ໃນຕະຫຼາດການຮັບສະໝັກທີ່ມີການແຂ່ງຂັນເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຢ່າງສະຫຼາດໄດ້ກາຍເປັນວິທີໜຶ່ງຫຼັກໃນການຊອກຫາ ແລະ ຈ້າງຄົນເກັ່ງທີ່ສຸດ. ບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກເທັກໂນໂລຢີ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃນຂະບວນການຄັດເລືອກຈະໄດ້ຮັບປະໂຫຍດຈາກການແຂ່ງຂັນເມື່ອເວົ້າເຖິງການດຶງດູດ ແລະ ຮັກສາຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄຸນວຸດທິ.
ອີງຕາມທ່ານ Hosana Azevedo , ຫົວໜ້າຝ່າຍຊັບພະຍາກອນມະນຸດຂອງ Infojobs, "ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ນຳໃຊ້ໄດ້ດີຈະປ່ຽນແປງວິທີທີ່ຜູ້ຮັບສະໝັກເຫັນ ແລະ ເລືອກຜູ້ສະໝັກຢ່າງສິ້ນເຊີງ, ເຊິ່ງນຳເອົາປະສິດທິພາບ ແລະ ຄວາມແມ່ນຍຳມາສູ່ການຈ້າງງານຫຼາຍຂຶ້ນ." ອີງຕາມ ຂອງ McKinsey , ບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ຂໍ້ມູນຢ່າງມີຍຸດທະສາດໃນການຮັບສະໝັກມີໂອກາດຫຼາຍກວ່າ 30% ທີ່ຈະໄດ້ຮັບການຈ້າງງານທີ່ຖືກຕ້ອງໃນເວລາທີ່ໜ້ອຍລົງ.
ຍຸດທະສາດສຳລັບການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນການຮັບສະໝັກ
- ການວິເຄາະແບບຄາດເດົາເພື່ອລະບຸຮູບແບບ: ໜຶ່ງໃນນະວັດຕະກໍາທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ທີ່ມີໃຫ້ຜູ້ຮັບສະໝັກແມ່ນການວິເຄາະແບບຄາດເດົາ. ການໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມເພື່ອລະບຸຮູບແບບໃນຊີວະປະຫວັດ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ຜົນງານ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະຄາດຄະເນວ່າຜູ້ສະໝັກຄົນໃດມີໂອກາດປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍທີ່ສຸດໃນຕໍາແໜ່ງທີ່ກໍານົດ. "ດ້ວຍການວິເຄາະແບບຄາດເດົາ, ພວກເຮົາສາມາດສ້າງໂປຣໄຟລ໌ທີ່ເໝາະສົມກວ່າໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສໍາເລັດໃນອະດີດ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເປັນອັດຕະວິໄນໃນການຕັດສິນໃຈ," Hosana ໃຫ້ຄໍາເຫັນ.
- ການຕິດຕາມກວດກາຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ ຈຸດສຳຄັນອີກອັນໜຶ່ງແມ່ນການຕິດຕາມກວດກາຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການຮັບສະໝັກ, ເຊັ່ນ: ເວລາໃນການຕື່ມຕຳແໜ່ງວ່າງ, ອັດຕາການຍອມຮັບຂໍ້ສະເໜີ, ແລະ ການຮັກສາພະນັກງານໃໝ່. ຕົວຊີ້ວັດເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍລະບຸຂໍ້ຈຳກັດ ແລະ ຊອກຫາໂອກາດໃນການປັບປຸງ. ອີງຕາມການສຶກສາໂດຍ LinkedIn , ປະມານ 76% ຂອງຜູ້ຮັບສະໝັກທີ່ໄດ້ຮັບການສຳຫຼວດເຊື່ອວ່າເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຂະບວນການຄັດເລືອກ, ມັນຈຳເປັນຕ້ອງໃຊ້ຕົວຊີ້ວັດຂັ້ນສູງ.
- ປັນຍາປະດິດ (AI) ສຳລັບການກວດສອບຜູ້ສະໝັກ: AI ກຳລັງກາຍເປັນພັນທະມິດທີ່ດີໃນການກວດສອບຊີວະປະຫວັດ, ເລັ່ງຂະບວນການຄັດເລືອກເບື້ອງຕົ້ນ ແລະ ກຳນົດຜູ້ສະໝັກທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງວຽກຫຼາຍກວ່າ. "ທີ່ Infojobs, ພວກເຮົາໃຊ້ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການກວດສອບ ແລະ ການວິເຄາະຊີວະປະຫວັດ, ຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຮົາສາມາດສຸມໃສ່ຜູ້ສະໝັກທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ແທ້ຈິງໃນໄລຍະຕໍ່ໆໄປ," Hosana ອະທິບາຍ.
