മത്സരം വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന റിക്രൂട്ട്മെന്റ് വിപണിയിൽ, മികച്ച പ്രതിഭകളെ കണ്ടെത്തുന്നതിനും നിയമിക്കുന്നതിനുമുള്ള പ്രധാന മാർഗങ്ങളിലൊന്നായി ഡാറ്റ ബുദ്ധിപരമായി ഉപയോഗിക്കുന്നത് മാറിയിരിക്കുന്നു. യോഗ്യതയുള്ള പ്രൊഫഷണലുകളെ ആകർഷിക്കുന്നതിലും നിലനിർത്തുന്നതിലും സാങ്കേതികവിദ്യയും ഡാറ്റാ അനലിറ്റിക്സും ഉപയോഗപ്പെടുത്തുന്ന കമ്പനികൾ മത്സരാധിഷ്ഠിത നേട്ടം കൈവരിക്കുന്നു.
ഹൊസാന അസെവെഡോയുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ , "നന്നായി പ്രയോഗിച്ച ഡാറ്റയുടെ ഉപയോഗം റിക്രൂട്ടർമാർ ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ കാണുകയും തിരഞ്ഞെടുക്കുകയും ചെയ്യുന്ന രീതിയെ പൂർണ്ണമായും മാറ്റുന്നു, ഇത് നിയമനത്തിൽ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമതയും കൃത്യതയും കൊണ്ടുവരുന്നു." മക്കിൻസി , റിക്രൂട്ട്മെന്റിൽ തന്ത്രപരമായി ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്ന കമ്പനികൾക്ക് കുറഞ്ഞ സമയത്തിനുള്ളിൽ ശരിയായ നിയമനം നടത്താനുള്ള സാധ്യത 30% കൂടുതലാണ്.
റിക്രൂട്ട്മെന്റിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനുള്ള തന്ത്രങ്ങൾ
- പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള പ്രവചനാത്മക വിശകലനം: റിക്രൂട്ടർമാർക്ക് ലഭ്യമായ മികച്ച നൂതനാശയങ്ങളിലൊന്നാണ് പ്രവചനാത്മക വിശകലനം. റെസ്യൂമെകൾ, വിലയിരുത്തലുകൾ, പ്രകടനം എന്നിവയിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു നിശ്ചിത സ്ഥാനത്ത് ഏത് സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്കാണ് വിജയസാധ്യതയെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ കഴിയും. "പ്രവചനാപരമായ വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച്, മുൻകാല വിജയങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഞങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമായ പ്രൊഫൈലുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് തീരുമാനങ്ങളിലെ ആത്മനിഷ്ഠത കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു," ഹൊസാന അഭിപ്രായപ്പെടുന്നു.
- പ്രകടന അളവുകൾ നിരീക്ഷിക്കൽ മറ്റൊരു പ്രധാന കാര്യം റിക്രൂട്ട്മെന്റ് പ്രക്രിയയുടെ പ്രകടന അളവുകൾ നിരീക്ഷിക്കുക എന്നതാണ്, ഉദാഹരണത്തിന് ഒരു ഒഴിവ് നികത്താനുള്ള സമയം, ഓഫർ സ്വീകാര്യത നിരക്ക്, പുതിയ ജീവനക്കാരെ നിലനിർത്തൽ എന്നിവ. ഈ അളവുകൾ തടസ്സങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും മെച്ചപ്പെടുത്തലിനുള്ള അവസരങ്ങൾ കണ്ടെത്താനും സഹായിക്കുന്നു. ലിങ്ക്ഡ്ഇൻ , സർവേയിൽ പങ്കെടുത്ത റിക്രൂട്ടർമാരിൽ ഏകദേശം 76% പേരും തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രക്രിയയുടെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന്, നൂതന അളവുകൾ ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണെന്ന് വിശ്വസിക്കുന്നു.
- സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെ സ്ക്രീനിങ്ങിനുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI): റെസ്യൂമെ സ്ക്രീനിങ്ങിൽ AI ഒരു മികച്ച സഖ്യകക്ഷിയായി മാറുകയാണ്, ഇത് പ്രാരംഭ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രക്രിയ വേഗത്തിലാക്കുകയും ജോലി ആവശ്യകതകളുമായി കൂടുതൽ പൊരുത്തപ്പെടുന്ന ഉദ്യോഗാർത്ഥികളെ തിരിച്ചറിയുകയും ചെയ്യുന്നു. "ഇൻഫോജോബ്സിൽ, റെസ്യൂമെ സ്ക്രീനിംഗും വിശകലനവും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് ഞങ്ങൾ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് തുടർന്നുള്ള ഘട്ടങ്ങളിൽ യഥാർത്ഥ കഴിവുള്ള ഉദ്യോഗാർത്ഥികളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു," ഹൊസാന വിശദീകരിക്കുന്നു.
