Analisi dei dati di reclutamento per una selezione perfetta dei candidati

L’acquisizione di talenti è un gioco ad alta posta in cui ogni reclutatore cerca la preda perfetta, il candidato ideale.

Ma come si fa a gettare la rete per garantire il miglior adattamento in un mare di persone in cerca di lavoro?
La risposta non sta nell’esperienza o nell’intuizione, ma in una scienza dei dati infallibile.

È qui che entra in gioco l’analisi dei dati di reclutamento, sfruttando risultati scientifici e oggettivi per snellire il processo di assunzione, migliorare il sourcing dei candidati e infine assicurarsi i migliori talenti.

Che cos’è l’analisi dei dati di reclutamento e come funziona?

L’analisi dei dati di reclutamento è la raccolta, l’analisi e l’utilizzo dei dati di reclutamento. metriche di reclutamento per ottimizzare le assunzioni.

Si tratta di trasformare i dati grezzi e spesso complessi in informazioni perspicaci e attuabili per il nostro vantaggio nel reclutamento.

Questo approccio guidato dai dati è la base per un processo decisionale basato sull’evidenza, migliorando le iniziative di assunzione.

L’analisi dei dati di reclutamento sfrutta diverse fonti di dati, come ad esempio sistemi di tracciamento dei candidati (ATS)I sistemi informativi HR (HRIS) e persino l’analisi di base dei social media.

Con l’aiuto della tecnologia di reclutamento, i reclutatori possono decifrare i modelli, prevedere i risultati e adattare le loro strategie di reclutamento di conseguenza.

Come utilizzare l’analisi dei dati per migliorare il suo processo di reclutamento?

L’analisi dei dati può essere una svolta per il suo processo di reclutamento.
Identificando gli schemi e le tendenze del comportamento dei candidati, può migliorare il suo strategie di sourcingmirando ai candidati migliori al momento giusto.Sfruttando questi dati può anche snellire il suo processo di assunzione, evidenziando i colli di bottiglia, consentendole di migliorare le sue strategie di assunzione.Gli approfondimenti basati sui dati possono portare a migliorare il processo decisionale, dalla selezione delle job board più efficaci all’identificazione delle competenze rilevanti per i nuovi assunti.Infatti, monitorando i punteggi di soddisfazione dei candidati e altre metriche chiave, può concentrarsi sul fornire la migliore esperienza del candidato.

3 best practice per l’utilizzo dei dati analitici nel reclutamento

1. Inquadrare obiettivi chiari

È essenziale stabilire obiettivi chiari per le assunzioni guidate dai dati, per massimizzare i vantaggi dell’analisi del reclutamento.

Cosa vuole ottenere con i suoi dati?
Sta cercando di ridurre il time-to-hire, di migliorare la qualità dei candidati o di aumentare l’efficienza del suo processo?

2. Optate per gli strumenti e i software di reclutamento più avanzati

Scegliere gli strumenti giusti e tecnologia di reclutamento è fondamentale per le assunzioni basate sui dati.

I moderni strumenti di analisi del reclutamento possono automatizzare la raccolta e l’analisi dei dati, fornendo approfondimenti in tempo reale per sfruttare al meglio il processo di assunzione.

Strumenti di reclutamento come Recluta CRM offre rapporti dettagliati per aiutare a trasformare l’analisi dei dati di reclutamento in approfondimenti praticabili per il successo.

3. Monitorare continuamente la sua analisi dei dati

Infine, ricordi che l’analisi dei dati non è un’attività una tantum.Deve monitorare e adattare continuamente le sue strategie di reclutamento in base alle intuizioni dei dati e alle tendenze del settore. Ciò significa monitorare le metriche chiave del reclutamento, come il time-to-hire, il costo per assunzione, la qualità dell’assunzione, l’efficacia della fonte dei candidati e il tasso di accettazione delle offerte, ritenzione dei dipendentie punteggio di soddisfazione dei candidati.Tenendo sotto controllo queste metriche, può assicurarsi che il suo processo di reclutamento non sia solo pratico, ma anche in continuo miglioramento.

In che modo il pre-screening guidato dai dati può aiutare a identificare il candidato perfetto?

Senza dubbio, l’implementazione di strategie di assunzione basate sui dati ha reso l’identificazione e la selezione dei candidati un gioco da ragazzi.
Ma come, esattamente?

Ecco quattro modi in cui il benchmarking dei dati può aiutarla a trovare il candidato perfetto.

