In 'n toenemend mededingende werksmark, het die slim gebruik van data een van die belangrikste maniere geword om die beste talente te vind en aan te stel. Maatskappye wat tegnologie en data-analise in die seleksieproses gebruik, het 'n voorsprong wanneer dit gaan om die aantrek en behou van gekwalifiseerde professionele persone.
OmHosanna Azevedo, Hoof van Menslike Hulpbronne by Infojobs, "die gebruik van goed toegepaste data verander heeltemal hoe werwers die kandidate sien en kies, wat meer doeltreffendheid en presisie in aanstellings bring". Volgens 'n navorsing van dieMcKinsey, maatskappye wat data op 'n strategiese wyse in die werwingsproses gebruik, het 30% meer kans om die regte keuse te maak in minder tyd.
Strategieë vir die gebruik van data in werwing
- Voorspellende analise om patrone te identifiseerEen van die groot innovasies wat werwingsagente tot hul beskikking het, is voorspellende analise. Deur algoritmes te gebruik om patrone in CV's, evaluasies en prestasies te identifiseer, is dit moontlik om te voorspel watter kandidate meer kans het op sukses in 'n bepaalde pos. "Met behulp van voorspellende analise kon ons meer geskikte profiele opstel gebaseer op vorige sukses, wat help om subjektiefheid in besluite te verminder," sê Hosana.
- Nasporing van prestasiemaatstawweNog een belangrike punt is om die prestasietellings van die werwingsproses dop te hou, soos die tyd om 'n pos te vul, die aanvaaringsyfer van aanbiedings en die behoud van nuwe werknemers. Metriques help om knelpunte te identifiseer en geleenthede vir verbetering te vind. Volgens 'n studie gedoen deur dieLinkedIn, glo ongeveer 76% van die werwers wat reageer dat dit nodig is om gevorderde maatstawwe te gebruik om die doeltreffendheid van die keuringsproses te verhoog.
- Kunsmatige Intelligensie (KI) vir kandidaat-keuringAI word al geword 'n groot bondgenoot in die sortering van CV's, wat die aanvanklike keuring versnel en kandidate identifiseer wat beter by die posisie pas. In Infojobs, ons gebruik KI om die sortering en analise van CV's te optimaliseer, sodat ons op die kandidate met werklike potensiaal in die ander fases kan fokus, verduidelik Hosana.
- Verbetering van die kandidaat-ervaringBehalwe vir die optimalisering van die keuse, help die data om die kandidaat se ervaring te personaliseer. Met terugvoerstrukture en evaluasies is dit moontlik om foute in die proses te identifiseer en die kandidaat se reis te verbeter, wat 'n positiewe ervaring verseker. Wanneer ons data gebruik om die kandidaat se reis beter te verstaan, kan ons nie net die seleksieproses optimaliseer nie, maar ook hierdie ervaring meer menslik en persoonlik maak. ’n Goed bestuurde proses kan beslis wees in die aanvaarding van die aanbod, verduidelik Hosana.
Toekomstige neigings in datagebruik
Vir Hosana, die toekoms van talentverkryging is sterk gekoppel aan die vermoë van maatskappye om data effektief te interpreteer en toe te pas. "Ons is net die begin van die gebruik van data in werwing. Daar is nog baie ruimte om te groei, en die maatskappye wat hierdie gereedskap op 'n strategiese wyse kan integreer en hul prosesse voortdurend aanpas, sal beter voorbereid wees om te kompeteer op die mark en die beste professionele te wen," sê hy.
Sy voeg by dat die onderskeid nie net in die hoeveelheid data lê nie, maar in die kwaliteit en die vermoë om dit in aksiegerigte insigte te omskep. Dit is nie genoeg om inligtings te versamel nie. Die ware uitdaging is om te weet wat om met hierdie data te doen en hoe om dit te gebruik om elke stap van die werwingsproses te personaliseer, van aantrekking tot talentbehoud, sê hy.
Daarbenewens glo Hosana dat die ontwikkeling van tegnologieë, soos Kunsmatige Intelligensie en voorspellende analise, 'n vlak van personalisering moontlik sal maak wat nog nooit tevore in die seleksieproses gesien is nie. Ons praat van prosesse wat al hoe vinniger en meer akkuraat sal wees, waar werwers gedrag kan voorspel, behoeftes kan voorspel en strategieë in reële tyd kan aanpas, gebaseer op konkrete data.