U tržištu zapošljavanja koje postaje sve konkurentnije, korištenje podataka na pametan način postalo je jedan od glavnih načina za pronalaženje i zapošljavanje najboljih talenata. Tvrtke koje koriste tehnologiju i analizu podataka u procesu zapošljavanja imaju prednost kada je u pitanju privlačenje i zadržavanje kvalificiranih stručnjaka.
ZaHosana Azevedo, Voditelj ljudskih resursa u Infojobs, Korištenje dobro primijenjenih podataka potpuno mijenja način na koji regruteri vide i biraju kandidate, donose više efikasnosti i preciznosti u zapošljavanju. Prema istraživanju izMcKinsey, tvrtke koje koriste podatke na strateški način u zapošljavanju imaju 30% veće šanse za uspjeh u zapošljavanju u kraćem vremenu.
Strategije za korištenje podataka u zapošljavanju
- Prediktivna analiza za identifikaciju obrazacaJedna od velikih inovacija koja je regruterima na raspolaganju je prediktivna analiza. Korištenje algoritama za identifikaciju obrazaca u životopisima, evaluacije i performanse, moguće je predvidjeti koji kandidati imaju veće šanse za uspjeh na određenom radnom mjestu. "S analitičkom predikcijom", uspjeli smo sastaviti prikladnije profile temeljene na prethodnim uspjesima, što pomaže u smanjenju subjektivnosti u odlukama, komentiraj Hosana
- Praćenje mjera performansiDruga bitna točka je praćenje mjernih podataka o učinkovitosti procesa zapošljavanja, koliko vremena treba da se zatvori pozicija, stopa prihvaćanja ponuda i zadržavanje novih zaposlenika. Te metrike pomažu u identifikaciji uskih grla i pronalaženju prilika za poboljšanje. Prema studiji koji je napravljen od straneLinkedIn, oko 76% ispitanih regrutera vjeruje da je za povećanje efikasnosti procesa selekcije, potrebno je koristiti napredne metrike
- Umjetna inteligencija (UI) za selekciju kandidataAI postaje veliki saveznik u selekciji životopisa, ubrzavanje inicijalne selekcije i identifikacija kandidata koji su više usklađeni s potrebama radnog mjesta. "Nema Infojobsa", koristimo AI za optimizaciju selekcije i analize životopisa, omogućujući nam da se usredotočimo na kandidate s pravim potencijalom u ostalim fazama, objašnjavaj Hosanu
- Poboljšanje iskustva kandidataOsim optimizacije odabira, podaci pomažu u personalizaciji iskustva kandidata. S strukturiranim povratnim informacijama i procjenama, moguće je identificirati nedostatke u procesu i unaprijediti put kandidata, osiguravajući pozitivno iskustvo. "Kada koristimo podatke za bolje razumijevanje putovanja kandidata", uspjeli smo ne samo optimizirati selekcijski proces, ali i učiniti ovo iskustvo humanijim i personaliziranim. Dobro dobro vođenje može biti presudno za prihvaćanje ponude,"objašnjava Hosana"
Buduće tendencije u korištenju podataka
Za Hosanu, budućnost sticanja talenata snažno je povezana s sposobnošću kompanija da efikasno tumače i primenjuju podatke. "Tek smo na početku korištenja podataka u zapošljavanju". Još uvijek ima puno prostora za rast, i tvrtke koje uspiju integrirati te alate na strateški način, neprekidno prilagođavajući svoje procese, bit će bolje pripremljene za natjecanje na tržištu i osvajanje najboljih stručnjaka, izjavljuje
Ona dodaje da je razlika ne samo u količini podataka, ali u kvaliteti i sposobnosti da ih pretvore u akcijske uvide. "Nije dovoljno samo akumulirati informacije". Pravi izazov je znati što učiniti s tim podacima i kako ih iskoristiti za personalizaciju svake faze zapošljavanja, od privlačenja do zadržavanja talenata, ističe
Osim toga, Hosana vjeruje da je evolucija tehnologija, kako umjetna inteligencija i prediktivna analitika, omogućit će razinu personalizacije kakva do sada nije viđena u procesu selekcije. "Govoremo o procesima koji će biti sve brži i precizniji", gdje će regruteri moći predvidjeti ponašanja, predvidjeti potrebe i prilagoditi strategije u stvarnom vremenu, na temelju konkretnih podataka.”, zaključak
