Üha konkurentsitihedamas värbamisturul on andmete intelligentne kasutamine muutunud üheks peamiseks viisiks parimate talentide leidmiseks ja palkamiseks. Ettevõtted, kes kasutavad valikuprotsessis tehnoloogiat ja andmeanalüütikat, saavutavad konkurentsieelise kvalifitseeritud spetsialistide ligimeelitamisel ja hoidmisel.
Infojobsi personalijuhi Hosana Azevedo sõnul McKinsey on ettevõtetel, kes kasutavad värbamisel andmeid strateegiliselt, 30% suurem tõenäosus leida õige töötaja lühema ajaga.
Strateegiad andmete kasutamiseks värbamisel
- Ennustav analüüs mustrite tuvastamiseks: Üks värbajatele kättesaadavaid suurepäraseid uuendusi on ennustav analüüs. Kasutades algoritme mustrite tuvastamiseks CV-des, hinnangutes ja soorituses, on võimalik ennustada, millistel kandidaatidel on antud ametikohal parimad eduvõimalused. „Ennustava analüüsi abil saame luua varasemate edusammude põhjal sobivamaid profiile, mis aitab vähendada otsuste subjektiivsust,“ kommenteerib Hosana.
- Tulemusnäitajate jälgimine Teine oluline punkt on värbamisprotsessi tulemusnäitajate jälgimine, näiteks vabade ametikohtade täitmiseks kuluv aeg, pakkumiste vastuvõtmise määr ja uute töötajate hoidmine. Need näitajad aitavad tuvastada kitsaskohti ja leida võimalusi parendusteks. LinkedIni usub umbes 76% küsitletud värbajatest, et valikuprotsessi tõhususe suurendamiseks on vaja kasutada täiustatud näitajaid.
- Tehisintellekt (AI) kandidaatide sõelumiseks: tehisintellektist on saamas suurepärane liitlane CV-de sõelumisel, kiirendades esialgset valikuprotsessi ja tuvastades kandidaadid, kes vastavad paremini töö nõuetele. „Infojobsis kasutame tehisintellekti CV sõelumise ja analüüsi optimeerimiseks, mis võimaldab meil järgmistes etappides keskenduda reaalse potentsiaaliga kandidaatidele,“ selgitab Hosana.
- Kandidaadikogemuse parandamine Lisaks valiku optimeerimisele aitavad andmed kandidaadikogemust isikupärastada. Struktureeritud tagasiside ja hinnangute abil on võimalik tuvastada protsessis vigu ja parandada kandidaadi teekonda, tagades positiivse kogemuse. „Kui kasutame andmeid kandidaadi teekonna paremaks mõistmiseks, saame mitte ainult optimeerida valikuprotsessi, vaid muuta selle kogemuse ka inimlikumaks ja isikupärasemaks. Hästi läbi viidud protsess võib olla pakkumise vastuvõtmisel otsustav,“ selgitab Hosana.
Andmete kasutamise tulevased trendid
Hosana jaoks on talentide värbamise tulevik tugevalt seotud ettevõtete võimega andmeid tõhusalt tõlgendada ja rakendada. „Oleme alles andmete kasutamise alguses värbamisel. Kasvuruumi on veel palju ja ettevõtted, kes suudavad neid tööriistu strateegiliselt integreerida, pidevalt oma protsesse kohandades, on paremini ette valmistatud turul konkureerimiseks ja parimate spetsialistide ligimeelitamiseks,“ ütleb ta.
Ta lisab, et peamine erinevus ei seisne mitte ainult andmete kvantiteedis, vaid ka nende kvaliteedis ja võimes muuta need tegutsemiseks vajalikeks teadmisteks. „Teabe kogumisest üksi ei piisa. Tegelik väljakutse on teada, mida nende andmetega peale hakata ja kuidas neid kasutada värbamise iga etapi isikupärastamiseks, alates talentide ligimeelitamisest kuni nende hoidmiseni,“ rõhutab ta.
Lisaks usub Hosana, et tehnoloogiate, näiteks tehisintellekti ja ennustava analüütika areng võimaldab valikuprotsessis enneolematut isikupärastamise taset. „Me räägime protsessidest, mis on üha paindlikumad ja enesekindlamad, kus värbajad suudavad ette näha käitumist, ennustada vajadusi ja kohandada strateegiaid reaalajas, tuginedes konkreetsetele andmetele,“ võtab ta kokku.
