На все более конкурентном рынке рекрутинга, использование данных разумным образом стало одним из основных способов поиска и найма лучших талантов. Компании, которые используют технологии и анализ данных в процессе отбора, опережают остальных, когда речь идет о привлечении и удержании квалифицированных специалистов.
КОсанна Азеведо, Руководитель отдела кадров Infojobs, Использование правильно примененных данных полностью меняет способ, которым рекрутеры видят и выбирают кандидатов, принося больше эффективности и точности в найме. Согласно исследованиюМакКинси, компании, которые используют данные стратегически при найме, имеют на 30% больше шансов правильно выбрать кандидата за меньшее время.
Стратегии использования данных при подборе персонала
- Прогностическая аналитика для выявления закономерностейОдним из больших нововведений, доступных рекрутерам, является предсказательная аналитика. Использование алгоритмов для выявления паттернов в резюме, оценки и результаты, возможно предсказать, какие кандидаты имеют больше шансов на успех в определенной вакансии. С помощью предиктивного анализа, мы смогли создать более подходящие профили, основываясь на предыдущих успехах, что помогает снизить субъективность в принятии решений, комментирует Осана
- Отслеживание показателей производительностиЕще один важный момент - это мониторинг показателей эффективности процесса набора персонала, как долго занимает закрытие вакансии, уровень принятия предложений и удержание новых сотрудников. Эти метрики помогают выявлять узкие места и находить возможности для улучшения. Согласно исследованию, проведенномуLinkedIn, около 76% опрошенных рекрутеров считают, что для повышения эффективности процесса отбора, необходима использование продвинутых метрик
- Искусственный интеллект (ИИ) для отбора кандидатовИИ становится большим союзником в отборе резюме, ускоряя начальный отбор и выявляя кандидатов, более соответствующих требованиям вакансии. Нет Infojobs, мы используем ИИ для оптимизации сортировки и анализа резюме, позволяя нам сосредоточиться на кандидатах с реальным потенциалом на следующих этапах, объясни Осана
- Улучшение опыта кандидатовКроме оптимизации выбора, данные помогают персонализировать опыт кандидата. С структурированными отзывами и оценками, возможно выявить недостатки в процессе и улучшить путь кандидата, обеспечивая положительный опыт. Когда мы используем данные, чтобы лучше понять путь кандидата, мы смогли не только оптимизировать процесс отбора, но также сделать этот опыт более человечным и персонализированным. Хорошо проведенный процесс может быть решающим для принятия предложения,"объясняет Хосана"
Будущие тенденции использования данных
Для Хосаны, будущее привлечения талантов сильно связано с способностью компаний эффективно интерпретировать и применять данные. "Мы только в начале использования данных в рекрутинге". Все еще есть много места для роста, и компании, которые смогут интегрировать эти инструменты стратегически, постоянно настраивая свои процессы, будут лучше подготовлены к конкуренции на рынке и завоеванию лучших специалистов, утверждает
Она добавляет, что отличие заключается не только в количестве данных, но в качестве и способности превращать их в действенные инсайты. Недостаточно накапливать информацию. Истинный вызов заключается в том, чтобы понять, что делать с этими данными и как использовать их для персонализации каждого этапа рекрутинга, от привлечения до удержания талантов, подчеркивает
Кроме того, Хосана считает, что эволюция технологий, как Искусственный Интеллект и предсказательная аналитика, позволит достичь уровня персонализации, не виданного ранее в процессе отбора. Мы говорим о процессах, которые будут становиться все более быстрыми и точными, где рекрутеры смогут предсказать поведение, предвидеть потребности и корректировать стратегии в реальном времени, на основе конкретных данных.”, заключи
