5 τεράστιοι τρόποι που το Big Data επηρεάζει την πρόσληψη

Υπάρχουν πολλές προκλήσεις που αντιμετωπίζουν οι εταιρείες όσον αφορά την πρόσληψη. Πρώτον, η αγορά εργασίας έχει γίνει όλο και περισσότερο υποψήφια. Αυτό είχε ως αποτέλεσμα μια πιο δύσκολη και δαπανηρή διαδικασία για την πλήρωση ανοιχτών θέσεων. Επιπλέον, ο ανταγωνισμός για ταλέντα ποιότητας είναι πιο σκληρός από ποτέ. Εάν δεν κινηθείτε αρκετά γρήγορα, θα χάσετε τους κορυφαίους υποψηφίους. Εάν μετακινηθείτε πολύ γρήγορα, ωστόσο, μπορεί να καταλήξετε με κακές προσλήψεις.

Το καλό είναι ότι μπορείτε να ξεπεράσετε αυτά τα εμπόδια πρόσληψης χρησιμοποιώντας μεγάλα δεδομένα και αναλυτικά στοιχεία. Πράγματι, ανεξάρτητα από τον κλάδο στον οποίο προσλαμβάνετε, ο αντίκτυπος αυτών των δύο τεχνικών είναι αναμφισβήτητος. (Μπορείτε να δείτε αυτή την ιστοσελίδα για να μάθετε πώς τα δεδομένα και οι μετρήσεις απόδοσης μπορούν να βελτιώσουν την πρόσληψη ακινήτων.)

Διαβάστε παρακάτω για μια γρήγορη εξερεύνηση του πώς μεγάλα δεδομένα μπορούν να επηρεάσουν την πρόσληψη με θετικό τρόπο:

Αυξάνει την ποιότητα των νέων προσλήψεων

Υπάρχουν πολλές δαπάνες που σχετίζονται με την πρόσληψη. Όταν κάνετε μια κακή μίσθωση, αυτό το κόστος μπορεί να ανεβεί στα ύψη έως και το 30% των ετήσιων κερδών του ατόμου. Εν ολίγοις, αυτό είναι ένα λάθος πρόσληψης που θέλετε να αποφύγετε όσο το δυνατόν περισσότερο. Ευτυχώς, οι πληροφορίες από τις οποίες προέρχεστε Τα δεδομένα και τα αναλυτικά στοιχεία μπορούν να σας βοηθήσουν να λάβετε τις καλύτερες αποφάσεις βάσει τεκμηρίων.

Με μεγάλα δεδομένα που προέρχονται από διαδικτυακές βάσεις δεδομένων και διαθέσιμες στο κοινό πληροφορίες, οι υπεύθυνοι πρόσληψης και οι επαγγελματίες του ανθρώπου μπορούν να βρουν τον ιδανικό υποψήφιο πολύ πιο εύκολο. Αυτοί οι όγκοι δεδομένων μπορούν να ταξινομηθούν βάσει βασικών μετρήσεων απόδοσης, ώστε να μπορείτε να προσδιορίσετε τους υποψηφίους που ταιριάζουν καλύτερα στις απαιτήσεις σας. Η χρήση δεδομένων μπορεί επίσης να σας βοηθήσει να βρείτε περισσότερους αιτούντες ανά άνοιγμα και επίσης να καταλάβετε ποιες πηγές δυνητικών πελατών είναι οι πιο αποτελεσματικές.

Δημιουργεί μια μεγαλύτερη ομάδα υποψηφίων

Υπάρχουν στιγμές που ξέρετε αμέσως πότε ένας υποψήφιος είναι "αυτός". Ωστόσο, τις περισσότερες φορές, πρέπει να κάνετε συνέντευξη από περισσότερα από δύο άτομα για να μπορέσετε να κάνετε μια επιλογή. Το πρόβλημα προκύπτει όταν δεν μπορείτε να βρείτε άτομα για συνέντευξη.

Ευτυχώς, αυτό είναι ένα άλλο ζήτημα που μπορούν να αντιμετωπιστούν τα μεγάλα δεδομένα. Με τη βοήθεια μέσων ανάλυσης, μπορείτε να προσεγγίσετε περισσότερους υποψηφίους και να δημιουργήσετε μια μεγαλύτερη ομάδα επιλογών. Επιπλέον, μια μεγαλύτερη ομάδα ταλέντων μπορεί να σας βοηθήσει να αναλύσετε και να βελτιστοποιήσετε καλύτερα τη διαδικασία πρόσληψης, να αντιμετωπίσετε τα κενά δεξιοτήτων και να κατανοήσετε τις μελλοντικές ανάγκες πρόσληψης. Φυσικά, εάν έχετε ανοίξει άλλη μια δουλειά στο μέλλον, εάν έχετε μια σειρά ατόμων έτοιμων για συνέντευξη μπορεί να οδηγήσει σε γρηγορότερους χρόνους πρόσληψης.

Βοηθά στη βελτίωση των προγραμμάτων ανάπτυξης και διατήρησης των εργαζομένων

Η πρόσληψη δεν σταματά μετά την πρόσληψη ενός υποψηφίου. Συνεχίζει καλά στην απασχόληση, συμπεριλαμβανομένης της κατάρτισης και της διατήρησης. Εάν αυτά τα προγράμματα δεν είναι επιτυχημένα, θα καταλήξετε να σπαταλάτε τα χρήματα που επενδύσατε για να βρείτε τους καλύτερους ανθρώπους.

Τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να βοηθήσουν στην αντιμετώπιση ζητημάτων που σχετίζονται με την κατάρτιση και τη διατήρηση των εργαζομένων. Για παράδειγμα, τα τμήματα ανθρώπινου δυναμικού μπορούν να μετρήσουν την αποτελεσματικότητα ενός αναπτυξιακού προγράμματος. Μπορούν επίσης να βρουν τρόπους απλοποίησης των μεθόδων εκπαίδευσης χωρίς να διακυβεύσουν την ποιότητά τους. Τα δεδομένα είναι επίσης σημαντικά για τη δημιουργία στρατηγικών διατήρησης που όχι μόνο αυξάνουν την ικανοποίηση από την εργασία αλλά και καλλιεργούν την πίστη και μια βαθύτερη εκτίμηση της αποστολής και του οράματος της εταιρείας.

Μπορεί να αποτρέψει την υπερβολική και την κατώτερη πρόσληψη

Τόσο η υπερβολική πρόσληψη όσο και η μη πρόσληψη οδηγούν σε δυσμενείς καταστάσεις για μια επιχείρηση. Το πρώτο δημιουργεί επιπλέον κόστος, ενώ το δεύτερο μπορεί να μειώσει την παραγωγικότητα. Για να επιτευχθεί το υπόλοιπο, οι προσλήψεις και οι επαγγελματίες ανθρώπινου δυναμικού πρέπει να αναπτύξουν προγράμματα πρόσληψης βάσει δεδομένων. Αυτά τα σχέδια πρέπει πάντα να ενημερώνονται με βάση τις ανάγκες της εταιρείας, με προβλέψεις που βασίζονται στην ανάλυση διαφόρων παραγόντων πρόσληψης, όπως φθορά, πλευρική κίνηση, προαγωγές και ποιότητα προσλήψεων. Μεγάλα δεδομένα βοηθά πάρα πολύ αφαιρώντας την προκατάληψη.

Βοηθά στη μείωση του κόστους πρόσληψης

Τα δεδομένα και τα αναλυτικά στοιχεία μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν για τον εξορθολογισμό των δαπανών προσλήψεων, επειδή θα έχετε πλήρη εικόνα όλων των επιδόσεων έναντι του προϋπολογισμού. Αυτό σας βοηθά να προσδιορίσετε ποιες πηγές δυνητικών πελατών παράγουν τις καλύτερες προσλήψεις ποιότητας, ποιες διαφημιστικές καμπάνιες εργασίας οδηγούν σε περισσότερες εφαρμογές και ποιες πλατφόρμες προσελκύουν συγκεκριμένους τύπους υποψηφίων.

Χρησιμοποιώντας όλες αυτές τις πληροφορίες, οι διευθυντές ανώτερου επιπέδου μπορούν να λαμβάνουν αποφάσεις με βάση τα δεδομένα σχετικά με το πού να επενδύσουν χρήματα, είτε πρόκειται για διαφήμιση ή καθοδήγηση. Τελικά, αυτό οδηγεί σε εξοικονόμηση κόστους.

Αυτά τα πέντε είναι μερικά μόνο από τις πολλές άλλες πτυχές της πρόσληψης που μπορούν να μετατραπούν από δεδομένα. Με τα σωστά γεγονότα και αριθμούς, μπορείτε επίσης να βελτιώσετε την εμπειρία των υποψηφίων, την ταχύτητα πρόσληψης και την ικανότητα πρόσληψης. Μπορείτε ακόμη και να βελτιώσετε την εικόνα και την επωνυμία του εργοδότη - και αυτές είναι μόνο η κορυφή του παροιμιώδους παγόβουνου!

Το κλειδί εδώ είναι να μάθετε πού να βρείτε τα δεδομένα σας, πώς να τα ταξινομήσετε και πώς να αντλήσετε πληροφορίες από τις πληροφορίες που έχετε αναλύσει. Να θυμάστε ότι μόνο τα δεδομένα δεν θα κάνουν τίποτα. Επιπλέον, να θυμάστε ότι τα περισσότερα δεν είναι πάντα καλύτερα. Υπάρχουν πολλές μετρήσεις ματαιοδοξίας που προσφέρουν μικρή αξία. Επομένως, οι υπεύθυνοι πρόσληψης πρέπει να επενδύσουν στην εκμάθηση της επιστήμης δεδομένων για να αξιοποιήσουν στο έπακρο τα μεγάλα δεδομένα.

Τούτου λεχθέντος, είναι προφανές ότι Τα δεδομένα θα συνεχίσουν να αποτελούν μεγάλο μέρος της βιομηχανίας προσλήψεωνδοκιμάστε στο μέλλον. Εάν δεν έχετε σκεφτεί ακόμη την πρόσληψη βάσει δεδομένων, τώρα είναι η ώρα να το κάνετε. Υπάρχουν πολλές δυνατότητες να αξιοποιήσετε και θα χάσετε πολλές ευκαιρίες εάν δεν μάθετε να εκτιμάτε τους αριθμούς.

Πηγή: https://www.smartdatacollective.com/ways-that-big-data-affects-recruitment/