- സ്ഥാനാർത്ഥി അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തൽ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിനൊപ്പം, സ്ഥാനാർത്ഥി അനുഭവം വ്യക്തിഗതമാക്കാൻ ഡാറ്റ സഹായിക്കുന്നു. ഘടനാപരമായ ഫീഡ്ബാക്കും വിലയിരുത്തലുകളും ഉപയോഗിച്ച്, പ്രക്രിയയിലെ പോരായ്മകൾ തിരിച്ചറിയാനും സ്ഥാനാർത്ഥി യാത്ര മെച്ചപ്പെടുത്താനും കഴിയും, ഇത് ഒരു പോസിറ്റീവ് അനുഭവം ഉറപ്പാക്കുന്നു. “സ്ഥാനാർത്ഥി യാത്രയെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രക്രിയ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ മാത്രമല്ല, ഈ അനുഭവം കൂടുതൽ മാനുഷികവും വ്യക്തിപരവുമാക്കാനും ഞങ്ങൾക്ക് കഴിയും. നന്നായി നടത്തിയ ഒരു പ്രക്രിയ ഓഫർ സ്വീകരിക്കുന്നതിൽ നിർണായകമാകും, ”ഹൊസാന വിശദീകരിക്കുന്നു.
ഡാറ്റ ഉപയോഗത്തിലെ ഭാവി പ്രവണതകൾ
ഹൊസാനയെ സംബന്ധിച്ചിടത്തോളം, പ്രതിഭാ ഏറ്റെടുക്കലിന്റെ ഭാവി, ഡാറ്റ കാര്യക്ഷമമായി വ്യാഖ്യാനിക്കാനും പ്രയോഗിക്കാനുമുള്ള കമ്പനികളുടെ കഴിവുമായി ശക്തമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. “റിക്രൂട്ട്മെന്റിൽ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന്റെ തുടക്കത്തിൽ മാത്രമാണ് ഞങ്ങൾ. വളരാൻ ഇനിയും ധാരാളം ഇടമുണ്ട്, കൂടാതെ ഈ ഉപകരണങ്ങൾ തന്ത്രപരമായി സംയോജിപ്പിക്കാനും, തുടർച്ചയായി പ്രക്രിയകൾ ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയുന്ന കമ്പനികൾ വിപണിയിൽ മത്സരിക്കാനും മികച്ച പ്രൊഫഷണലുകളെ ആകർഷിക്കാനും കൂടുതൽ തയ്യാറാകും, ”അവർ പറയുന്നു.
ഡാറ്റയുടെ അളവിൽ മാത്രമല്ല, അതിന്റെ ഗുണനിലവാരത്തിലും അതിനെ പ്രവർത്തനക്ഷമമായ ഉൾക്കാഴ്ചകളാക്കി മാറ്റാനുള്ള കഴിവിലുമാണ് പ്രധാന വ്യത്യാസം എന്ന് അവർ കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു. "വിവരങ്ങൾ ശേഖരിച്ചാൽ മാത്രം പോരാ. ആ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് എന്തുചെയ്യണമെന്നും പ്രതിഭകളെ ആകർഷിക്കുന്നത് മുതൽ നിലനിർത്തുന്നത് വരെയുള്ള റിക്രൂട്ട്മെന്റിന്റെ ഓരോ ഘട്ടവും വ്യക്തിഗതമാക്കാൻ അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാമെന്നും അറിയുക എന്നതാണ് യഥാർത്ഥ വെല്ലുവിളി," അവർ ഊന്നിപ്പറയുന്നു.
കൂടാതെ, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ്, പ്രെഡിക്റ്റീവ് അനലിറ്റിക്സ് തുടങ്ങിയ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ പരിണാമം, തിരഞ്ഞെടുപ്പ് പ്രക്രിയയിൽ ഇതുവരെ കണ്ടിട്ടില്ലാത്ത ഒരു തലത്തിലുള്ള വ്യക്തിഗതമാക്കൽ അനുവദിക്കുമെന്ന് ഹൊസാന വിശ്വസിക്കുന്നു. "കൂടുതൽ ചടുലവും ദൃഢനിശ്ചയവുമുള്ള പ്രക്രിയകളെക്കുറിച്ചാണ് നമ്മൾ സംസാരിക്കുന്നത്, അവിടെ റിക്രൂട്ടർമാർക്ക് പെരുമാറ്റങ്ങൾ മുൻകൂട്ടി കാണാനും, ആവശ്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാനും, കൃത്യമായ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തത്സമയം തന്ത്രങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കാനും കഴിയും," അവർ ഉപസംഹരിക്കുന്നു.
