Cải tiến Tuyển dụng Với Quyết định Theo Dữ liệu

Đôi khi bạn nhìn vào sơ yếu lý lịch, bạn chỉ cần biết rằng đây sẽ là một ứng cử viên tuyệt vời. Và đôi khi, khi bạn nói chuyện với một ứng viên lần đầu tiên, có một tia lửa ngay lập tức và bạn kết nối, và bạn nghĩ rằng người này hoàn toàn phù hợp với công ty của bạn.

Và đôi khi, bạn nói đúng. Người đó là một người viết tiểu sử và người ngay lập tức nhấp vào tính cách của bạn là điều tốt nhất kể từ khi bánh mì cắt bánh mì.

Các lần khác? Tất cả đều rơi.

Nếu bạn may mắn, bạn sẽ phát hiện ra điều đó trước khi người đó lên tàu. Nếu bạn không may mắn, bạn thuê ứng cử viên, cô ấy rời công việc trước đây, và bây giờ bạn đang mắc kẹt với một nhân viên thiếu kỹ năng hoặc là một văn hóa xấu phù hợp với nhóm của bạn.

Có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để cải thiện tỷ lệ thành công tuyển dụng của bạn?

Bạn có thể cải thiện tỷ lệ thuê mướn của bạn với quyết định dựa vào dữ liệu? Bạn có thể. Tiến sĩ John Sullivan, một chuyên gia quản lý tài năng và giáo sư, đã xem cách HR có thể cải thiện bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu. Nhiều đề xuất của ông được áp dụng trực tiếp để cải thiện tuyển dụng và tuyển dụng của bạn.

Khi bạn sử dụng phân tích, bạn có thể tìm, giải thích và truyền đạt các mẫu có ý nghĩa trong dữ liệu sẽ giúp bạn cải thiện hiệu suất của mình. Cụ thể, bạn có thể sử dụng dữ liệu để cải tiến các hoạt động tuyển dụng của bạn và ra quyết định.

Dưới đây là một số đề xuất chính của Tiến sĩ Sullivan về cách sử dụng phân tích dữ liệu để giúp tổ chức của bạn cải tiến tuyển dụng và tuyển dụng.

Sử dụng Analytics dữ liệu để tăng tốc độ tuyển dụng

Nhà tuyển dụng thường được đánh giá bằng cách nhanh chóng họ có thể lấp đầy vị trí, nhưng đó không chỉ là mục tiêu của nhà tuyển dụng. Mỗi ngày một vị trí vẫn chưa được hoàn thành, công việc vẫn chưa được hoàn thành - hoặc những người khác đang gặp khó khăn khi họ cố gắng xử lý khối lượng công việc bổ sung.

Ngoài ra, mỗi khi bạn phỏng vấn một ứng cử viên khác, bạn không phải làm những công việc khác trong công việc của riêng bạn. Đối với một nhà tuyển dụng, tốt, phỏng vấn là công việc của cô. Tuy nhiên, đối với người quản lý tuyển dụng, công việc của cô không phải là phỏng vấn. Cô ấy cần trở lại làm việc, tốt hơn với một đội ngũ nhân viên đầy đủ.

Để thuê, sử dụng các phân tích cho thấy quá trình tuyển dụng ở đâu và hiệu quả nhất. Kỹ năng này cần đến những gì? Tỷ lệ quản lý phù hợp với từng cá nhân là gì?

Ngoài ra, khi nhìn vào ứng cử viên, hãy lấy cảm xúc ra khỏi bức tranh và nhìn vào những kỹ năng mà ứng viên có. Bạn có thể phát triển các phân tích giúp bạn xác định được kỹ năng trong ứng viên?

Thiết kế hệ thống tuyển dụng của bạn để có hiệu quả thu hút những nhà đổi mới hay nhất.

Với nền kinh tế hiện đang ồn ào, có nhiều sự mở cửa hơn là có những người mới tuyển dụng mỗi tháng.Điều này là rất tốt cho các ứng cử viên công việc và nhức đầu cho các nhà tuyển dụng. Họ có nhiều công việc để lấp đầy hơn họ có chất lượng ứng viên để điền vào chúng. Ian Cook, tại Visier, khuyến cáo các nhà tuyển dụng tận dụng hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) và tích hợp dữ liệu vào HRIS lớn hơn.

Ông chỉ ra rằng hầu hết các ATSs thực sự không cung cấp phân tích cần thiết.

Điều mà nhà tuyển dụng muốn biết, nhiều hơn chi phí tuyển dụng, là hiệu quả của việc thuê đó khi họ thực hiện công việc. Tuy nhiên, thông tin này thường được giữ trong một hệ thống khác. Người tuyển dụng thuê và sau đó chuyển sang ứng cử viên tiếp theo, mà không có thông tin thực tế về việc làm thuê mới cuối cùng được thực hiện như thế nào trong công việc.

Nếu bạn có thể kết hợp thông tin này, bạn sẽ có được thông tin chi tiết về cách bạn có thể thuê hiệu quả hơn. Ví dụ, kỹ năng nào đã được áp dụng thành công? Bạn đang loại bỏ các ứng cử viên chất lượng vì họ không có kỹ năng hoàn hảo về hình ảnh được liệt kê trong bản mô tả công việc khi các kỹ năng đó không phải là một chỉ báo thành công mà nhân viên đó đang làm việc?

