Analyse van wervingsgegevens voor perfecte selectie van kandidaten

Het werven van talent is een spel waarbij veel op het spel staat en waarbij elke recruiter op zoek gaat naar de perfecte vangst – de ideale kandidaat.

Maar hoe werpt u uw net uit om ervoor te zorgen dat u de beste kandidaat vindt in een zee van werkzoekenden?
Het antwoord ligt niet in ervaring of intuïtie, maar in waterdichte gegevenswetenschap.

Dit is waar wervingsgegevensanalyse om de hoek komt kijken, waarbij wetenschappelijke en objectieve resultaten worden gebruikt om het wervingsproces te stroomlijnen, het vinden van kandidaten te verbeteren en uiteindelijk toptalent aan te trekken.

Wat is recruitment data analytics & hoe werkt het?

Analyse van wervingsgegevens is het verzamelen, analyseren en gebruiken van wervingscijfers om aanwervingen te optimaliseren.

Het gaat erom ruwe en vaak complexe gegevens om te zetten in inzichtelijke en bruikbare informatie die ons voordeel is bij het werven.

Deze gegevensgestuurde aanpak vormt de basis voor op feiten gebaseerde besluitvorming, waardoor initiatieven voor aanwerving worden verbeterd.

Analyse van wervingsgegevens maakt gebruik van verschillende gegevensbronnen, zoals systemen voor het volgen van sollicitanten (ATS)HR-informatiesystemen (HRIS) en zelfs basisanalyses van sociale media.

Met behulp van wervingstechnologie kunnen recruiters patronen ontcijferen, resultaten voorspellen en hun wervingsstrategieën daarop afstemmen.

Hoe gebruikt u gegevensanalyse om uw wervingsproces te verbeteren?

Data-analyse kan een game-changer zijn voor uw wervingsproces.
Door patronen en trends in het gedrag van kandidaten te identificeren, kunt u uw sourcingstrategieënDe beste kandidaten op het juiste moment.Door gebruik te maken van deze gegevens kunt u ook uw wervingsproces stroomlijnen door knelpunten aan het licht te brengen, zodat u uw aanwervingsstrategieën verbeteren.Inzichten op basis van gegevens kunnen leiden tot betere besluitvorming, van het selecteren van de meest effectieve vacaturebanken tot het identificeren van de vaardigheden die relevant zijn voor nieuwe aanwervingen.Door de tevredenheidsscores van kandidaten en andere belangrijke statistieken te controleren, kunt u zich zelfs richten op het bieden van de beste kandidaatervaring.

3 best practices voor het gebruik van gegevensanalyse bij werving en selectie

1. Stel duidelijke doelen

Het is essentieel om duidelijke doelen en doelstellingen vast te stellen voor datagestuurd inhuren om de voordelen van recruitment analytics te maximaliseren.

Wat wilt u bereiken met uw gegevens?
Wilt u de time-to-hire verkorten, de kwaliteit van kandidaten verbeteren of de efficiëntie van uw proces verhogen?

2. Kies voor de ultieme rekruteringstools & -software

De juiste hulpmiddelen en wervingstechnologie is cruciaal voor datagestuurd aanwerven.

Moderne hulpmiddelen voor wervingsanalyse kunnen het verzamelen en analyseren van gegevens automatiseren, zodat u realtime inzichten krijgt om uw wervingsproces optimaal te benutten.

Wervingstools zoals Recruit CRM bieden gedetailleerde rapporten om de analyse van wervingsgegevens om te zetten in bruikbare inzichten voor succes.

3. Controleer voortdurend uw gegevensanalyse

Onthoud tot slot dat gegevensanalyse geen eenmalige activiteit is.U moet uw wervingsstrategieën voortdurend controleren en aanpassen op basis van gegevensinzichten en trends in de sector. Dit betekent dat u de belangrijkste rekruteringsgegevens moet bijhouden, zoals de tijd tot de indienstneming, de kosten per indienstneming, de kwaliteit van de indienstneming, de doeltreffendheid van de kandidaatbron en de acceptatiegraad van het aanbod, personeelsbehouden tevredenheidsscore van kandidaten.Door deze statistieken goed in de gaten te houden, kunt u ervoor zorgen dat uw wervingsproces niet alleen praktisch is, maar ook voortdurend verbetert.