1. Profilazione completa dei candidati

L’assunzione guidata dai dati consente di profilare in modo approfondito i candidati, considerando i set di competenze, le qualifiche, l’esperienza e gli attributi personali per creare una visione olistica di ciascun candidato.

Queste informazioni vengono raccolte da varie fonti, tra cui curriculum, lettere di presentazione, profili sui social media e valutazioni dei candidati.

Aggregando i dati provenienti da questi diversi canali, i reclutatori possono compilare un quadro più completo e completo di ogni candidato, portando a un processo decisionale più rapido ed efficiente.

2. Valutazioni e accertamenti basati sui dati

L’assunzione guidata dai dati incorpora valutazioni e accertamenti oggettivi che forniscono indicazioni preziose sulle capacità, le competenze e l’idoneità potenziale di un candidato per un ruolo.

Queste valutazioni possono includere:

• Test di competenze per valutare la conoscenza e la competenza di un candidato in un’area specifica rilevante per il ruolo. Ad esempio, un test di competenze per una posizione di data scientist prevede domande/compiti per valutare le capacità di codifica dei candidati in un particolare linguaggio di programmazione, assicurando che la loro competenza tecnica sia in linea con le sue esigenze di assunzione.

• I test di personalità valutano i tratti e le preferenze della personalità di un candidato, aiutando a identificare i profili più adatti dal punto di vista culturale. Valutando fattori come lo stile di comunicazione, l’approccio al lavoro e le dinamiche di squadra, i selezionatori e i responsabili delle assunzioni possono identificare le soft skills di un candidato e il suo potenziale per eccellere nell’ambiente di lavoro dell’azienda.

• Testsu campioni di lavoro per valutare la capacità di un candidato di svolgere i compiti richiesti per un determinato lavoro. Ad esempio, un test sul campione di lavoro per una posizione di addetto al servizio clienti potrebbe valutare l’attitudine di un candidato a risolvere i problemi dei clienti, fornendo indicazioni sulle sue capacità di risoluzione dei problemi e sul suo approccio incentrato sul cliente.

Questi metodi di valutazione basati sui dati consentono ai team di assunzione di misurare i candidati rispetto a criteri predefiniti, garantendo la selezione del miglior pool di talenti dal mercato del lavoro.

3. Analisi predittiva

Analizzando i dati storici e impiegando modelli di analisi predittiva, le aziende possono prevedere le prestazioni future dei candidati, identificando infine quelli con il più alto potenziale di successo.

Di seguito sono riportati alcuni modelli di analisi predittiva che analizzano le tendenze e i modelli nei dati dei candidati e aiutano a migliorare la selezione:

• Analisi di regressione: Questa tecnica di modellazione statistica esamina la relazione tra gli attributi dei candidati e i risultati delle prestazioni, consentendo alle aziende di identificare quali fattori hanno un impatto significativo sul successo in un determinato ruolo.
• Alberi decisionali: I modelli di alberi decisionali analizzano i dati dei candidati creando una struttura ad albero di regole decisionali, facilitando la valutazione e la selezione dei candidati in base a criteri e attributi specifici.
• Reti neurali: Questi modelli computazionali avanzati imitano il funzionamento del cervello umano e possono analizzare dati candidati complessi, identificando modelli intricati e facendo previsioni basate su tali modelli.
• Analisi della foresta casuale: I modelli di foresta casuale combinano più alberi decisionali per generare previsioni più accurate sfruttando l’intelligenza collettiva di più alberi, migliorando l’identificazione dei candidati con un alto potenziale.

4. Feedback dei candidati e metriche di performance

Le strategie di assunzione basate sui dati consentono la raccolta e l’analisi sistematica dei feedback dei candidati e delle metriche di performance, offrendo preziose informazioni che favoriscono il miglioramento continuo del processo di assunzione e migliorano l’esperienza complessiva dei candidati.

Questi puntatori di dati possono essere raccolti con diversi metodi, tra cui

1. Sondaggi sull’esperienza dei candidati
2. Valutazioni delle prestazioni
3. Feedback a 360 gradi, compreso controlli di base

Questo feedback consente ai team di assunzione di comprendere le capacità, le carenze e il potenziale di ciascun candidato, migliorando il coinvolgimento e le prestazioni dei dipendenti.

Considerazioni etiche e garanzia di privacy dei dati

L’assunzione guidata dai dati comporta la raccolta e l’analisi di informazioni personali e professionali sensibili su candidati e clienti.

La privacy dei dati è di estrema importanza, in quanto protegge la riservatezza delle informazioni sensibili, impedendo qualsiasi accesso, uso o divulgazione non autorizzati.

