Tidligere var rekruttering og ansættelse i vid udstrækning baseret på manuel screening og intuition, men det kunne kun føre dig et stykke vej. Hele 75 procent* af ansættelserne gik galt på en eller anden måde med denne tilgang, for ikke at nævne, at det var tidskrævende og dyrt.

Den gennemsnitlige omkostning ved en dårlig ansættelse er næsten 15.000 dollars*, hvilket helt sikkert påvirker din bundlinje, især hvis du har flere dårlige ansættelser om året. En måde at forbedre din rekruttering på, som i stigende grad bliver mere og mere populær, er at bruge datateknologi til at øge effektiviteten og reducere omkostningerne ved rekruttering.

Hvad er datadrevet rekruttering?

Datadrevet rekruttering har ændret ansættelsessituationen markant. Kort fortalt bruger datadrevet rekruttering teknologi til at indsamle oplysninger og analysere dem for at identificere, hvilke kandidater der er mest egnet til dine ledige stillinger. At have dataene er én ting, men det er en anden ting at vide, hvordan man bruger dem til at identificere, hvilke kandidater der har de færdigheder, erfaringer og interesser, der er nødvendige for at udføre det job, du søger at besætte.

Med hver ny kampagne og hver ny ansættelse vil dit system fortsætte med at tilføje oplysninger til din database. Du får adgang til flere key performance indicators (KPI'er), metrikker, der hjælper dig med at organisere dataene til din organisations ansættelsesmål, f.eks. omkostninger, kvalitet og effektivitet.

I takt med at denne moderne teknologi bliver mere og mere udbredt, er den ved at redefinere rekrutterings- og ansættelsesprocesser. Den bruger mere end blot CV'er og følgebreve; den bruger også alle de data, der er tilgængelige for en rekrutteringsansvarlig, til at træffe informerede beslutninger om, hvilke kandidater der passer bedst til den ledige stilling, ikke kun til den ledige stilling, men også til hele virksomheden.

Fordele ved datadrevet rekruttering

Alt efter hvilken tilgang du vælger, og hvor fortrolig du bliver med de nye data og den nye teknologi, kan det være forskelligt, hvor langt du kommer. Men hvis du analyserer dataene, vil det gøre dit ansættelsesliv meget lettere, og der er nogle almindelige fordele, der følger af datadrevet rekruttering.

Eliminér følelsesmæssig ansættelse

Mange rekrutteringsfolk har måske truffet beslutninger baseret på følelser, når de havde valget mellem flere kvalificerede kandidater. Måske gik den ene kandidat på en skole, som rekrutteringsmedarbejderen respekterer, eller har tidligere arbejdet for en virksomhed, som historisk set har leveret gode medarbejdere. Nogle af de interviewede har karisma og personlighed, men det er ikke altid en topkarakter. Det er muligt, at rekrutteringsmedarbejderen ikke har andet end mavefornemmelser at gå ud fra.

Med datadrevet ansættelse bliver beslutningen mere eller mindre truffet for dig ved at identificere oplysninger, som du måske har overset ved at undersøge en kandidat manuelt. Der kan være en enkelt lille oplysning, der gør en kandidat mere egnet end de andre. Med datadrevet rekruttering vil du ikke overse den og ansætte den forkerte person.

Med denne type data til rådighed kan du fjerne følelserne helt fra ansættelsesprocessen og træffe beslutninger objektivt og udelukkende på grundlag af fakta. Ikke flere beslutninger baseret på mavefornemmelser, der let kan give bagslag.

Ansættelser af højere kvalitet

I alle brancher er det vigtigt at træffe gode beslutninger for at få en succesfuld virksomhed, især når disse beslutninger påvirker den type medarbejdere, du ansætter. Med analysen baseret på data kan du træffe bedre valg af, hvilke kandidater du skal fokusere på. Du kan sortere dataene efter færdigheder, erfaring, uddannelse og meget mere, så du nemt kan se, hvilke kandidater der har de egenskaber, du har brug for.

En fuldstændig forståelse af, hvem dine bedste kandidater er, og hvilke egenskaber der kan gøre dem succesfulde i rollen, kan forbedre kvaliteten af dine nye medarbejdere betydeligt. Jo flere oplysninger du har, jo mere sikker kan du være på, at du ansætter de absolut bedste medarbejdere til det job, du skal besætte.

Lavere omkostninger til ansættelse

Hvis du kun fokuserer på kvaliteter eller variabler, der fører til de bedste potentielle medarbejdere, vil sænke dine omkostninger pr. ansat og strømline ansættelsesprocessen, hvilket sparer virksomheden penge. Et eksempel kunne være en annonceplatform, der koster penge, men som ikke bringer de kandidater ind, du har brug for. Det kan være en omkostning, der kan identificeres med data og elimineres. Omkostningerne kan spares eller overføres til en platform, der yder mere efter dine behov.