Hoe kan datagestuurd vooronderzoek helpen om de perfecte kandidaat te vinden?

Ongetwijfeld heeft de implementatie van datagestuurde aanwervingsstrategieën de identificatie en selectie van kandidaten tot een fluitje van een cent gemaakt.
Maar hoe precies?

Hier zijn vier manieren waarop gegevensbenchmarking u kan helpen de perfecte kandidaat te vinden.

1. Uitgebreide profilering van kandidaten

Gegevensgestuurde werving maakt diepgaande profilering van kandidaten mogelijk door rekening te houden met vaardigheden, kwalificaties, ervaring en persoonlijke eigenschappen om een holistisch beeld van elke kandidaat te krijgen.

Deze informatie wordt uit verschillende bronnen verzameld, waaronder cv’s, sollicitatiebrieven, profielen op sociale media en kandidaatbeoordelingen.

Door gegevens van deze verschillende kanalen samen te voegen, kunnen recruiters een uitgebreider en beter afgerond beeld van elke kandidaat krijgen, wat leidt tot snellere en efficiëntere beslissingen.

2. Door gegevens gestuurde beoordelingen en evaluaties

Gegevensgestuurd aanwerven omvat objectieve beoordelingen en evaluaties die waardevolle inzichten verschaffen in de vaardigheden, competenties en potentiële geschiktheid van een kandidaat voor een functie.

Deze beoordelingen kunnen het volgende omvatten:

• Vaardigheidstests om de kennis en vaardigheid van een kandidaat te meten op een specifiek gebied dat relevant is voor de functie. Een vaardigheidstest voor een functie als datawetenschapper bevat bijvoorbeeld vragen/taken om de coderingsvaardigheden van kandidaten in een bepaalde programmeertaal te evalueren, zodat hun technische competentie overeenkomt met uw aanwervingsbehoeften.

• Persoonlijkheidstests evalueren de persoonlijkheidskenmerken en voorkeuren van een kandidaat en helpen bij het identificeren van de cultureel meest geschikte profielen. Door factoren zoals communicatiestijl, werkaanpak en teamdynamiek te beoordelen, kunnen recruiters en aanwervingsmanagers de zachte vaardigheden en het potentieel van een kandidaat om uit te blinken in de werkomgeving van het bedrijf identificeren.

• Werkproeven om het vermogen van een kandidaat te beoordelen om de taken uit te voeren die voor een bepaalde baan vereist zijn. Een werkvoorbeeldtest voor een functie als vertegenwoordiger van de klantenservice kan bijvoorbeeld de geschiktheid van een kandidaat voor het oplossen van problemen met klanten evalueren en inzicht geven in hun probleemoplossend vermogen en klantgerichte aanpak.

Deze gegevensgestuurde evaluatiemethoden stellen aanwervingsteams in staat om kandidaten te meten aan de hand van vooraf gedefinieerde criteria, zodat ze het beste talent uit de arbeidsmarkt kunnen selecteren.

3. Voorspellende analyses

Door historische gegevens te analyseren en voorspellende analysemodellen te gebruiken, kunnen bedrijven de toekomstige prestaties van kandidaten voorspellen en uiteindelijk diegenen met het grootste potentieel voor succes identificeren.

