Akıllı veriler: Yetenek edinim sürecini nasıl optimize eder ve işe alım performansını nasıl artırırsınız

giderek daha rekabetçi bir işe alım pazarında, Verileri akıllıca kullanmak, en iyi yetenekleri bulmanın ve işe almanın başlıca yollarından biri haline geldi. Teknolojiyi ve veri analizlerini işe alım sürecinde kullanan şirketler, nitelikli profesyonelleri çekme ve elde tutma konusunda öne çıkıyor. 

ParaHosana Azevedo, Infojobs İnsan Kaynakları Müdürü, Veri iyi kullanımı, işe alımcıların adayları nasıl gördüğünü ve seçtiğini tamamen değiştirir, işe alımlarda daha fazla verimlilik ve doğruluk sağlamak. Bir araştırmaya göreMcKinsey, stratejik olarak verileri kullanan şirketler, işe alımda daha kısa sürede doğru seçim yapma şansını %30 artırır. 

Veri kullanma stratejileri işe alımda

1. Öngörücü analiz, kalıpları tanımlamak içinRekrüterlerin elinde bulunan büyük yeniliklerden biri öngörücü analizdir. CV'lerdeki kalıpları tanımlamak için algoritmalar kullanma, değerlendirmeler ve performanslar, belirli bir pozisyonda hangi adayların daha fazla başarı şansına sahip olduğunu tahmin etmek mümkündür. "Öngörücü analiz ile", önceki başarılar temelinde daha uygun profiller oluşturmayı başardık, karar verme sürecindeki özneliliği azaltmaya yardımcı olan şey, Hosana'yı yorumla
2. Performans metrikalarının takibiDiğer bir önemli nokta, işe alım sürecinin performans metriklerini izlemektir, bir pozisyonu kapatmak için geçen süre, teklif kabul oranı ve yeni çalışanların tutulması. Bu metrikler darboğazları tanımlamaya ve iyileştirme fırsatları bulmaya yardımcı olur. Bir araştırmaya göreLinkedIn, yaklaşık %76 oranında yanıt veren işe alım uzmanı, seçim sürecinin verimliliğini artırmak için, gelişmiş metriklerin kullanımı gereklidir
3. Adayı taramak için Yapay Zeka (YZ)Yapay zeka, özgeçmişlerin taranmasında büyük bir müttefik haline geliyor, ilk seçim sürecini hızlandırarak pozisyonun ihtiyaçlarına daha uygun adayları belirlemek. "No Infojobs", özgeçmişlerin sıralanması ve analizini optimize etmek için yapay zeka kullanıyoruz, bize diğer aşamalarda gerçek potansiyele sahip adaylara odaklanma imkanı veriyor, Hosana
4. Adayın deneyimini iyileştirmekSeçimi optimize etmenin yanı sıra, veriler aday deneyimini kişiselleştirmeye yardımcı olur. Yapılandırılmış geri bildirimler ve değerlendirmeler, süreçteki hataları tanımlamak ve adayın yolculuğunu geliştirmek mümkündür, olumlu bir deneyim sağlamak. "Adayı daha iyi anlamak için verileri kullandığımızda", seçim sürecini yalnızca optimize etmekle kalmadık, ama da bu deneyimi daha insani ve kişiselleştirilmiş hale getirmek. İyi yürütülen bir süreç, teklifin kabul edilmesinde belirleyici olabilir,"diğerleri"

Veri kullanımıyla ilgili gelecekteki eğilimler

Hosana için, yetenek ediniminin geleceği, şirketlerin verileri etkili bir şekilde yorumlama ve uygulama yeteneği ile güçlü bir şekilde bağlantılıdır. "Veri kullanımı işe alımda henüz başlangıç aşamasındayız". Hala büyümek için çok yer var, ve ve şirketler bu araçları stratejik bir şekilde entegre edebilenler, süreçlerinizi sürekli olarak ayarlamak, pazarla rekabet etmek ve en iyi profesyonelleri kazanmak için daha iyi hazırlanmış olacaklar, iddia eder

O farkın sadece veri miktarında olmadığını ekliyor, ama kalitesi ve bunları eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürme kapasitesinde. "Bilgileri biriktirmek yeterli değil". Gerçek zorluk, bu verilerle ne yapacağınızı ve bunları işe alım sürecinin her aşamasını kişiselleştirmek için nasıl kullanacağınızı bilmektir, "çekimden yeteneklerin tutulmasına", vurgular

Ayrıca, Hosana, teknolojilerin evrimine inanıyor, Yapay Zeka ve tahmine dayalı analizler nasıl, seçim sürecinde daha önce hiç görülmemiş bir kişiselleştirme seviyesi sağlayacak. "Artık daha hızlı ve kesin süreçlerden bahsediyoruz", rekruterlerin davranışları önceden tahmin edebileceği yerler, ihtiyaçları önceden tahmin etmek ve stratejileri gerçek zamanlı olarak ayarlamak, somut verilere dayanarak.”, sonuçlandırdı