ますます競争が激化する採用市場において、データを賢く活用することが優秀な人材を見つけ採用する主要な手段の一つとなっています。 テクノロジーとデータ分析を採用プロセスに活用している企業は、優秀な人材を惹きつけ、定着させることにおいて優位に立っています。
にホザンナ・アゼベドインフォジョブスの人事部長は、「適切に活用されたデータの使用は、採用担当者の候補者の見方や選び方を完全に変え、採用の効率と正確さを向上させる」と述べています。 調査によるとマッキンゼー戦略的にデータを活用して採用を行う企業は、より短時間で採用に成功する可能性が30％高くなります。
採用におけるデータ活用戦略
- パターンを識別する予測分析採用担当者が利用できる大きな革新の一つは、予測分析です。 履歴書、評価、パフォーマンスのパターンを識別するアルゴリズムを使用することで、特定の求人で成功する可能性が高い候補者を予測することができます。 予測分析により、過去の成功に基づいてより適切なプロフィールを作成できるため、意思決定の主観性を減らすのに役立ちますとホサナはコメントしています。
- パフォーマンス指標の追跡もう一つの重要なポイントは、採用プロセスのパフォーマンス指標を監視することです。例えば、求人を締め切るまでの時間、オファーの受諾率、新入社員の定着率などです。 これらの指標は、ボトルネックを特定し、改善の機会を見つけるのに役立ちます。 ある研究によるとリンクトイン回答した採用担当者の約 76% は、選考プロセスの効率を高めるには高度な指標を使用する必要があると考えています。
- 候補者選考のための人工知能（AI）AIは履歴書のスクリーニングにおいて大きな味方となり、初期選考を迅速化し、募集要件により適した候補者を特定しています。 「Infojobsでは、AIを活用して履歴書の選別と分析を最適化し、他の段階で本当に潜在能力のある候補者に集中できるようにしています」とホサナは説明します。
- 候補者の体験を向上させる選考の最適化に加えて、データは候補者の経験をパーソナライズするのに役立ちます。 構造化されたフィードバックと評価により、プロセスの欠陥を特定し、候補者の旅を改善して、良い経験を保証することができます。 候補者のジャーニーをより良く理解するためにデータを活用すると、採用プロセスを最適化するだけでなく、その経験をより人間的でパーソナライズされたものにすることができます。うまく進められたプロセスは、オファーの受諾において決定的な役割を果たすことがあります」とホサナは説明します。
データ利用の将来動向
ホサナにとって、採用の未来は企業がデータを効果的に解釈し適用する能力に強く結びついています。 「私たちは採用におけるデータ活用の始まりに過ぎません。まだ成長の余地は大きく、これらのツールを戦略的に統合し、プロセスを継続的に調整できる企業は、市場で競争力を持ち、優秀な人材を獲得する準備が整っているでしょう」と述べています。
彼女は、差別化のポイントは単にデータの量だけでなく、その質と、それらを実用的なインサイトに変える能力にあると付け加えています。 情報を蓄積するだけでは不十分です。真の課題は、これらのデータをどう活用し、採用の各段階を魅力づけから人材の定着まで個別化するかを知ることです、と彼は強調します。
さらに、ホサナは、人工知能や予測分析などの技術の進化により、採用プロセスにおいてこれまでにないレベルのパーソナライズが可能になると信じています。 「私たちは、採用担当者が行動を予測し、ニーズを予測し、リアルタイムで戦略を調整できる、ますます迅速で正確なプロセスについて話しています」と彼は締めくくった。