Bạn không thể làm công việc của bạn hiệu quả nếu bạn không có phản hồi. Trong khi một nhà tuyển dụng có thể nghe thấy từ khách hàng nếu một thuê mướn mới là một thảm hoạ không được kiểm soát, cô ấy ít có khả năng nghe thấy nếu ứng cử viên chỉ đơn giản là okay, khá tốt, hoặc thậm chí tuyệt vời.

Ở nhiều công ty, đặc biệt là những doanh nghiệp lớn, một nhà tuyển dụng có thể tìm nguồn hàng từ 50 vị trí trở lên cùng một lúc. Quản lý tuyển dụng chỉ có liên lạc với một nhà tuyển dụng khi cô ấy đang điền vào một chỗ trống cho họ. Vì vậy, giao tiếp dừng lại một khi một thuê mới bắt đầu làm việc.

Kết quả? Không có thông tin phản hồi cho nhà tuyển dụng và không có khả năng để giúp nhà tuyển dụng cải thiện việc tuyển dụng và tuyển dụng. Cung cấp nhà tuyển dụng của bạn với các phân tích về nhân viên mới của họ có thể đóng vòng lặp này.

Hoạt động và những gì không?

Mọi người đều thích những ban công việc lớn. Bạn không thể nghe một podcast mà không có Zip Compruiter xuất hiện, nhưng các chương trình như Zip Recruiter thực sự hoạt động? Bạn nhận được bao nhiêu nhân viên mới chất lượng từ tham dự hội chợ việc làm? Chương trình giới thiệu nhân viên của bạn có hiệu quả khi đưa những ứng cử viên mới? Làm thế nào để các ứng cử viên thực hiện so với những người được tìm thấy thông qua các phương pháp khác?

Khi bạn muốn nhìn vào dữ liệu thực tế từ các hoạt động tuyển dụng khác nhau, bạn có thể thấy rằng nơi mà bạn dành thời gian và tiền bạc của mình không phải là cho bạn những điều tốt nhất cho bạn.

Bạn đang gửi nhà tuyển dụng đến các hội chợ cao đẳng với chi phí rất lớn để tuyển dụng ứng viên tương tự như những người bạn có thể tìm thấy ở trường đại học địa phương và chưa đưa ra tiền thưởng cho nhân viên khi họ giới thiệu đồng nghiệp cũ của họ? Những chương trình nào hiệu quả nhất và những chương trình nào bạn có thể loại bỏ được?

Bộ phận nhân sự thông minh sẽ xem xét số thực và phân bổ thời gian và năng lượng của nhân viên cho phù hợp.

Bạn đang xem nhân viên chi phí thoát ra?

Các nhà tuyển dụng nghĩ đến việc thuê người mới, nhưng lãnh đạo nhân sự cần phải suy nghĩ về bức tranh toàn cảnh. Nó thường rẻ hơn (thường) để giữ lại một nhân viên có chất lượng hơn là tìm kiếm một nhân viên mới.Sử dụng mô hình ROI để tuyển dụng và duy trì. Những chương trình nào hoạt động để giữ những người thực hiện tốt? Những chương trình nào kém hiệu quả?

Nhiều công ty thiết lập các giới hạn về các quyết định về bồi thường như tăng lương, nhảy ngân quỹ, nhưng sau đó sẽ thuê những người có một dấu hiệu lớn về tiền thưởng để có được những ứng cử viên hàng đầu. Bạn cần phải xem xét những con số đó và quyết định sử dụng ngân sách của mình một cách hiệu quả nhất.

Tài chính và tiếp thị và sản xuất đều có các phân tích để cho thấy những gì hiệu quả nhất. Liệu nhân viên có cùng một loại thông tin khi yêu cầu tăng ngân sách hoặc các chương trình đào tạo điều hành? Hoặc, nhân sự đang cố gắng để bay mù?

Hãy nhớ rằng, Giám đốc điều hành nhiều khả năng đến từ một nền tảng số. Bạn sẽ có thể làm cho trường hợp của bạn có hiệu quả hơn nhiều nếu bạn có thể nói ngôn ngữ của mình. Tham gia với "điều này sẽ giúp phát triển đường ống của chúng tôi" là tốt và tốt, nhưng đi kèm với "điều này sẽ làm giảm doanh thu giữa các nhà sản xuất cao bởi X phần trăm và tiết kiệm $ Y đô la mỗi năm" là tốt hơn nhiều.

Tinh chỉnh Việc tuyển dụng các tiêu chí

Giống như các nhà tuyển dụng làm quen với việc làm thế nào một nhân viên mới thực hiện, bạn cần phải xem xét những tiêu chuẩn nào dự đoán thành công. theo một bài báo của Quartz, và nhiều nhà quản lý gắn bó với họ, mặc dù họ không làm việc

Bạn muốn để đảm bảo rằng không chỉ nhà tuyển dụng của bạn biết những gì hoạt động và những gì không làm việc, nhưng mà các nhà quản lý tuyển dụng của bạn cũng biết.Nhìn cho rằng, nhiều nhà tuyển dụng chỉ thuê một nhân viên mới mỗi năm một lần hoặc thậm chí ít hơn thường xuyên hơn.Nếu tuyển dụng isn 't giữ họ đến ngày về cách tốt nhất để thuê, những người sẽ được?

Bạn li ve trong một thế giới dữ liệu điều khiển. Nhân sự sẽ là khôn ngoan để áp dụng các phân tích có thể cung cấp cho cái nhìn sâu sắc vào những gì làm việc và những gì không. Không chỉ làm cho HR trở nên hiệu quả hơn mà nó còn cho phép HR nói chuyện với các nhà hoạch định chính trong một ngôn ngữ mà họ nói: Dữ liệu.