ניתוח שיטתי של נתוני גיוס מהעבר מאפשר למנהלי משאבי אנוש להפיק לקחים חשובים לגבי גיוסים עתידיים וליישם שיפורים מבוססי נתונים בתהליכי הגיוס.
זה כרוך באיסוף נתונים מקיפים, הגדרת מדדי מפתח, ביצוע ניתוח נתונים וניתוח תחזיות, זיהוי דפוסים, השוואת שיטות עבודה מומלצות, וניטור וחידוד מתמשכים של אסטרטגיות גיוס.
מאמצים אלו מובילים לתהליכי גיוס יעילים ואסטרטגיים יותר, שבסופו של דבר תורמים להצלחת הארגון.
ניתוח נתוני גיוס מהעבר הוא תהליך בעל חשיבות קריטית עבור מנהלי משאבי אנוש כדי לשפר אסטרטגיות ותוצאות גיוס עתידיות.
מינוף ניתוח הנתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לזהות דפוסים, לאתר תחומים לשיפור ולקבל החלטות מושכלות.
להלן 10 דרכים בהן מנהלי משאבי אנוש יכולים לבצע ניתוח יעיל של נתוני גיוס מהעבר כדי להפיק לקחים לגיוסים עתידיים:
1 איסוף מקיף של נתוני גיוס:
יש לאסוף את כל נתוני הגיוס הרלוונטיים, כולל מספרי מועמדים, נתונים דמוגרפיים של מועמדים, סורסינג של מועמדים (למשל, לוחות דרושים, מדיה חברתית, חבר מביא חבר), שלבי תהליך הגיוס, זמן איוש משרות, עלות גיוס ושיעורי שימור העובדים.
2 מערכת למעקב אחר מועמדים:
יש להשתמש במערכת מעקב אחר מועמדים או מערכת מידע על משאבי אנוש כדי לרכז ולארגן את נתוני הגיוס. זה מבטיח עקביות ונגישות לנתונים.
3 לזהות מדדי ביצועים מרכזיים:
יש לקבוע אילו מדדי ביצועים מרכזיים הם הרלוונטיים ביותר ליעדי הגיוס.
מדדי ביצועים מרכזיים נפוצים כוללים זמן איוש משרה, עלות הגיוס, איכות הגיוס, שיעור קבלת הצעות ודירוגי חוויות המועמדים.
4 התמקדות במדדים קריטיים:
ניתן אמנם לנתח מספר רב של מדדים, אבל יש להתמקד באלה המספקים את התובנות שהן הניתנות ביותר לפעולה.
לדוגמה, ניתוח איכות הגיוס יכול לעזור לשפר את הערכות המועמדים העתידיות, בעוד שהבנת הזמן לאיוש משרה יכולה לייעל את תהליך הגיוס.
5 לבצע ניתוחי מגמה:
יש לבחון מגמות לאורך זמן, כגון שינויים עונתיים בגיוס עובדים, תנודות באיכות המועמדים או שינויים בהיקפי המועמדות.
זה יכול לעזור לחזות את צרכי הגיוס העתידיים ולהתאים אסטרטגיות בהתאם.
6 יעילות המקור:
יש להעריך את יעילות הסורסינג של מועמדים שונים על ידי השוואת מדדים כגון עלות הגיוס, איכות הגיוס ושיעורי שימור בין מקורות שונים.
זה עוזר בזיהוי הערוצים היעילים ביותר למשיכת כישרונות מובילים.
7 תחזיות:
יש להשתמש בניתוח תחזיות כדי לחזות צרכי גיוס עתידיים ולזהות אתגרים פוטנציאליים.
לדוגמה, ניתוח רגרסיה יכול לחזות עלויות גיוס עתידיות על סמך נתונים היסטוריים.
אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לזהות דפוסים המנבאים הצלחה ושימור של מועמדים.
8 ניתוח תרחיש:
יש להפעיל תרחישים שונים כדי להבין את ההשפעה של אסטרטגיות גיוס שונות.
לדוגמה, ההשפעה של הגדלת השימוש בשיטת חבר מביא חבר או השקעה גדולה יותר במודעות דרושים באתרים מסוימים.
9 מחקרים סטטיסטיים:
יש לנתח את מידת המתאם בין משתנים שונים, כגון הקשר בין ציוני חווית המועמד לשיעורי המענה להצעות, או הקשר בין זמן הגיוס לביצועי העובדים החדשים. זה יכול לחשוף גורמים בסיסיים המשפיעים על תוצאות הגיוס.
10 ניתוח פילוח הנתונים:
יש לפלח נתונים לפי גורמים כגון מחלקה, תפקיד או מיקום העבודה, כדי לזהות תחומים ספציפיים שעשויים להזדקק לתשומת לב.
לדוגמה, אם במחלקות מסוימות יש שיעורי תחלופה גבוהים יותר, ניתן לפתח התערבויות ממוקדות.