Hieronder vindt u enkele voorspellende analysemodellen die de trends en patronen in kandidaatgegevens analyseren en helpen bij een betere selectie:

• Regressieanalyse: Deze statistische modelleringstechniek onderzoekt de relatie tussen kandidaatkenmerken en prestatieresultaten, zodat bedrijven kunnen vaststellen welke factoren een significante invloed hebben op succes in een bepaalde functie.
• Beslisbomen: Beslisboommodellen analyseren kandidaatgegevens door een boomachtige structuur van beslisregels te creëren, waardoor het gemakkelijker wordt om kandidaten te evalueren en te selecteren op basis van specifieke criteria en kenmerken.
• Neurale netwerken: Deze geavanceerde computermodellen bootsen de werking van het menselijk brein na en kunnen complexe kandidaatgegevens analyseren, ingewikkelde patronen identificeren en voorspellingen doen op basis van die patronen.
• Random forest analyse: Random forest-modellen combineren meerdere beslisbomen om nauwkeurigere voorspellingen te genereren door gebruik te maken van de collectieve intelligentie van meerdere bomen, waardoor kandidaten met een hoog potentieel beter worden geïdentificeerd.

4. Feedback van kandidaten en prestatiecijfers

Datagestuurde wervingsstrategieën maken het mogelijk om systematisch feedback van kandidaten en prestatiegegevens te verzamelen en te analyseren, wat waardevolle inzichten oplevert die het wervingsproces voortdurend verbeteren en de algehele ervaring van kandidaten verbeteren.

Deze datapunten kunnen op verschillende manieren worden verzameld, waaronder

1. Enquêtes naar de ervaringen van kandidaten
2. Prestatiebeoordelingen
3. 360-graden feedback, inclusief achtergrondcontroles

Dankzij deze feedback krijgen wervingsteams inzicht in de capaciteiten, tekortkomingen en mogelijkheden van elke kandidaat, wat leidt tot een grotere betrokkenheid en betere prestaties van werknemers.

Ethische overwegingen & waarborgen van gegevensprivacy

Bij datagestuurd inhuren wordt gevoelige persoonlijke en professionele informatie over kandidaten en klanten verzameld en geanalyseerd.

Gegevensprivacy is van het grootste belang omdat het de vertrouwelijkheid van gevoelige informatie beschermt en ongeoorloofde toegang, gebruik of openbaarmaking voorkomt.

Het doel is om tijdens het aanwervingsproces rekening te houden met het volgende:

• Eerlijkheid: Aanwervingsbesluiten moeten gebaseerd zijn op verdienste, niet op factoren zoals ras, geslacht of leeftijd.
• Nauwkeurigheid: De gegevens die gebruikt worden voor aanwervingsbeslissingen moeten accuraat en up-to-date zijn.
• Transparantie: Kandidaten moeten weten hoe hun gegevens worden gebruikt en moeten de mogelijkheid hebben om te weigeren dat hun gegevens worden gebruikt voor aanwervingsbeslissingen.
• Privacy: De privacy van kandidaten moet worden beschermd.

Het negeren van deze doelen of het schenden van gevoelige informatie kan de reputatie van een agentschap ernstig schaden en kan juridische en ethische gevolgen hebben.

Laten we, om dit gedeelte beter te begrijpen, het verder opdelen in een snelle vragenlijst:

Q1: Aan welke wetten inzake gegevensprivacy moet u voldoen bij datagestuurde werving?

Hoewel de specifieke wetten op het gebied van gegevensprivacy per rechtsgebied kunnen verschillen, zijn er een aantal regels waarmee u rekening moet houden als u aan datagestuurde werving doet.
Deze omvatten:

1. Algemene verordening gegevensbescherming (GDPR): Voor de Europese Unie (EU)
2. Privacywet voor consumenten van Californië (CCPA): Voor inwoners van Californië
3. Wet bescherming persoonsgegevens en elektronische documenten (PIPEDA): Voor particuliere organisaties in Canada
4. Wet bescherming persoonsgegevens (PDPA): Voor bedrijven in Singapore
5. Wet bescherming persoonsgegevens (PIPL): Voor inwoners van China

Waarom deze wetten?
Omdat in elke wet het volgende staat:

