智慧數據:如何優化人才招募流程並提高招募績效

在競爭日益激烈的招募市場中,智慧地使用數據已成為尋找和僱用最優秀人才的主要方式之一。在選拔過程中利用技術和數據分析的公司在吸引和留住合格的專業人員方面取得進展。 

對於 霍薩娜·阿澤維多的,Infojobs 人力資源主管,「使用應用良好的數據可以徹底改變招募人員看待和選擇候選人的方式,從而提高員工的效率和準確性」 麥肯錫30% 在招募中策略性地使用數據的公司更有可能在更短的時間內獲得正確的招募。 

在招募中使用數據的策略

1. 預測分析來識別模式招募人員可以利用的偉大創新之一是預測分析。使用演算法來識別履歷、評估和績效中的模式,可以預測哪些候選人更有可能在特定工作中取得成功。 “透過預測分析,我們可以根據先前的成功建立更合適的檔案,這有助於減少決策的主觀性”,Hosana 評論道。
2. 監控績效指標另一個要點是監控招募過程的績效指標,例如職缺的結束時間、錄取率和新員工的保留率。這些指標有助於識別瓶頸並找到改進的機會。根據一項研究 領英76% 受訪招募人員認為,為了提高選拔過程的效率,需要使用先進的指標。
3. 用於篩選候選人的人工智慧(AI)人工智慧已成為課程篩選的重要盟友,加速了初步選擇並確定了更符合職位需求的候選人。 “沒有資訊工作,我們使用人工智慧來優化課程篩選和分析,使我們能夠專注於在其他步驟中具有真正潛力的候選人”,Hosana 解釋道。
4. 改善候選人的經驗除了優化選擇之外,數據還有助於個性化候選人的體驗。透過結構化的回饋和評估,可以識別流程中的缺陷並改善候選人的旅程,確保積極的體驗。 “當我們使用數據來更好地了解候選人的旅程時,我們不僅能夠優化選擇過程,而且能夠使這種體驗更加人性化和個性化。良好的流程對於接受報價具有決定性作用,何佐那解釋道。

數據使用的未來趨勢

對 Hosana 來說,人才招募的未來與公司有效解釋和應用數據的能力密切相關。 “我們才剛開始在招募中使用數據”。仍有很大的發展空間,能夠策略性地整合這些工具、不斷調整流程的公司將更好地做好市場競爭並贏得最優秀專業人士的準備,他說。

她補充說,差異不僅在於數據的數量,還在於將其轉化為可操作的見解的品質和能力。“僅僅積累資訊是不夠的”。真正的挑戰是知道如何處理這些數據以及如何使用它來客製化招募的每個階段,從吸引人才到保留人才,」她指出。

此外,Hosana 認為,人工智慧和預測分析等技術的發展將允許在選擇過程中實現前所未有的客製化水平。 “我們正在談論的流程將變得越來越敏捷和自信,招募人員將能夠根據具體數據即時預測行為、預測需求和調整策略”。