L’obiettivo è quello di considerare i seguenti aspetti durante il processo di assunzione:

• Equità: Le decisioni di assunzione devono basarsi sul merito, non su fattori come la razza, il sesso o l’età.
• Accuratezza: I dati utilizzati per le decisioni di assunzione devono essere accurati e aggiornati.
• Trasparenza: I candidati devono essere consapevoli di come vengono utilizzati i loro dati e devono avere la possibilità di scegliere di non utilizzarli per le decisioni di assunzione.
• Privacy: La privacy dei candidati deve essere protetta.

Ignorare questi obiettivi o violare informazioni sensibili può compromettere gravemente la reputazione di un’agenzia e può comportare ramificazioni legali ed etiche.

Inoltre, per comprendere meglio questa sezione, dividiamola in un rapido questionario:

Q1: Quali leggi sulla privacy dei dati deve rispettare durante le assunzioni basate sui dati?

Anche se le leggi specifiche sulla privacy dei dati possono variare da una giurisdizione all’altra, ci sono alcune norme che dovrebbe considerare quando si impegna in assunzioni basate sui dati.
Queste includono:

1. Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR): Per l’Unione Europea (UE)
2. Legge sulla privacy dei consumatori della California (CCPA): Per i residenti in California
3. Legge sulla protezione delle informazioni personali e dei documenti elettronici (PIPEDA): Per le organizzazioni private in Canada
4. Legge sulla protezione dei dati personali (PDPA): Per le aziende di Singapore
5. Legge sulla protezione delle informazioni personali (PIPL): Per i residenti in Cina

Ora, perché queste leggi?
Perché ognuna di esse afferma quanto segue:

• La raccolta, l’uso e la divulgazione dei dati personali devono basarsi sul consenso informato.
• Gli individui possono accedere, rettificare e cancellare le loro informazioni personali.
• È necessario implementare misure di sicurezza adeguate per proteggere i dati personali.
• Le aziende devono fornire trasparenza sulle pratiche di raccolta, utilizzo e condivisione dei dati.
• Ai trasferimenti transfrontalieri di dati possono essere applicate regole e restrizioni.
• Occorre seguire i principi di accuratezza e minimizzazione dei dati.
• Le persone hanno il diritto di essere informate sulle finalità del trattamento dei dati.
• Le aziende devono disporre di procedure per gestire gli incidenti di violazione dei dati.
• La conformità alle leggi sulla privacy dei dati può richiedere la nomina di un responsabile della protezione dei dati o di ruoli simili.
• L’applicazione delle leggi sulla privacy dei dati può comportare sanzioni e multe in caso di non conformità.

Se applicate alla sua azienda, tutte queste leggi possono aiutare a garantire la conformità dei dati e a mitigare i rischi legati ai dati.

D2: Cosa significa trasparenza nell’analisi del reclutamento e come si può essere trasparenti nella raccolta e nell’utilizzo dei dati?

La trasparenza nelle analisi di reclutamento si riferisce alla chiarezza e all’utilizzo dei dati durante il processo di assunzione.
Comporta una comunicazione aperta con i candidati e gli stakeholder su come i loro dati vengono raccolti, utilizzati e protetti.

Ecco alcuni suggerimenti che può utilizzare per essere trasparente sui dati:

• Innanzitutto, informi i candidati sui tipi di dati specifici raccolti durante l’assunzione, come i curriculum, le valutazioni o i controlli dei precedenti.
• Chiedere il consenso ai candidati prima di raccogliere i loro dati, assicurandosi che comprendano come le loro informazioni saranno utilizzate e condivise.
• Aggregare e anonimizzare i dati per proteggere le identità individuali e garantire la riservatezza.
• Implementare solide misure di sicurezza per proteggere i dati raccolti da accessi non autorizzati, violazioni o abusi.
• Consentire ai candidati di accedere ai propri dati e fornire un processo per richiedere correzioni o aggiornamenti.
• Stabilire politiche chiare sulla conservazione e la cancellazione dei dati, assicurando che i dati vengano conservati solo per il tempo necessario e smaltiti in modo sicuro quando non sono più necessari.
• Educhi il suo team coinvolto nei processi di reclutamento sull’importanza della privacy dei dati e sulla corretta gestione dei dati dei candidati.

D3: Come può utilizzare l’AI e l’automazione in modo etico nelle assunzioni basate sui dati?