• Het verzamelen, gebruiken en openbaar maken van persoonlijke gegevens moet gebaseerd zijn op geïnformeerde toestemming.
• Personen kunnen hun persoonlijke gegevens inzien, corrigeren en verwijderen.
• Er moeten passende beveiligingsmaatregelen worden geïmplementeerd om persoonlijke gegevens te beschermen.
• Bedrijven moeten transparantie bieden over de praktijken voor het verzamelen, gebruiken en delen van gegevens.
• Er kunnen regels en beperkingen gelden voor grensoverschrijdende gegevensoverdracht.
• De principes van gegevensnauwkeurigheid en gegevensminimalisatie moeten worden gevolgd.
• Personen hebben het recht om geïnformeerd te worden over de doeleinden van de gegevensverwerking.
• Bedrijven moeten procedures hebben om incidenten met datalekken af te handelen.
• Naleving van de wetgeving inzake gegevensprivacy kan de aanstelling van een functionaris voor gegevensbescherming of soortgelijke functies vereisen.
• Handhaving van privacywetten kan gepaard gaan met boetes en straffen voor niet-naleving.

Wanneer al deze wetten op uw bedrijf worden toegepast, kunnen ze helpen om de naleving van gegevens te garanderen en gegevensgerelateerde risico’s te beperken.

V2: Wat betekent transparantie bij recruitment analytics en hoe kunt u transparant zijn bij het verzamelen en gebruiken van gegevens?

Transparantie in wervingsanalyses verwijst naar de duidelijkheid en het gebruik van gegevens tijdens het wervingsproces.
Dit houdt in dat er openlijk met kandidaten en belanghebbenden wordt gecommuniceerd over hoe hun gegevens worden verzameld, gebruikt en beschermd.

Hier volgen enkele tips die u kunt gebruiken om transparant te zijn over uw gegevens:

• Informeer kandidaten eerst over de specifieke soorten gegevens die tijdens het aannemen worden verzameld, zoals cv’s, assessments of achtergrondcontroles.
• Vraag toestemming aan kandidaten voordat u hun gegevens verzamelt en zorg ervoor dat ze begrijpen hoe hun informatie gebruikt en gedeeld zal worden.
• Gegevens samenvoegen en anonimiseren om individuele identiteiten te beschermen en vertrouwelijkheid te garanderen.
• Implementeer robuuste beveiligingsmaatregelen om verzamelde gegevens te beschermen tegen onbevoegde toegang, inbreuken of misbruik.
• Geef kandidaten toegang tot hun gegevens en zorg voor een proces om correcties of updates aan te vragen.
• Stel een duidelijk beleid op voor het bewaren en verwijderen van gegevens, en zorg ervoor dat gegevens alleen zo lang worden bewaard als nodig is en veilig worden verwijderd als ze niet langer nodig zijn.
• Informeer uw team dat betrokken is bij wervingsprocessen over het belang van gegevensprivacy en de juiste omgang met kandidaatgegevens.

V3: Hoe kunt u AI en automatisering ethisch gebruiken bij datagestuurde werving?

Het ethisch gebruik van AI en automatisering ethisch gebruiken bij datagestuurde aanwerving houdt een aantal belangrijke overwegingen in:

• Ervoor zorgen dat AI-algoritmen en geautomatiseerde systemen die worden gebruikt in aanwervingsprocessen onbevooroordeeld en vrij van discriminerende praktijken zijn.
  Controleer en beoordeel algoritmen regelmatig om mogelijke vooroordelen te identificeren en te beperken.
• Gebruik AI-modellen en wervingsautomatisering systemen die transparantie bieden.
  Kandidaten moeten duidelijk begrijpen hoe hun gegevens worden verwerkt en hoe AI wordt gebruikt bij aanwervingsbeslissingen.
• Bewaak en controleer uw AI-wervingssoftware om ervoor te zorgen dat het werkt zoals bedoeld en in overeenstemming is met ethische normen.
  Beoordeel regelmatig de impact van AI en automatisering op de resultaten van aanwervingen om mogelijke problemen te identificeren en aan te pakken.
• Handhaaf menselijk toezicht tijdens het hele wervingsproces en zorg ervoor dat beslissingen die door AI en automatisering worden genomen, door mensen worden beoordeeld en dat er wordt ingegrepen.
  U moet het laatste woord hebben en verantwoordelijk zijn voor beslissingen die van invloed zijn op de arbeidsvooruitzichten van kandidaten.

