בשוק גיוס שמתרקם תחרותי יותר ויותר, שימוש בנתונים בצורה חכמה הפך לאחת הדרכים המרכזיות למצוא ולשכור את הכישרונות הטובים ביותר. חברות שמנצלות את הטכנולוגיה ואת ניתוחי הנתונים בתהליך המיון יוצאות לפני כשמדובר במשיכת ושימור מקצוענים מוסמכים.
לְמַעַןהוזנה אזבדו, ראש משאבי אנוש של אינפוג'ובס, שימוש בנתונים מיושמים היטב משנה לחלוטין את האופן שבו מגייסים רואים ובוחרים את המועמדים, מביאים יותר יעילות ודייקנות לגיוסים. על פי סקר שלמקינזי, חברות שמשתמשות בנתונים בצורה אסטרטגית בגיוס יש להן 30% יותר סיכוי להצליח בהעסקה בפחות זמן.
אסטרטגיות לשימוש בנתונים בגיוס
- ניתוח חיזוי לזיהוי דפוסיםאחת מהחדשנויות הגדולות שיש למגייסים זמינות היא הניתוח החזוי. שימוש באלגוריתמים לזיהוי דפוסים בקורות חיים, הערכות וביצועים, אפשר לחזות אילו מועמדים יש להם סיכוי גבוה יותר להצלחה במשרה מסוימת. עם הניתוח החזוי, הצלחנו לבנות פרופילים מתאימים יותר בהתבסס על הצלחות קודמות, מה שעוזר להפחית את הסובייקטיביות בהחלטות, הושע נא
- מעקב אחרי מדדי ביצוענקודה נוספת חיונית היא לנטר את מדדי הביצוע של תהליך הגיוס, כמה זמן לוקח לסגור משרה, שיעור קבלת ההצעות ושימור עובדים חדשים. המטריקות הללו עוזרות לזהות צווארי בקבוק ולמצוא הזדמנויות לשיפור. על פי מחקר שנעשה על ידילינקדאין, כחמישה ושבעים אחוז מהמגייסים המגיבים מאמינים שכדי להגדיל את היעילות של תהליך המיון, נדרשת השימוש במטריקות מתקדמות
- בינה מלאכותית (במ) לסינון מועמדיםהבינה המלאכותית הופכת להיות בעלת ברית גדולה במיון קורות חיים, מאיץ את הבחירה הראשונית ומזהה מועמדים שמתאימים יותר לצרכים של המשרה. אין אינפוג'ובס, אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית כדי לייעל את המיון וניתוח קורות החיים, מאפשר לנו להתמקד במועמדים עם פוטנציאל אמיתי בשאר השלבים, הסבר הושע נא
- שיפור חוויית המועמדבנוסף לאופטימיזציה של הבחירה, הנתונים עוזרים להתאים את חוויית המועמד. עם משוב מובנה והערכות, אפשר לזהות כשלים בתהליך ולשפר את מסלול המועמד, מבטיחים חוויה חיובית. "כאשר אנו משתמשים בנתונים כדי להבין טוב יותר את המסע של המועמד", הצלחנו לא רק לייעל את תהליך המיון, אבל גם להפוך את החוויה הזו ליותר אנושית ואישית. תהליך מנוהל היטב יכול להיות מכריע בקבלת ההצעה,"הסביר הוסנה"
מגמות עתידיות בשימוש בנתונים
להושע, העתיד של רכישת כישרונות קשור קשר הדוק ליכולת של חברות לפרש וליישם את הנתונים ביעילות. "אנחנו רק בתחילת השימוש בנתונים בגיוס". עדיין יש הרבה מקום לצמוח, והחברות שיצליחו לשלב את הכלים הללו בצורה אסטרטגית, מתאימים את התהליכים שלכם באופן מתמשך, יהיו מוכנות יותר להתחרות בשוק ולכבוש את המקצוענים הטובים ביותר, אומר
היא מוסיפה שההבדל לא נמצא רק בכמות הנתונים, אך באיכות וביכולת להפוך אותם לתובנות שניתן לפעול עליהן. לא מספיק לצבור מידע. האתגר האמיתי הוא לדעת מה לעשות עם הנתונים האלה ואיך להשתמש בהם כדי להתאים אישית כל שלב בגיוס, מגיוס ועד שימור כישרונות, מדגיש
בנוסף לכך, הוזנה מאמינה שההתפתחות של הטכנולוגיות, כיצד אינטליגנציה מלאכותית וניתוחים חיזויים, יאפשר רמה של התאמה אישית שמעולם לא נראתה לפני כן בתהליך המיון. "אנחנו מדברים על תהליכים שיהיו יותר ויותר מהירים ומדויקים", איפה מגייסים יוכלו לחזות התנהגויות, לחזות צרכים ולהתאים אסטרטגיות בזמן אמת, בהתבסס על נתונים קונקרטיים.”, סיים