L’utilizzo dell’IA e l’automazione in modo etico nelle assunzioni basate sui dati comporta diverse considerazioni chiave:

• Assicurarsi che gli algoritmi di intelligenza artificiale e i sistemi automatizzati utilizzati nei processi di assunzione siano progettati per essere imparziali e privi di pratiche discriminatorie.
  Rivedere e valutare regolarmente gli algoritmi per identificare e mitigare qualsiasi potenziale pregiudizio.
• Utilizza modelli di AI e automazione del reclutamento sistemi che offrono trasparenza.
  I candidati devono capire chiaramente come vengono elaborati i loro dati e come viene utilizzata l’intelligenza artificiale nelle decisioni di assunzione.
• Monitorare e verificare il suo software di reclutamento AI per garantire che funzioni come previsto e che sia in linea con gli standard etici.
  Valutare regolarmente l’impatto dell’IA e dell’automazione sui risultati delle assunzioni, per identificare e affrontare qualsiasi problema potenziale.
• Mantenere la supervisione umana durante tutto il processo di assunzione, assicurando che le decisioni prese dall’AI e dall’automazione siano soggette alla revisione e all’intervento umano.
  Lei dovrebbe avere l’ultima parola ed essere responsabile delle decisioni che influiscono sulle prospettive di assunzione dei candidati.

Incorporando questi suggerimenti, può sfruttare l’AI e l’automazione nelle assunzioni guidate dai dati per migliorare l’efficienza, l’accuratezza e l’obiettività, mantenendo l’equità, la trasparenza e il rispetto della privacy e dei diritti dei candidati.

D4: In caso di violazioni della privacy dei dati, come può superarle?

In caso di violazioni della privacy dei dati, i seguenti passi possono aiutarla a superarle:

• Innanzitutto, agisca rapidamente per affrontare la violazione e mitigare qualsiasi danno potenziale.
• Notificare alle persone interessate e alle autorità competenti la violazione ai sensi delle leggi e dei regolamenti vigenti.
• Terzo, condurre un’indagine approfondita per determinare la causa e la portata della violazione.
• Adottare le misure necessarie per correggere la violazione e prevenire eventi futuri.
  Ciò può includere l’implementazione di misure di sicurezza più severe, l’aggiornamento di politiche e procedure e la formazione supplementare dei dipendenti.
• Tenga informati i soggetti interessati sulla violazione, sul suo impatto e sulle azioni intraprese per correggere la situazione.
  La trasparenza è fondamentale per ricostruire la fiducia.
• Collaborare con le autorità di regolamentazione e dimostrare la conformità alle leggi sulla protezione dei dati.
  Assumersi la responsabilità della violazione e chiamare i responsabili a risponderne.
• Imparare dall’incidente e apportare i miglioramenti necessari alle pratiche, alle politiche e alle salvaguardie in materia di privacy dei dati, per evitare violazioni simili in futuro.

Si ricordi che ogni violazione della privacy dei dati è unica e che deve richiedere una consulenza legale e professionale per garantire una gestione e una risoluzione adeguate della situazione.

Il futuro dell’analisi dei dati di reclutamento

Le analisi avanzate e le pratiche di assunzione basate sui dati hanno trasformato completamente il modo in cui le aziende scoprono, valutano e assumono i migliori talenti.

Abbiamo fatto molta strada dalla profilazione dei candidati alimentata dall’AI ai colloqui valutati dall’AI.
E indovini un po’?
Il futuro dell’analisi dei dati di reclutamento continua ad essere promettente per i prossimi anni!

Quindi, cosa ci si può aspettare dal futuro dell’analisi dei dati?
Ecco alcune tendenze chiave da tenere d’occhio:

1. Anche se l’IA sta già facendo passi da gigante nel settore del reclutamento, assistendo nello screening dei candidati, nella programmazione dei colloqui e nelle decisioni di assunzione, senza dubbio svolgerà un ruolo più significativo nell’analisi dei dati di reclutamento con ulteriori progressi.
2. Con l’oceano di dati provenienti da varie fonti, i big data nell’analisi del reclutamento sono destinati a diventare sempre più diffusi.
3. Quando si tratta di inclusione e diversitàl’analitica dei dati di questo tipo verrà in soccorso, identificando e affrontando pregiudizi inconsci nel reclutamento.
   Di conseguenza, può ridurre in modo significativo i pregiudizi e creare team più diversificati e inclusivi sfruttando i dati.