Door deze tips toe te passen, kunt u AI en automatisering inzetten bij datagestuurde werving om de efficiëntie, nauwkeurigheid en objectiviteit te verbeteren en tegelijkertijd eerlijkheid, transparantie en respect voor de privacy en rechten van kandidaten te behouden.

V4: Hoe kunt u schendingen van de gegevensprivacy ondervangen?

In het geval van schendingen van de gegevensprivacy kunnen de volgende stappen u helpen om ze te overwinnen:

• Handel eerst snel om de schending aan te pakken en mogelijke schade te beperken.
• Betrokken personen en relevante autoriteiten op de hoogte stellen van de inbreuk onder de toepasselijke wet- en regelgeving.
• Voer ten derde een grondig onderzoek uit om de oorzaak en de omvang van de overtreding vast te stellen.
• De nodige maatregelen nemen om de inbreuk ongedaan te maken en in de toekomst te voorkomen.
  Dit kan inhouden dat u strengere beveiligingsmaatregelen implementeert, beleid en procedures bijwerkt en extra training voor werknemers verzorgt.
• Houd getroffen personen op de hoogte van de inbreuk, de gevolgen ervan en de acties die worden ondernomen om de situatie recht te zetten.
  Transparantie is cruciaal om het vertrouwen te herstellen.
• Meewerken met regelgevende instanties en aantonen dat de relevante wetten voor gegevensbescherming worden nageleefd.
  Verantwoordelijkheid nemen voor de inbreuk en de verantwoordelijken aansprakelijk stellen.
• Leer van het incident en breng de nodige verbeteringen aan in de privacypraktijken, het beleid en de waarborgen om soortgelijke schendingen in de toekomst te voorkomen.

Vergeet niet dat elke schending van gegevensprivacy uniek is, en dat u juridisch en professioneel advies moet inwinnen om ervoor te zorgen dat de situatie correct wordt afgehandeld en opgelost.

Toekomst van recruitment data analytics

Geavanceerde analyses en datagestuurde aanwervingspraktijken hebben de manier waarop bedrijven toptalenten ontdekken, evalueren en aanwerven volledig veranderd.

We hebben een lange weg afgelegd van AI-gestuurde kandidaatprofilering tot AI-gestuurde sollicitatiegesprekken. En raad eens? De toekomst van recruitment data analytics blijft veelbelovend voor de komende jaren!

Dus, wat kunt u verwachten van de toekomst van gegevensanalyse?
Hieronder staan enkele belangrijke trends om in de gaten te houden:

1. Hoewel AI al furore maakt in werving en selectie, door te helpen bij het screenen van kandidaten, het plannen van sollicitatiegesprekken en het nemen van aanwervingsbeslissingen, zal het ongetwijfeld een grotere rol gaan spelen in de analyse van wervingsgegevens naarmate er meer vooruitgang wordt geboekt.
2. Met de oceaan van gegevens uit verschillende bronnen, zullen big data in wervingsanalyses steeds algemener worden.
3. Als het gaat om inclusie en diversiteitkomt data-analyse te hulp door het identificeren en aanpakken van onbewuste vooroordelen bij werving.
   Het resultaat is dat u vooroordelen aanzienlijk kunt verminderen en meer diverse en inclusieve teams kunt creëren door gebruik te maken van gegevens.

Hoe Recruit CRM datagestuurd werven mogelijk maakt

Met Recruit CRMkunnen recruiters gemakkelijk toegang krijgen tot analyses van wervingsgegevens en strategische inzichten verkrijgen. De real-time weergave van wervings-KPI’s biedt een uitgebreide analyse van de bedrijfsvoering. Als u moeite hebt met het begrijpen van getallen, laat dan de visuele gegevensweergave en Kanban-borden van de tool uw gegevensanalyse vereenvoudigen!

Als het aankomt op de prestaties van rekruteerders, zetten gepersonaliseerde analyses gegevens om in bruikbare inzichten.
Met Recruit CRM navigeert u efficiënt door het rekruteringslandschap en verandert u uw gegevens in een overtuigende, strategische troef.

