एक अधिक प्रतिस्पर्धात्मक भर्ती बाजार में, स्मार्ट तरीके से डेटा का उपयोग करना सबसे अच्छे प्रतिभाओं को खोजने और भर्ती करने के मुख्य तरीकों में से एक बन गया है। प्रौद्योगिकी और डेटा विश्लेषण का उपयोग करने वाली कंपनियां भर्ती प्रक्रिया में आगे रहती हैं जब बात योग्य पेशेवरों को आकर्षित करने और बनाए रखने की हो।
के लिएहोसाना अज़ेवेडोइन्फोजॉब्स के मानव संसाधन प्रमुख, "सटीक रूप से लागू डेटा का उपयोग पूरी तरह से बदल देता है कि भर्तीकर्ता उम्मीदवारों को कैसे देखते हैं और चुनते हैं, जिससे भर्ती प्रक्रिया अधिक प्रभावी और सटीक हो जाती है।" एक सर्वेक्षण के अनुसारमैकिंजीजो कंपनियां भर्ती में डेटा का रणनीतिक रूप से उपयोग करती हैं, उन्हें कम समय में सही उम्मीदवार चुनने की 30% अधिक संभावना होती है।
भर्ती में डेटा का उपयोग करने की रणनीतियाँ
- पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण पैटर्न पहचानने के लिएरोजगारकर्ताओं के पास उपलब्ध एक बड़ी इनोवेशन है पूर्वानुमान विश्लेषण। रिज़्यूमे, मूल्यांकन और प्रदर्शन में पैटर्न की पहचान करने के लिए एल्गोरिदम का उपयोग करके, यह भविष्यवाणी करना संभव है कि कौन से उम्मीदवार किसी विशिष्ट पद में सफलता पाने की अधिक संभावना रखते हैं। पूर्वानुमान विश्लेषण के साथ, हम पिछले सफलताओं के आधार पर अधिक उपयुक्त प्रोफाइल बना सकते हैं, जो निर्णयों में विषयवादिता को कम करने में मदद करता है, होसाना टिप्पणी करती हैं।
- प्रदर्शन मेट्रिक्स की निगरानीएक और महत्वपूर्ण बिंदु है भर्ती प्रक्रिया के प्रदर्शन मापदंडों की निगरानी करना, जैसे कि एक पद को भरने का समय, प्रस्तावों की स्वीकृति दर और नए कर्मचारियों की स्थिरता। ये मेट्रिक्स बाधाओं की पहचान करने और सुधार के अवसरों को खोजने में मदद करते हैं। एक अध्ययन के अनुसार जो किया गया थालिंक्डइनलगभग 76% उत्तरदायी भर्तीकर्ताओं का मानना है कि चयन प्रक्रिया की दक्षता बढ़ाने के लिए उन्नत मापदंडों का उपयोग आवश्यक है।
- कैंडिडेट्स की छंटनी के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई)एआई नौकरी के आवेदनों की छंटाई में एक बड़ा सहयोगी बन रहा है, प्रारंभिक चयन को तेज कर रहा है और उन उम्मीदवारों की पहचान कर रहा है जो पद की आवश्यकताओं के साथ अधिक मेल खाते हैं। "इन Infojobs, हम आईए का उपयोग करके रिज्यूमे की छंटनी और विश्लेषण को अनुकूलित करते हैं, जिससे हम बाकी चरणों में वास्तविक क्षमता वाले उम्मीदवारों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं," होसाना ने समझाया।
- उम्मीदवार के अनुभव को बेहतर बनानाचयन को अनुकूलित करने के अलावा, डेटा उम्मीदवार के अनुभव को व्यक्तिगत बनाने में मदद करता है। संरचित प्रतिक्रिया और मूल्यांकन के साथ, प्रक्रिया में खामियों की पहचान करना और अभ्यर्थी की यात्रा को बेहतर बनाना संभव है, जिससे एक सकारात्मक अनुभव सुनिश्चित होता है। जब हम डेटा का उपयोग उम्मीदवार की यात्रा को बेहतर ढंग से समझने के लिए करते हैं, तो हम न केवल चयन प्रक्रिया को अनुकूलित कर सकते हैं, बल्कि इस अनुभव को अधिक मानवीय और व्यक्तिगत भी बना सकते हैं। एक अच्छी तरह से संचालित प्रक्रिया प्रस्ताव को स्वीकार करने में निर्णायक हो सकती है, "होसाना समझाती हैं।
भविष्य में डेटा के उपयोग के रुझान
होसाना के लिए, प्रतिभा अधिग्रहण का भविष्य मुख्य रूप से कंपनियों की डेटा को प्रभावी ढंग से व्याख्या करने और लागू करने की क्षमता से जुड़ा है। हम केवल भर्ती में डेटा के उपयोग की शुरुआत कर रहे हैं। अभी भी बहुत जगह है बढ़ने के लिए, और जो कंपनियां इन उपकरणों को रणनीतिक रूप से एकीकृत कर सकेंगी, अपने प्रक्रियाओं को लगातार समायोजित करेंगी, वे बाजार में प्रतिस्पर्धा करने और सर्वश्रेष्ठ पेशेवरों को जीतने के लिए अधिक तैयार होंगी, यह कहता है।
वह जोड़ती हैं कि अंतर केवल डेटा की मात्रा में नहीं है, बल्कि गुणवत्ता और उन्हें कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टियों में बदलने की क्षमता में है। केवल जानकारी इकट्ठा करना पर्याप्त नहीं है। असली चुनौती यह जानना है कि इन डेटा का क्या करना है और उन्हें कैसे उपयोग किया जाए ताकि भर्ती के हर चरण को व्यक्तिगत बनाया जा सके, आकर्षण से लेकर प्रतिभा बनाए रखने तक, यह जोर देता है।
इसके अलावा, होसाना का मानना है कि प्रौद्योगिकियों का विकास, जैसे कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और पूर्वानुमान विश्लेषण, चयन प्रक्रिया में पहले कभी नहीं देखे गए स्तर की व्यक्तिगतता की अनुमति देगा। हम बात कर रहे हैं उन प्रक्रियाओं की जो लगातार अधिक तेज़ और सटीक होंगी, जहां भर्तीकर्ता व्यवहार का पूर्वानुमान लगा सकते हैं, आवश्यकताओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं और वास्तविक समय में रणनीतियों को समायोजित कर सकते हैं, ठोस डेटा के आधार पर।