Come Recruit CRM sta alimentando il reclutamento basato sui dati

Con Recruit CRMdi Recruit CRM, i reclutatori possono accedere facilmente all’analisi dei dati di reclutamento e ottenere approfondimenti strategici. La sua visualizzazione in tempo reale dei KPI di reclutamento fornisce un’analisi completa delle operazioni commerciali. Se ha difficoltà a comprendere i numeri, lasci che la rappresentazione visiva dei dati e le tavole Kanban dello strumento semplifichino la sua analisi dei dati!

Quando si tratta di performance dei reclutatori, le analisi personalizzate trasformano i dati in approfondimenti praticabili.
Con Recruit CRM, può navigare nel panorama del reclutamento in modo efficiente, trasformando i suoi dati in una risorsa strategica e convincente.

Domande frequenti (FAQ)

1. Perché l’analisi dei dati è importante nel reclutamento?

L’analisi dei dati è fondamentale per il reclutamento perché:

• Aiuta a identificare e ad attrarre i migliori talenti in modo più efficace
• Consente ai reclutatori di prendere decisioni basate sui dati.
• Migliora l’accuratezza delle previsioni di assunzione e riduce i pregiudizi.
• Fornisce informazioni sui tassi di fidelizzazione e di turnover dei dipendenti.
• Migliora l’esperienza complessiva del candidato e il suo coinvolgimento
• Consente il miglioramento continuo e l’ottimizzazione delle strategie di reclutamento.

2. Quali vantaggi offre l’assunzione guidata dai dati rispetto ai metodi di reclutamento tradizionali?

Le assunzioni guidate dai dati presentano diversi vantaggi rispetto ai metodi di reclutamento tradizionali, tra cui:

• Obiettivo decisionale: Riduce l’impatto dei pregiudizi inconsci, il che può portare a decisioni di assunzione più obiettive ed eque.
• Aumento dell’efficienza: Sfruttando i dati e le analisi, i reclutatori possono snellire il processo di assunzione e identificare i candidati più qualificati in modo più efficiente.
• Migliore corrispondenza tra i candidati: Consente ai selezionatori di abbinare in modo più accurato i candidati ai requisiti del lavoro e all’organizzazione, con conseguenti assunzioni migliori.
• Ritenzione migliorata: L’analisi dei dati può identificare i fattori che incidono sulla fidelizzazione dei dipendenti, consentendo alle aziende di adattare le loro strategie per trattenere i migliori talenti, quando necessario.
• Miglioramento continuo: Il reclutamento guidato dai dati consente una valutazione e un’ottimizzazione continua del processo di reclutamento, che porta a un miglioramento continuo e a risultati migliori.

3. In che modo l’analisi dei dati di reclutamento può aiutare a prevedere le prestazioni e la fidelizzazione dei candidati?

L’analisi dei dati di reclutamento può aiutare a prevedere le prestazioni e la fidelizzazione dei candidati in diversi modi:

• Valutazione del candidato: Può identificare le competenze e le caratteristiche più critiche per una determinata posizione e prevedere se i candidati sono adatti al ruolo in base alle loro qualifiche ed esperienze.
• Analisi comportamentale: Analizzando il comportamento dei candidati durante il processo di assunzione, i selezionatori possono ottenere informazioni sullo stile di lavoro, sull’atteggiamento e sui valori, che possono aiutare a prevedere la performance lavorativa e la fidelizzazione.
• Metriche di performance: Tracciando i KPI di reclutamento, come il time-to-productivity e la soddisfazione lavorativa, può valutare l’efficacia delle sue decisioni di assunzione e perfezionare il suo approccio nel tempo.
• Modellazione predittiva: L’analisi dei dati può creare modelli predittivi che prevedono quali candidati hanno maggiori probabilità di successo in un determinato ruolo e identificano quelli a rischio di turnover.
• Analisi di ritenzione: Analizzando i fattori che contribuiscono alla fidelizzazione dei dipendenti, come la soddisfazione sul lavoro, lo sviluppo della carriera e la retribuzione, può adottare misure per migliorare la fidelizzazione e ridurre il turnover.

4. Quali strumenti e tecnologie sono comunemente utilizzati per l’analisi dei dati di reclutamento?

Gli strumenti e le tecnologie comunemente utilizzati per l’analisi dei dati di reclutamento includono:

• Sistemi di tracciamento dei candidati (ATS)
• Strumenti di gestione delle relazioni con i clienti (CRM)
• Piattaforme di analisi delle persone
• Strumenti di business intelligence (BI) e di visualizzazione dei dati
• Intelligenza artificiale (AI)
• Algoritmi di apprendimento automatico (ML)
• Strumenti di analisi dei social media
• Cloud computing