Veelgestelde vragen (FAQ’s)

1. Waarom is data-analyse belangrijk bij werving?

Data-analyse is van vitaal belang bij werving omdat het:

• Het helpt toptalent effectiever te identificeren en aan te trekken
• Stelt recruiters in staat om datagestuurde beslissingen te nemen
• Verbetert de nauwkeurigheid van aanwervingsvoorspellingen en vermindert vooroordelen
• Biedt inzicht in de retentie- en verloopcijfers van werknemers
• Verbetert de algemene ervaring en betrokkenheid van kandidaten
• Maakt voortdurende verbetering en optimalisatie van wervingsstrategieën mogelijk

2. Welke voordelen heeft datagestuurd aanwerven ten opzichte van traditionele aanwervingsmethoden?

Data-driven werving heeft verschillende voordelen ten opzichte van traditionele wervingsmethoden, waaronder:

• Doelstelling besluitvorming: Het vermindert de impact van onbewuste vooroordelen, wat kan leiden tot objectievere en eerlijkere aanwervingsbeslissingen.
• Verhoogde efficiëntie: Door gebruik te maken van gegevens en analyses kunnen recruiters het aanwervingsproces stroomlijnen en efficiënter de best gekwalificeerde kandidaten identificeren.
• Betere afstemming tussen kandidaten: Recruiters kunnen kandidaten nauwkeuriger matchen met de functievereisten en de organisatie, wat leidt tot betere aanwervingen.
• Verbeterde retentie: Gegevensanalyse kan factoren identificeren die van invloed zijn op het behouden van werknemers, waardoor bedrijven hun strategieën voor het behouden van hun beste talent kunnen aanpassen wanneer dat nodig is.
• Voortdurende verbetering: Datagestuurd rekruteren maakt een voortdurende evaluatie en optimalisatie van het rekruteringsproces mogelijk, wat leidt tot voortdurende verbetering en betere resultaten.

3. Hoe kan recruitment data analytics helpen om de prestaties en retentie van kandidaten te voorspellen?

Analyse van wervingsgegevens kan op verschillende manieren helpen om de prestaties en het behoud van kandidaten te voorspellen:

• Kandidaat beoordeling: Het kan de meest kritieke vaardigheden en eigenschappen voor een bepaalde functie identificeren en voorspellen of kandidaten bij de functie passen op basis van hun kwalificaties en ervaring.
• Gedragsanalyse: Door het gedrag van kandidaten tijdens het aanwervingsproces te analyseren, kunnen recruiters inzicht krijgen in hun werkstijl, houding en waarden, wat kan helpen bij het voorspellen van hun werkprestaties en het behouden van personeel.
• Prestatiecijfers: Door aanwervings-KPI’s bij te houden, zoals time-to-productivity en werktevredenheid, kunt u de doeltreffendheid van uw aanwervingsbeslissingen evalueren en uw aanpak na verloop van tijd verfijnen.
• Voorspellend modelleren: Data-analyse kan voorspellende modellen maken die voorspellen welke kandidaten de meeste kans hebben om te slagen in een bepaalde functie en diegenen identificeren die een risico op verloop lopen.
• Retentie-analyse: Door factoren te analyseren die bijdragen tot het behouden van werknemers, zoals werktevredenheid, loopbaanontwikkeling en compensatie, kunt u stappen ondernemen om de retentie te verbeteren en het verloop te verminderen.

4. Welke tools en technologieën worden vaak gebruikt voor recruitment data analytics?

Veelgebruikte tools en technologieën voor het analyseren van wervingsgegevens zijn onder andere:

• Systemen voor het volgen van sollicitanten (ATS)
• CRM-tools (Customer Relationship Management)
• Platformen voor menselijke analyses
• BI (Business Intelligence) en tools voor gegevensvisualisatie
• Kunstmatige intelligentie (AI)
• Algoritmen voor machinaal leren (ML)
• Tools voor sociale-media-analyse
• Cloud computing