In een steeds competitievere arbeidsmarkt is het slim inzetten van data uitgegroeid tot een van de belangrijkste manieren om het beste talent te vinden en aan te nemen. Bedrijven die technologie en data-analyse inzetten in het selectieproces, verwerven een concurrentievoordeel bij het aantrekken en behouden van gekwalificeerde professionals.
Volgens Hosana Azevedo , hoofd personeelszaken bij Infojobs, "verandert het gebruik van goed toegepaste data de manier waarop recruiters kandidaten zien en selecteren volledig, wat leidt tot meer efficiëntie en precisie bij het werven van personeel." Volgens een van McKinsey hebben bedrijven die data strategisch inzetten bij werving 30% meer kans om de juiste kandidaat sneller aan te nemen.
Strategieën voor het gebruik van data bij werving en selectie
- Voorspellende analyses om patronen te herkennen: Een van de grote innovaties voor recruiters is voorspellende analyse. Door algoritmes te gebruiken om patronen in cv's, assessments en prestaties te identificeren, is het mogelijk te voorspellen welke kandidaten de beste kans op succes hebben in een bepaalde functie. "Met voorspellende analyses kunnen we meer geschikte profielen creëren op basis van successen uit het verleden, wat helpt om subjectiviteit bij beslissingen te verminderen", aldus Hosana.
- Het monitoren van prestatiecijfers Een ander essentieel punt is het monitoren van de prestatiecijfers van het wervingsproces, zoals de tijd die nodig is om een vacature te vullen, het acceptatiepercentage van aanbiedingen en het behoud van nieuwe medewerkers. Deze cijfers helpen knelpunten te identificeren en verbeterpunten te vinden. Volgens een onderzoek van LinkedIn is ongeveer 76% van de ondervraagde recruiters van mening dat het gebruik van geavanceerde statistieken noodzakelijk is om de efficiëntie van het selectieproces te verhogen.
- Kunstmatige intelligentie (AI) voor kandidaatselectie: AI wordt een waardevolle bondgenoot bij het screenen van cv's. Het versnelt het eerste selectieproces en helpt bij het identificeren van kandidaten die beter aansluiten bij de functie-eisen. "Bij Infojobs gebruiken we AI om het screenen en analyseren van cv's te optimaliseren, waardoor we ons in de volgende fasen kunnen richten op kandidaten met echt potentieel", legt Hosana uit.
- De kandidaatervaring verbeteren Naast het optimaliseren van de selectie, helpt data ook bij het personaliseren van de kandidaatervaring. Met gestructureerde feedback en evaluaties kunnen knelpunten in het proces worden opgespoord en kan de kandidaatreis worden verbeterd, wat zorgt voor een positieve ervaring. "Door data te gebruiken om de kandidaatreis beter te begrijpen, kunnen we niet alleen het selectieproces optimaliseren, maar deze ervaring ook menselijker en persoonlijker maken. Een goed verlopend proces kan doorslaggevend zijn voor de acceptatie van een aanbod", legt Hosana uit.
Toekomstige trends in datagebruik
Voor Hosana is de toekomst van talentwerving sterk verbonden met het vermogen van bedrijven om data efficiënt te interpreteren en toe te passen. "We staan nog maar aan het begin van het gebruik van data in recruitment. Er is nog veel ruimte voor verbetering, en bedrijven die erin slagen deze tools strategisch te integreren en hun processen continu aan te passen, zullen beter voorbereid zijn om te concurreren op de markt en de beste professionals aan te trekken", zegt ze.
Ze voegt eraan toe dat het belangrijkste verschil niet alleen in de hoeveelheid data zit, maar ook in de kwaliteit ervan en het vermogen om die data om te zetten in bruikbare inzichten. "Het is niet genoeg om informatie te verzamelen. De echte uitdaging is weten wat je met die data moet doen en hoe je die kunt gebruiken om elke fase van het wervingsproces te personaliseren, van het aantrekken tot het behouden van talent", benadrukt ze.
Hosana is er bovendien van overtuigd dat de evolutie van technologieën zoals kunstmatige intelligentie en voorspellende analyses een ongekend niveau van personalisatie in het selectieproces mogelijk zal maken. "We hebben het over processen die steeds flexibeler en assertiever zullen worden, waarbij recruiters gedrag kunnen anticiperen, behoeften kunnen voorspellen en strategieën in realtime kunnen aanpassen op basis van concrete gegevens", concludeert ze.
