גיוס עובדים מונחה נתונים משנה את הדרך שבה מנהלי משאבי אנוש מאתרים, מזהים, מושכים ובוחרים כישרונות מובילים, והופך את תהליך הגיוס לאסטרטגי, אובייקטיבי ויעיל יותר.
בעידן בו רכישת כישרונות היא מאתגרת ובה בעת נמצאת בראש סדר העדיפויות, הפקת תובנות מניתוח נתונים מאפשרת לקבל החלטות גיוס מושכלות, המבוססות על ראיות, ומתאימות באופן הדוק לצרכי הארגון.
חידוד מדדים, מינוף כלים מתקדמים, מיקוד מאמצי בסורסינג, התאמה אישית של חוויות מועמדים ושילוב הערכות מגובות נתונים, מאפשרים למנהלי משאבי אנוש לחדד ולדייק שיטות גיוס מבוססות נתונים.
גישה זו לא רק משפרת את איכות ויעילות הגיוס אלא גם מחזקת את יכולת הארגון למשוך ולשמר כישרונות מובילים בשוק עבודה תחרותי.
להלן 5 דרכים לחידוד ושכלול גיוס מבוסס נתונים כדי להגביר את אפקטיביות הגיוס:
1 הגדרת מדדי גיוס ברורים וניתנים למדידה:
גיוס יעיל מבוסס נתונים מתחיל בהגדרת המדדים הנכונים. מנהלי משאבי אנוש צריכים לזהות מדדי ביצועי מפתח המשקפים את מטרות תהליך הגיוס ואת צרכי הארגון.
מדדים נפוצים כוללים זמן תהליך הגיוס, עלות הליך הגיוס, איכות הגיוס, ניסיון המועמד ויעילות הסורסינג.
הגדרה ומעקב אחר מדדים אלה מאפשרים למנהל משאבי האנוש להעריך את הביצועים של אסטרטגיות הגיוס, לזהות צווארי בקבוק ולהתאים טקטיקות לשיפור מתמיד.
לדוגמה, מעקב אחר איכות הגיוס יכול לעזור לקבוע אם המועמדים לא רק מתאימים לתרבות הארגונית, אלא גם מסוגלים לבצע בהצלחה את תפקידיהם לאורך זמן.
2 שימוש בכלי גיוס מתקדמים ופלטפורמות אנליטיקס:
מנהלי משאבי אנוש יכולים לחדד גיוס מבוסס נתונים על ידי שימוש בכלי גיוס מתקדמים ופלטפורמות ניתוח, כגון מערכות מעקב אחר מועמדים, כלי סורסינג מופעלי בינה מלאכותית ופלטפורמות להערכת כישרונות.
כלים אלה מייעלים את איסוף הנתונים, הארגון והניתוח, ומאפשרים למנהלי משאבי האנוש לנהל כמויות גדולות של נתונים ללא מאמץ ידני.
מערכות מעקב אחר מועמדים, למשל, יכולות ללכוד נתונים לאורך תהליך הגיוס – מהסורסינג ועד הצעת המועמדות – ולספק למנהל משאבי האנוש תובנות לגבי כל שלב בגיוס.
שילוב פלטפורמות אנליטיות מאפשר למנהלי משאבי האנוש גם לנתח מגמות, לזהות דפוסים ולייצר תובנות חזויות המסייעות לחזות את צרכי הגיוס ודרישות כוח העבודה.
3 שיפור הסורסינג של המועמדים בסיוע תובנות המופקות מניתוח הנתונים:
גיוס מונחה נתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לזהות את ערוצי הסורסינג היעילים ביותר ולמקד מועמדים במדויק.
ניתוח נתונים לגבי עובדים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבוע אילו אתרי דרושים, פלטפורמות רשתות חברתיות או מקורות אחרים של הפניית מועמדים מניבים את המועמדים האיכותיים ביותר.
בנוסף, נתונים דמוגרפיים ומערך מיומנויות יכולים לחשוף פערים באסטרטגיות הסורסינג הנוכחיות, ולעודד את מנהלי משאבי האנוש לגוון את פייפליין המועמדים.
ניתוח תחזיות יכול גם להנחות מנהלי משאבי אנוש היכן למצוא מועמדים מובילים, תוך הדגשת מאגרי כישרונות בעלי השפעה רבה ותחומים בהם יש מחסור פוטנציאלי של כישרונות.
גישה ממוקדת זו משפרת את יעילות הסורסינג ומבטיחה גישה למגוון רחב יותר של מועמדים טובים בעלי ידע וניסיון.
4 שיפור חווית המועמד באמצעות התאמה אישית:
גיוס מונחה נתונים מציע תובנות לגבי העדפות והתנהגויות של מועמדים, ומאפשר למנהלי משאבי אנוש להתאים אישית את חווית הגיוס.
ניתוח נתונים מאינטראקציות קודמות מאפשר למנהלי משאבי האנוש להתאים את התקשורת, לספק מידע רלוונטי לעבודה ולהציע משוב בזמנים המתאימים.
חוויות מועמדים חיוביות מטפחות רושם חיובי על הארגון, ומגבירות את הסבירות שמועמדים יקבלו את ההצעות, גם אם הם שוקלים הזדמנויות רבות אחרות.
בנוסף, סקרי חוויות מועמדים מספקים נתונים שיכולים לשפר עוד יותר את תהליך הגיוס, ומסייעים למנהלי משאבי האנוש לחדד את נקודות המגע כדי להבטיח הליך גיוס חלק ומרתק.
5 חידוד קבלת החלטות עם הערכות מגובות נתונים:
שימוש בהערכות מבוססות נתונים במהלך תהליך המיון יכול לעזור למנהלי משאבי אנוש לקבל החלטות גיוס בלתי משוחדות.
כלים כגון – הערכות טרום גיוס, מבחנים קוגניטיביים והתנהגותיים והערכות מיומנויות – מציעים מדדים אובייקטיביים של ההתאמה והפוטנציאל של המועמד.
שילוב הערכות מגובות נתונים מאפשר למנהלי משאבי אנוש לקבל מידע שהוא מעבר לתחושות בטן או הנחות, וכתוצאה מכך להוביל לגיוס עובדים באיכות גבוהה יותר ולהפחתת תחלופה.
