ますます競争が激化する採用市場で, データを賢く活用することは、最高の才能を見つけて雇うための主要な方法の一つになった. テクノロジーとデータ分析を採用プロセスに活用する企業は、優秀な人材を引き付け、維持する際に先行しています.
にホザンナ・アゼベド, インフォジョブズの人事部長, データを適切に活用することで、採用担当者が候補者を見て選ぶ方法が完全に変わる, 採用における効率と精度を向上させる. 調査によるとマッキンゼー, 戦略的にデータを活用して採用を行う企業は、短時間での採用成功率が30%高くなる.
採用におけるデータ活用戦略
- パターンを識別する予測分析採用担当者が利用できる大きな革新の一つは予測分析です. 履歴書のパターンを特定するためのアルゴリズムの使用, 評価とパフォーマンス, 特定の職種で成功する可能性が高い候補者を予測することは可能です. 予測分析を使用して, 以前の成功に基づいてより適切なプロフィールを作成することができました, 決定における主観性を減少させるもの, ホサナについてコメントする
- パフォーマンス指標の追跡もう一つの重要な点は、採用プロセスのパフォーマンス指標を監視することです, ポジションを締めるまでの時間はどのようにか, オファーの受け入れ率と新入社員の定着率. これらの指標はボトルネックを特定し、改善の機会を見つけるのに役立ちます. ある研究によるとリンクトイン, 約76%の回答者である採用担当者は、選考プロセスの効率を高めるために, 高度なメトリクスの使用が必要です
- 候補者選考のための人工知能（AI）AIは履歴書の選別において大きな味方になりつつある, 初期選考を加速し、求人のニーズにより合致した候補者を特定する. 「情報がありません」, 私たちは履歴書の選別と分析を最適化するためにAIを使用しています, 候補者が他の段階で本当の潜在能力を持っていることに焦点を当てることを可能にします, ホサナを説明する
- 候補者の体験を向上させる選択の最適化に加えて, データは候補者の体験をパーソナライズするのに役立ちます. 構造化されたフィードバックと評価, プロセスの欠陥を特定し、候補者の旅を改善することは可能です, ポジティブな体験を保証する. 候補者の旅をよりよく理解するためにデータを使用する時, 選考プロセスを最適化するだけでなく, しかし、この体験をより人間的でパーソナライズされたものにすることも重要です. 適切に進められたプロセスは、オファーの受け入れにおいて決定的な要素となることがあります,ホザナが説明します
データ利用の将来動向
ホザナへ, 人材獲得の未来は、企業がデータを効率的に解釈し適用する能力に強く関連している. 私たちは採用におけるデータの使用の始まりに過ぎません. まだ成長する余地はたくさんあります, そして、これらのツールを戦略的に統合できる企業, プロセスを継続的に調整する, 市場で競争し、最高のプロフェッショナルを獲得するために、より準備が整うでしょう, 主張する
彼女は、差別化は単にデータの量だけではないと付け加えます, しかし、それらを実行可能なインサイトに変える質と能力において. 情報を蓄積するだけでは不十分です. 真の課題は、これらのデータをどのように扱い、採用の各ステップをパーソナライズするためにどのように活用するかを知ることです, 「魅力から人材の定着まで」, 強調する
さらに, ホザナは技術の進化を信じている, 人工知能と予測分析のように, 選考プロセスにおいて前例のないレベルのカスタマイズを可能にします. 私たちは、ますます迅速で的確なプロセスについて話しています, リクルーターが行動を予測できる場所, ニーズを予測し、リアルタイムで戦略を調整する, 具体的なデータに基づいて.”, 結論
