データと分析テクノロジーのおかげで、採用は大きく変化しています。自動化は、インテリジェントな採用において大きな要因になりつつあります。人事チームが最有力候補を認識して評価するのを支援する新しいプログラムが登場しています。また、LinkedInやGlassdoorのようなプラットフォームは、大小を問わず、すべての企業に、将来の候補者に関する貴重で大規模なデータへのアクセスを提供します。
情報をシームレスに活用できる人事チームは、今後数年で最も成功するスポンサーになると確信しています。情報があなたの採用活動を改善するのに役立ついくつかの方法だけを見てみましょう。
あなたの会社のブランドを認識し、育成する
強力な企業ブランドは、従業員を幸せに保ち、最高の才能を会社に引き付けるためのあなたの試みにすべての違いを生み出します。 Riseのスマートな分析によると、84％の労働者は、給与の上昇がそれほど大きくなくても、現在の仕事の中でジャッキを使って評判の高い会社に転職することを考えています。では、データと分析が強力な企業ブランドの構築にどのように役立つのでしょうか。
まず第一に、あなたはあなたがあなたの会社が何である必要があるかを正確に知る必要があるでしょう。あなたの会社は何を表す必要がありますか？雇用主に会社で働くことについてどのように感じてもらいたいですか？他の従業員との違いは何ですか？これを特定した後、分析とデータは、このブランド写真が実際に事実に基づいているかどうかを通知します。
たとえば、インタビューや調査の回答、ソーシャルメディアの投稿について意見分析を行い、会社のブランドが実際にどれだけ成功しているかを確認できます。または、大規模なリストラなど、ビジネスに大きな変化があった場合は、調整の前後に従業員の意見を数値化して、ブランドへの影響を評価できます。
短い匿名のハブ投票により、従業員が他の人に会社を提案する可能性がどの程度あるかを知ることができます。重要なのは、大規模なスタッフ調査で毎年気温を測定したり、退出時の面接で質問したりする代わりに、パルス調査では、従業員に週に1回、月に1回、または年に2回質問して、従業員がどのように行動しているかをより強力に把握できるようにすることです。今年の間に感じています。
しかし、雇用主のブランドは、現在の従業員の喜びを維持することだけではありません。それはまた、あなたの会社が元従業員を含む部外者にとってどれほど魅力的であるかについてです。退職金と労働力の移行に関する調査では、従業員を延期した後、ソーシャルWebサイトやGlassdoorなどの企業レビューWebサイトをマイニングする企業が増えていることが明らかになりました。さらに、自発的に会社を辞めた人からのフィードバックは、あなたのブランドに対する人々の理解に役立つ洞察を与えることさえあります。
本物の採用チャネルに集中する
ほとんどの企業は、通常、新聞、ヘッドハンター、ソーシャルネットワーキングキャンペーン、オンライン求人サイト、LinkedIn検索などの求人チャネルを組み合わせて利用しています。さまざまな採用チャネルから選択できるため、どのチャネルが最高の投資収益率を実現するかを完全に理解することが重要です。つまり、時間、エネルギー、予算を集中させることができます。
情報の美しさは、採用チャネルをテストし、はるかに正確な方法でその達成率を定量化できるという事実です。したがって、他のステーションからの応答で受け取るCVの数などの明確な指標（成績ではなく量を示す）に焦点を当てるのではなく、特定の候補者に提供されたオファーの数など、より価値のある指標を調べることができます。チャネル。または、特定の役割で最も成功した従業員を評価し、彼らが生まれたチャネルを特定することもできます。
重要なのは、採用プロセスをターゲットにして、連れて行きたいタイプの人々に正確に到達できるようにすることです。その良い例は、マリオットホテルと独自の印象的なソーシャルリクルートプランから来ています。マリオットホテルはFacebookで最大の求人ページを持っており、毎週120万人以上のいいねと数万人の個人がウェブページを操作しています。
このページには明らかに利用可能な仕事がリストされていますが、このホテルチェーンで働くことがどのようなものかを写真やビデオで美しく示しています。経営陣は、いいねやコメントを通じて継続的な関与を積極的に奨励しています。これは、マリオットが発言に反応するという、実際には双方向の道です。すべては、マリオットの会社のブランドに古典的な「人の人」を引き付け、一緒に働くのに望ましい場所として会社を誇示することを目的としています。
才能の認識と分析
多くの人事専門家や採用マネージャーは、おそらく彼らが直感に基づいて約束をすることを認めるでしょう。しかし、分析とデータは、企業が採用から当て推量を取り除き、より長く幸せでその場所にとどまるより適切な人々を見つけるのに役立ちます。
各業界の企業は情報に目を向けており、EvolvやTalentBinなどのリソースにより、これまで以上に多くの方法でデータを処理できます。このようなツールを使用すると、雇用主は、能力、興味、行動に基づいて、特定の仕事に最適な個人を得ることができます。さらに、ビッグデータとAIアプリケーションは、候補者のプロファイルをふるいにかけ、ポジションに最も適した人材を決定するために、LinkedInなどのベンダーによってますます提供されています。人材獲得リーダーの52％が、採用の最も難しい部分は、多数の候補者の中から適切な個人を特定することであると述べていることを考えると、これも同様です。
新しい候補者を採用した後は、性質と適合性の両方がスキルセットと同じくらい重要です。
したがって、特定のポジションに優れた能力、資格、専門知識を考慮するだけでなく、文化、一致、および性格の属性についても間違いなく考えることになります。今日では、これらすべてを正確に評価することができます。分析アプリケーションを使用して潜在的な候補者をふるいにかけ、理想的な属性の「ショッピングリスト」に最も一致する有益なポイントを持つ候補者をほんの数分で見つけるのは比較的簡単です。明らかに、最終的な採用決定は常に人に戻りますが、データと分析は、フィールドをおそらく数百人の候補者から最も適切な10人または30人に絞り込むことで、かなりの時間を節約できます。特定のプロセスのこの自動化により、他の追求に集中するHRチーム。
JetBlue Airlinesは、最も適切な候補者を取得するために使用されるデータ分析の1つの優れたインスタンスを提供します。以前は、客室乗務員にとって最も重要な属性の1つであるため、同社は「素敵さ」に集中していました。次に、ウォートンビジネススクールを使用してクライアント情報分析を実行した後、JetBlueは、クライアントの意見では、役立つことは元気であるよりも明らかに重要であり、それほど素晴らしくない人々を補うことさえできることを発見することに興味を持っていました。その後、会社はこの情報を使用して候補者をより効率的に絞り込むことができました。