Ved at bruge målinger til at indsnævre de mest levedygtige kandidater i din talentpulje bruger du ikke værdifuld tid på at sortere CV'er eller interviewe personer, som ikke har de nødvendige færdigheder eller erfaringer til at udfylde stillingen korrekt. Dette reducerer også omkostningerne ved at indføre en mere effektiv ansættelsesproces.

Ved at ansætte den rigtige kandidat første gang forbedres chancerne for, at du ikke skal besætte stillingen igen det følgende år eller endnu tidligere, hvilket naturligvis også sparer virksomheden for en masse penge.

Forbedre kandidaternes oplevelse

En vanskelig ansættelsesproces vil naturligvis afskrække potentielt gode kandidater fra at vælge at arbejde for din virksomhed, så en forbedring af denne proces bør prioriteres højt. Det er her, at dine data kan hjælpe dig.

Hvis dine målinger viser, at kandidaterne forlader din ansøgning på samme tidspunkt, er det et rødt flag, som du bør undersøge. Ved at identificere, hvor processen går i stå, kan du foretage forbedringer for at tilskynde jobsøgerne til at fortsætte deres ansøgning. Efterhånden som dette sker, kan du udvikle dine processer for at afspejle de skiftende behov hos jobsøgere inden for dit område, øge din kandidatpulje og generelt forbedre kandidatoplevelsen. Alle vinder!

En anden måde at forbedre kandidatoplevelsen på er at bruge data til at strømline ansættelsesprocessen. At vente længe på at blive ansat hos dig kan potentielt koste kandidaten et job et andet sted, eller det modsatte kan ske, dvs. du kan gå glip af en kvalitetsansættelse, fordi vedkommende har accepteret et andet virksomheds tilbud, blot fordi den anden virksomhed handlede hurtigere.

Forudsigelse af ansættelsesbehovet

Når du først har vænnet dig til at analysere dine data, bliver det meget lettere at se tendenser og mønstre i dine rekrutteringsbehov. Når du ved, hvornår og hvordan din virksomhed arbejder, kan du forudsige fremtidige ledige stillinger og forudsige omkostningerne ved at ansætte nye medarbejdere til at udfylde disse stillinger. Ved at opstille denne form for proaktiv rekruttering strategi kan du også bruge dataene til at forudsige, hvornår du har brug for en person i det job, du forsøger at besætte.

Hvis du f.eks. følger din omsætningshastighed, kan det give uvurderlige oplysninger til præsentation af finansieringsbehov for den øverste ledelse og forberede dit rekrutteringsteam på de kommende opgaver.

Hvilke data har jeg brug for?

Der er mange forskellige data, du kan trække på, når du forbereder dig på at rekruttere og ansætte. Du kan analysere, hvilke annonceringsplatforme der fungerer bedst for dine penge og din indsats. Du kan se, hvor meget tid det tager at ansætte. Der er ingen formel for, hvilken KPI vil fungere bedst for din organisation, men du vil begynde at se, hvordan dataene vil fungere i forhold til dine behov, efterhånden som du bliver mere fortrolig med dem.

Der er tre kategorier af KPI'er, som du måske vil være interesseret i at undersøge, især hvis du lige er begyndt at lære det: tid, kvalitet og omkostninger.

Tid.Dette omfatter, hvor lang tid der går fra ansøgning til ansættelse, hvor lang tid der går fra ansøgning til accept af ansættelsestilbuddet og meget mere. Tid er penge, så dette er vigtigt for din bundlinje.

Kvalitet. Denne KPI fortæller dig, hvor mange ansøgninger du modtager fra hvilken annonceringsplatform, og hvor mange kandidater der genereres for hver annonce, du laver. Hermed kan du også følge medarbejdernes fastholdelsesgrad.

Omkostninger. Du kan se, hvor meget du bruger pr. ansat, og hvor meget din kandidatpulje vokser. Dine annonceomkostninger kan også følges her.

Den bedste måde at afgøre, hvilken KPI der passer bedst til dig, er at fastlægge dine ansættelsesmål og vurdere, hvilke målinger der er mest relevante for disse mål. Når du så analyserer de relevante målinger, kan du foretage de forbedringer, der måtte være nødvendige.

Nederste linje

Det er afgørende at have en solid forståelse af din virksomheds rekrutteringsprocesser og mål. Når du ved, hvad du ønsker at opnå, kan du finde de data, der kan hjælpe dig med at nå dertil. Datadrevet rekruttering vil give dig alle de oplysninger, du har brug for til at træffe de bedste ansættelsesbeslutninger og forbedre processerne for at tiltrække ansøgere af høj kvalitet. Det er fremtidens bølge, men du behøver ikke at vente.

Kilder:

https://www.northwestern.edu/hr/about/news/february-2019/the-cost-of-a–bad-hire.html

https://press.careerbuilder.com/2017-12-07-Nearly-Three-in-Four-Employers-Affected-by-a-Bad-Hire-According-to-a-Recent-CareerBuilder-Survey