解面試官習性。比如有些面試官就喜歡拖延,我曾經見過某候選人在等待董事長面試的時候,等待時長超過4小時的狀況。也見過有些面試官,對于遲到1分鐘的候選人,直接取消面試的狀況。總之在不同的面試官喜好我們無法控制甚至無法調整的時候,對候選人進行提前預警的提醒,也是非常有必要的一個項目。

第三是獲取除手機號碼之外的其他聯系方式,比如微信。這類聯系方式的獲取讓我們和候選人之間能夠瞬間建立更為親密的聯系狀態,讓候選人對于我們有了更深一層的責任感認知,。同時還能在各種碎片時間同候選人進行時間跟蹤,在對候選人的自由時間安排盡量少騷擾的狀況下完成面試提醒。

第四第五第六步,這三個步驟是面試時間提醒的必要步驟。不要嫌麻煩,不要怕打擾。因為你的認真態度會感染候選人,一步步層級遞進式的提醒,也能讓你在更早的時段接收到候選人無法到訪的信息,以備你盡快為其安排替補人選的準備。

這個“六步跟進法”的邀約技巧,也許不能解決全部的難題,但是至少,它在努力為了讓我們的“熵”值縮小這件事發力。

如果愿意,你們要不要試試看呢?

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