現在很多行業都覺得和大數據沾上邊，就顯得高大上，其實并不是如此。只有可供分析的數據才有價值，只有可供商業分析的數據才有商業價值，否則就只是一堆毫無意義的數字排列組合。
在獵頭行業，都有哪些和數據相關的呢？我們先做個輕輕的梳理。
獵頭公司工作的KPI，每天打多少個電話、一周多少分鐘電話、面試了幾個候選人、一共操作多少職位、一共聯系了多少候選人、一共推薦了幾個候選人、有幾個候選人進入了面試、有幾個候選人進入了老板面試階段、有幾個候選人進入了Offer階段、成了多少業績。而這些數字，只是構成一些底層數據，因為他們的孤立性，本身并不存在太多的價值，也就是為何很多獵頭公司的KPI激不起顧問們的興趣。
而如果我們做一些小小的分析，再來看一下效果：
1面率。這是兩個數字的組合，顧問推薦多少個候選人可以獲得一個HR面試。如果這個數字是1，那么說明獵頭顧問對HR的理解相當精準甚至超越；如果這個數字是10，那么說明顧問對HR的理解還處于無的放矢狀態。
2面率。這也是兩個數字的組合，1面通過后的候選人數與參與2面的數字對比。如果這個數字是1，那么說明HR對用人部門的理解程度相當精準；如果這個數字是10，那就說明HR本身對職位的理解有問題。
再例如，顧問電話候選人數和推薦數之間的比率，如果這個數字是1，則說明該顧問還比較年輕，無法判斷候選人是否合適，而是把判斷權留給了客戶；而這樣肯定會導致1面效率的低下。
另外，我們上面說的只是某一個顧問本身數據的分析，還沒有將顧問進行對比，這其中還存在比較復雜的情況：
1面率，如果A顧問的1面率為3，B顧問為8，則說明A顧問的職位理解能力更高，他有能力和客戶對接從而成為大咖獵頭。
當然，如果C顧問的1面率為15，在某獵頭公司中和其他顧問相比極低，但這并不說明其理解能力低，因為1面率數據還和HR有關。如果顧問對職位的理解能力超過了HR，另外如果其他獵頭公司與這位HR合作的顧問的1面率都是15甚至20，則說明了另一個問題，HR本身或者該職位本身有更復雜的情況。
作為獵頭公司，了解這些數據有什么意義呢？我們從哪里可以獲得這些客觀的數據，用什么方法可以留存這些數據呢？我們在最后一章中，會和大家具體講解和分析。
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