- ການປັບປຸງປະສົບການຂອງຜູ້ສະໝັກ ນອກເໜືອໄປຈາກການປັບປຸງການຄັດເລືອກໃຫ້ດີທີ່ສຸດແລ້ວ, ຂໍ້ມູນຍັງຊ່ວຍປັບແຕ່ງປະສົບການຂອງຜູ້ສະໝັກໃຫ້ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການ. ດ້ວຍຄຳຕິຊົມ ແລະ ການປະເມີນຜົນທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະລະບຸຂໍ້ບົກຜ່ອງໃນຂະບວນການ ແລະ ປັບປຸງເສັ້ນທາງຂອງຜູ້ສະໝັກ, ຮັບປະກັນປະສົບການໃນທາງບວກ. “ເມື່ອພວກເຮົາໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອເຂົ້າໃຈເສັ້ນທາງຂອງຜູ້ສະໝັກໃຫ້ດີຂຶ້ນ, ພວກເຮົາບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດປັບປຸງຂະບວນການຄັດເລືອກໃຫ້ດີທີ່ສຸດເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ປະສົບການນີ້ເປັນມະນຸດ ແລະ ເປັນສ່ວນຕົວຫຼາຍຂຶ້ນ. ຂະບວນການທີ່ດຳເນີນໄປຢ່າງດີສາມາດເປັນຕົວຕັດສິນໃນການຍອມຮັບຂໍ້ສະເໜີ,” Hosana ອະທິບາຍ.
ແນວໂນ້ມໃນອະນາຄົດໃນການໃຊ້ຂໍ້ມູນ
ສຳລັບ Hosana, ອະນາຄົດຂອງການຊອກຫາພອນສະຫວັນແມ່ນເຊື່ອມໂຍງຢ່າງແໜ້ນແຟ້ນກັບຄວາມສາມາດຂອງບໍລິສັດໃນການຕີຄວາມ ແລະ ນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. “ພວກເຮົາຍັງຢູ່ໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນຂອງການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນໃນການຮັບສະໝັກພະນັກງານເທົ່ານັ້ນ. ຍັງມີພື້ນທີ່ອີກຫຼາຍທີ່ຈະເຕີບໂຕ, ແລະ ບໍລິສັດທີ່ສາມາດປະສົມປະສານເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງມີຍຸດທະສາດ, ປັບປ່ຽນຂະບວນການຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຈະມີຄວາມພ້ອມທີ່ດີກວ່າທີ່ຈະແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດ ແລະ ດຶງດູດຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ດີທີ່ສຸດ,” ນາງກ່າວ.
ນາງກ່າວຕື່ມວ່າຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສຳຄັນບໍ່ພຽງແຕ່ຢູ່ໃນປະລິມານຂອງຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງຢູ່ໃນຄຸນນະພາບຂອງມັນ ແລະ ຄວາມສາມາດໃນການປ່ຽນມັນໃຫ້ເປັນຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້. “ການສະສົມຂໍ້ມູນນັ້ນບໍ່ພຽງພໍທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ສຳເລັດ. ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນການຮູ້ວ່າຈະເຮັດແນວໃດກັບຂໍ້ມູນນັ້ນ ແລະ ວິທີການນຳໃຊ້ມັນເພື່ອປັບແຕ່ງແຕ່ລະຂັ້ນຕອນຂອງການຮັບສະໝັກ, ຕັ້ງແຕ່ການດຶງດູດຈົນເຖິງການຮັກສາພອນສະຫວັນ,” ນາງເນັ້ນໜັກ.
ນອກຈາກນັ້ນ, Hosana ເຊື່ອວ່າວິວັດທະນາການຂອງເຕັກໂນໂລຢີ, ເຊັ່ນ: ປັນຍາປະດິດ ແລະ ການວິເຄາະແບບຄາດເດົາ, ຈະຊ່ວຍໃຫ້ມີລະດັບການປັບແຕ່ງສ່ວນບຸກຄົນທີ່ບໍ່ເຄີຍເຫັນມາກ່ອນໃນຂະບວນການຄັດເລືອກ. "ພວກເຮົາກຳລັງເວົ້າກ່ຽວກັບຂະບວນການທີ່ຈະມີຄວາມຄ່ອງແຄ້ວ ແລະ ມີຄວາມໝັ້ນໃຈຫຼາຍຂຶ້ນ, ບ່ອນທີ່ຜູ້ຮັບສະໝັກຈະສາມາດຄາດເດົາພຶດຕິກຳ, ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ແລະ ປັບຍຸດທະສາດໃນເວລາຈິງ, ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ແນ່ນອນ," ນາງສະຫຼຸບ.
